مبانی نظری پایگاه داده پیشرفته (داده کاوی در مفهوم)

مبانی نظری پایگاه داده پیشرفته (داده کاوی در مفهوم) با فرمت ورد در ۳۲ صفحه

فهرست

۱ مقدمه ای بر داده‌کاوی ۳
1-۱ چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟ ۴
1-۲ مراحل کشف دانش ۶
1-۳ جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف ۱۱
1-۴ داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟ ۱۲
1-۵ داده کاوی و انبار داده ها ۱۳
1-۶ داده کاوی و OLAP 14
1-۷ کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی ۱۵
2- توصیف داده ها در داده کاوی ۱۶
2-۱ خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها ۱۶
2-۲ خوشه بندی ۱۶
2-۳ تحلیل لینک ۱۷
3- مدل های پیش بینی داده ها ۱۷
3-۱ Classification 17
3-۲ Regression 18
3-۳ Time series 18
4 مدل ها و الگوریتم های داده کاوی ۱۸
4-۱ شبکه های عصبی ۱۹
4-۲ Decision trees 22
4-۳ Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS) 24
4-۴ Rule induction 25
4-۵ K-nearest neibour and memory-based reansoning(MBR) 26
4-۶ رگرسیون منطقی ۲۷
4-۷ تحلیل تفکیکی ۲۷
4-۸ مدل افزودنی کلی (GAM) 28
4-۹ Boosting 28
5 سلسله مراتب انتخابها ۲۹

بخشی از متن مبانی نظری پایگاه داده پیشرفته (داده کاوی در مفهوم):

۱ مقدمه ای بر داده‌کاوی

در دو دهه قبل توانایی های فنی بشر در برای تولید و جمع آوری داده‌ها به سرعت افزایش یافته است. عواملی نظیر استفاده گسترده از بارکد برای تولیدات تجاری، به خدمت گرفتن کامپیوتر در کسب و کار، علوم، خدمات دولتی و پیشرفت در وسائل جمع آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاویر تا سیستمهای سنجش از دور ماهواره ای، در این تغییرات نقش مهمی دارند [‎۱].

بطور کلی استفاده همگانی از وب و اینترنت به عنوان یک سیستم اطلاع رسانی جهانی ما را مواجه با حجم زیادی از داده و اطلاعات می‌کند. این رشد انفجاری در داده‌های ذخیره شده، نیاز مبرم وجود تکنولوژی های جدید و ابزارهای خودکاری را ایجاد کرده که به صورت هوشمند به انسان یاری رسانند تا این حجم زیاد داده را به اطلاعات و دانش تبدیل کند: داده کاوی به عنوان یک راه حل برای این مسائل مطرح می باشد. در یک تعریف غیر رسمی داده کاوی فرآیندی است، خودکار برای استخراج الگوهایی که دانش را بازنمایی می کنند، که این دانش به صورت ضمنی در پایگاه داده های عظیم، انباره داده و دیگر مخازن بزرگ اطلاعات، ذخیره شده است. داده کاوی بطور همزمان از چندین رشته علمی بهره می برد نظیر: تکنولوژی پایگاه داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی، آمار، شناسایی الگو، سیستم های مبتنی بر دانش ، حصول دانش ، بازیابی اطلاعات ، محاسبات سرعت بالا و بازنمایی بصری داده . داده کاوی در اواخر دهه ۱۹۸۰ پدیدار گشته، در دهه ۱۹۹۰ گامهای بلندی در این شاخه از علم برداشته شده و انتظار می رود در این قرن به رشد و پیشرفت خود ادامه دهد [‎۲].

واژه های «داده کاوی» و «کشف دانش در پایگاه داده» اغلب به صورت مترادف یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند. کشف دانش به عنوان یک فرآیند در شکل۱-۱ نشان داده شده است. ….

مطالعه بیشتر