روشهای داده‌کاوی در واقع روال‌ها و الگوریتم‌هایی هستند که برای تحلیل دادهها در پایگاه داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. این روش‌ها در سه دسته «نظارت شده» (Supervised)، «نظارت نشده» (Unsupervised) و «نیمه نظارت شده» (Semi-Supervised)قرار می‌گیرند.
داده کاوی در واقع یک روش است، یک روش که قرار است به واسطه آن مسئله‌ای حل شود. این روش بر روی حجم زیادی از دادهها کار می‌کند و تحلیل مورد نیاز را انجام می‌دهد، در نهایت یک سری الگوهای ...
در ادامه با انواع الگوریتم های داده کاوی آشنا خواهید شد. الگوریتم داده کاوی به یک سری روشهای اکتشافی و محاسباتی گفته میشود که هدف آنها ایجاد یک مدل از داده های مورد نظر است. برای ایجاد یک ...
داده کاوی در واقع فرآیند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها برای اکتشافات هوش تجاری است که به شرکت ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و بدست آوردن فرصت های جدید کمک می کند.
داده کاوی فرایندی است که طی آن سازمان ها الگوهای موجود در داده ها را برای بینش مربوط به نیازهای تجاری خود تشخیص می دهند.هم برای هوش تجاری و هم برای دانش داده ضروری است. بسیاری از تکنیک های داده ...
بررسی مفاهیم تجمیع داده ها یا Data Aggregation و داده های از دست رفته یا Missing Value ، معرفی راهکارهای موجود، و پیاده سازی پروژه در پایتون به صورت یک فیلم آموزشی.
داده کاوی چیست؟به تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید گفته می شود.فروش و بازاریابی،بهینه سازی عملیاتی،تشخیص تقلب‌ها برنامه کاربردی (kdd)است.
موارد استفاده و مثال های داده کاوی. داده کاوی (Data Mining) چیست؟. داده کاوی فرآیندی برای استخراج و کشف الگو ها در مجموعه داده های بزرگ است که شامل روش هایی مشترک با یادگیری ماشین، آمار و سیستم های ...
داده کاوی یا Data Mining چیست؟. داده کاوی (Data Mining) که با عنوان کشف دانش در پایگاه‌های داده هم شناخته میشه، در واقع فرآیند شناسایی الگوها و روابط جالب و معنادار در حجم وسیعی از دادهها هستش. در این ...
همانگونه که در مقاله‌ی پیشین به آن اشاره شد، داده‌کاوی عبارت است از فرآیند اکتشاف الگو و روندهای منظم و پنهان در داده‌های بزرگ و توزیع شده، با استفاده از مجموعه وسیعی از الگوریتم‌های ...
متخصصین داده‌کاوی برای کسب نتایج درخشان و قابل‌اعتماد، عمدتاً فرایند 6 مرحله‌ای زیر را دنبال می‌کنند: درک صحیح کسب و کار (Business understanding): در این مرحله، متخصص داده به تدریج به درک کاملی از ...
داده کاوی یک نرم افزار نیست؛ داده کاوی یک تکنیک نیست؛ داده کاوی یک الگوریتم نیست؛ داده کاوی، فرآیند حل مساله داده محور هست. مجموعه اقدامات، ابزارها، شناخت کسب و کار زمینه ای و روشهای آماده ...
آماده‌‌سازی دادهها . مطابق نمودار زیر، در مرحله دوم از روند داده‌کاوی (Data Mining) به تجمیع و پاک‌سازی داده‌هایی پرداخته میشود که در مرحله‌ی تعریف مسئله شناسایی شده‌اند. این امکان وجود دارد که دادهها در سراسر ...
دوره آموزش داده کاوی برای تمامی افرادی که به مفاهیم علم داده، تحلیل داده، متن کاوی، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و غیره علاقه‌مند هستند، مناسب است. به‌صورت کلی این دوره برای افراد زیر توصیه می ...
