دانلود پاورپوینت مطالعه ای بر مفهوم داده کاوی (Data Mining)

داده کاوی یا Data Mining چیست؟

داده کاوی یا Data Mining به عنوان یکی از روش‌ های مهم در علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌ افزار شناخته می‌ شود. این روش به ما این امکان را می‌ دهد که از داده‌ های بزرگ و پیچیده به داده‌ های مفید و قابل استفاده تبدیل کنیم. از طریق داده کاوی، ما می‌ توانیم الگوهای مخفی و اطلاعات مفید را در داده‌ ها پیدا کنیم که ممکن است برای تصمیم‌ گیری‌ های آینده مفید باشند.

این پاورپوینت در 39 اسلاید تهیه شده و در ادامه نیز تصویر مربوط به اسلاید شماره 4 آن قرار داده شده است:

اصول آن از ترکیب مفاهیم و تکنیک‌ های مختلفی از جمله آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، پردازش سیگنال و الگوریتم‌ های بهینه‌ سازی بهره می‌ برد. با استفاده از این تکنیک‌ ها، ما می‌ توانیم داده‌ های بزرگ را تحلیل کرده و الگوهای جالب و مفید را در آن‌ ها پیدا کنیم.

در حوزه‌های مختلفی از جمله علوم پزشکی، تجارت، بازاریابی، علوم اجتماعی و … کاربرد دارد. به عنوان مثال، در حوزه تجارت، می‌ تواند به شرکت‌ ها کمک کند تا الگوهای خریداران خود را درک کرده و بهبود استراتژی بازاریابی خود را بر اساس این الگوها بهبود دهند. در علوم پزشکی، می‌ تواند به پزشکان کمک کند تا الگوهای بیماری‌ ها را در داده‌ های بزرگ پیدا کرده و روش‌ های بهتر تشخیص آن‌ ها را پیدا کنند.

در ادامه، تصویر مربوط به اسلاید شماره 35 این پاورپوینت قرار داده شده است:

در زمینه فناوری اطلاعات، نقش بسیار مهمی را ایفا می‌ کند. با تولید داده‌ های بزرگ در هر لحظه، داده کاوی به شرکت‌ ها کمک می‌ کند تا از این داده‌ های بزرگ به نحو احسن استفاده کنند و تصمیمات بهتر بگیرند. همچنین، به شرکت‌ ها کمک می‌ کند تا از فرصت‌ های جدید استفاده کنند و رقبای خود را شناسایی و تحلیل کنند.

به طور خلاصه، داده کاوی یک روش قدرتمند است که به شرکت‌ ها و سازمان‌ ها کمک می‌ کند تا از داده‌ های بزرگ خود به نحو احسن استفاده کنند و الگوهای جالب و مفید را در آن‌ ها پیدا کنند. این روش باعث بهبود فرآیندهای تصمیم‌ گیری و بهبود عملکرد سازمان‌ ها می‌ شود و به آن‌ ها کمک می‌ کند تا با رقبای خود رقابت کنند و پیشرو باقی بمانند.

فهرست مطالب:

• مقدمه
• چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟
• مراحل کشف دانش
• معماری یک نمونه سیستم داده کاوی
• جایگاه آن در میان علوم مختلف
• داده کاوی و انبار داده ها
• داده کاوی و OLAP
• توصیف داده ها در آن
• خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها
• خوشه بندی
• تحلیل لینک
• مدل های پیش بینی داده ها
• مدل ها و الگوریتم های آن
• شبکه های عصبی
• نتیجه گیری