طبق آماری که CNN منتشر کرده، داده کاوی یکی از ده شغل پردرآمد دنیاست.داده کاوی یا Data Mining یکی از تخصص‌هایی هست که شرکت‌‌ها به خصوص شرکت‌های بزرگ نیاز زیادی بهش دارند و علم داده در آینده کاربردهای بسیار زیادی خواهد داشت.
داده کاوی در محل تلاقی سه رشته علمی قرار گرفته است: ۱٫ آمار (مطالعه عددی روابط دادهها) ۲٫ هوش مصنوعی (هوش انسان مانند که توسط نرم‌افزار و یا ماشین ظهور می‌یابد)
آیا با فرایند علم داده آشنا هستید ؟. در این مقاله از مجله هم رویش ، به مقایسه دو اصطلاح پرکاربرد در حوزه تکنولوژی می‌پردازیم: داده کاوی (Data Mining) و علم داده (Data Science). با مقاله مقایسه داده کاوی و ...
یکپارچه‌سازی و تجمیع دادهها (Data Integration): در پروژه‌هایی که دادهها از منابع مختلف گردآوری می‌شوند، عملیات یکسان‌سازی ساختار دادهها (Data Format Unification) و تجمیع منابع داده‌ای (Data Source Integration ...
در داده کاوی دانشمندان داده به دنبال حفظ مهم‌ترین پیش‌بینی‌ها همراه با اطمینان و دقت بهینه در هر مدل هستند. ... پس از تجمیع داده ها، نتایج به ارزیابی و تفسیر نیاز دارند. هنگام نهایی‌سازی ...
فرایند انجام Data Mining. همانگونه که در نمودار پایین مشاهده می‌کنید، داده‌کاوی به صورت کلی و عمومی در 6 مرحله‌ی اصلی انجام میشود، در ابتدا داده‌های مورد نیاز (داده‌های هدف) جمعآوری می‌شوند ...
متخصص یادگیری ماشین و علم داده. (2023) با تدریس مسعود کاویانی. متخصص علم داده و یادگیری ماشین (آپارت، فیلیمو، صباویژن) ۴۸ ساعت. ۱۹۶ جلسه. ۱ سال پشتیبانی. گارانتی بازگشت ۱۰۰ درصدی وجه.
چکیده:در طی پیشرفت فناوریهای پایگاهداده و تکنیکهای جمعآوری دادهها، حجم بسیار وسیعی از دادهها تجمیع و انباشته شده است. داده کاوی به استخراج اطلاعات ضمنی، ناشناخته و مفید از دادهها گفته میشود.
مطابق نمودار زیر، در مرحله دوم از روند داده‌کاوی (Data Mining) به تجمیع و پاک‌سازی داده‌هایی پرداخته میشود که در مرحله‌ی تعریف مسئله شناسایی شده‌اند.
داده کاوی در هر زمینه ای که به آن نیاز است، می‌تواند کاربرد داشته باشد. امروزه دیتا ماینینگ در مواردی مانند: سلامت عمومی: که در جهت گسترش فرهنگ بهداشت با کمترین هزینه، در مناطق مختلف جهان است.
داده کاوی یا دیتا ماینینگ Data Mining فرآیندی است که برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید مورد استفاده کمپانی های نوین قرار می گیرد. امروز در داناپ قصد داریم مفهوم داده کاوی، کاربردها، فواید و چالش های آن را به طور کامل ...
تفاوت داده کاوی و تحلیل های آماری. تفاوت اصلی داده کاوی و علم آمار، در حجم داده های مورد تحلیل، روش مدلسازی داده ها و استفاده از هوش مصنوعی است.داده کاوی شاخه ی توسعه یافته و پیچیده ی علم آمار است.
در این مرحله تبدیلات بسیار مهمی صورت می پذیرد. در این مرحله داده های ناهنجار از داده ها حذف می شوند. تجمیع داده صورت می پذیرد. ممکن برای بعضی از مقاصد داده کاوی داده های جزئی مورد نیاز نباشد.
