استفاده از متدلوژی شیءگرا – RUP در ساخت سیستم داده کاوی

خرید این محصول

» :: استفاده از متدلوژی شیءگرا – RUP در ساخت جهاز داده کاوی
چکیده
در این گزارش قصد داریم به سمت متناسب سازی متودولوژی چیز ء گرا،RUP برای ساخت سیستم های داده کاوی بپردازیم. برای این منظور، ابتدا اصول کلی سیستم های داده کاوی مناسبت جدال قرار می گیرد. همچنین برخی از آیین های داده کاوی شامل ساختار و نوع اطلاعات ورودی ، ساختار و نوع اطلاعات خروخی و نحوه عملکرد روش داده کاوی بررسی می شود . سپس یک مساله فرضی را که میانجیگری داده کاوی قابل اسم می باشد(مساله تصمیم گیری در مورد ارسال و یا عدم ارسال پیشنهاد خرید یک محصول خاص برای مشتریان بالقوه) ، مطرح می نماییم. سپس یک سیستم داده کاوی ، باب جهت اسم مساله فرضی مطرح شده(با استفاده از القای درخت تصمیم گیری و تعیین مهمترین خصیصه های متمایز کننده افراد برای قرار گرفتن در گروه خریداران) ساخته و به بیان نحوه عملکرد سیستم داده کاوی ساخته شده می پردازیم. در امتداد به سمت بررسی تعدادی از متناسب سازی های پیشنهاد شده در مورد متودولوژی شیءگراRUP می پردازیم. پشت از آن به ارائه متناسب سازی پیشنهادی این گزارش برای متودولوژی شیءگرا RUP در طراحی و ساخت سیستم های داده کاوی خواهیم پرداخت . این‌همه فعالیت و سند جدید که تمام در راستای ساخت و تشریح سیستم های داده کاوی می باشند ، برای افزودن به متودولوژی شیءگرا معرفی خواهند گردید. سند های شناسایی منابع اطلاعاتی تاویل روند تجمیع اطلاعات ، معرفی آیین های پیرایش اطلاعات ، معرفی روش های تبدیل اطلاعات ، معرفی روش های داده کاوی مورد استفاده در سیسیتم ، از جمله این سند ها می باشند. باب پایان به جمع بندی و معرفی خصایصی از سیستم داده کاوی که با استعمال از متناسب سازی مطرح شده بهبود می یابند خواهیم پرداخت . جنبه هایی از سیستم داده کاوی که توسط متودولوژی شیءگراRUP بهبود می یابند ، به سمت دو دسته موارد مربوط به تحلیل نرم افزار و موارد مرتبط به طراحی نرم افزار تقسیم شده اند. موارد مربوط به تحلیل رقیق افزار شامل:ارائه راه حل برای مشکلات موجود ، تعیین استحقاق های نرم افزار ، توجیه ساخت نرم افزار شناسایی قید های موجود می باشند. موردها مربوط به سمت طراحی نرم افزار ،شامل تحلیل معماری سیستم ، توصیف نحو توزیع ، تشریح معماری زمان اجرا، سند اثبات مفاهیم ، طراحی بانک اطلاعاتی ، طراحی واسط کاربر و طراحی تست های نرم افزار هستند.


سیاهه مطلب‌ها

1.1. فصل اول – مقدمه
مفاهیم اساس
2.1. تعریف و موضوع
3.1. تعیین حدود و جنبه های مطرح در کار
4.1. اهمیت موضوع
5.1. توصیف دقیق کار مورد نظر
2. ایضاح خلاصه دوران های بعدی
دوران دوم - بررسی داده کاوی
1.2. پیش پردازش اطلاعات
2.2. اصول پایه ایا جهاز داده کاوی
3.2. تشریح مفهوم
3. قوانین تداعی
فصل سوم - شرح مسئله باب نظر گرفته شده
1.3. تعریف مسأله
2.3. راه حل پیشنهادی
3.3. ورودی
4.3. خروجی
4. فصل چهارم - جهاز داده کاوی ساخته شده و بخشهای مختلف آن
1.4. پیرایش اطلاعات
1.1.4. حذف – مقدارها پوچ افزون از حد
2.1.4. الغا - مقادیر متمایز متعدد
3.1.4. جایگزینی – میانگین
4.1.4 جایگزینی – محتمل ترین میزان
2.4. جایگزینی – میزان استوار
تبدیل اطلاعات
3.4. دسته بندی مقادیر دایماً
داده کاوی
1.3.4. تحلیل قوانین فراخوانش
5. اشکوبه بندی از طریق ساختن درخت تصمیم گیری
جمع بندی و نتیجه گیری
فصل پنجم - امعان الگو کارهای انجام شده
1.5. پروژه کارشناسی، ارزیابی طرح‌ریزی و پیاده سازی یک سیستم سه لایه با RUP
2.5. توسعه متدلوژی شیءگرا، RUP ، برای ساخت رقیق افزارهای تحت وب
6. توسعه RUP برای تطبیق با CMMI رویکرد متدولوژیک
فصل ششم - برازنده سازی پیشنهادی برای متدلوژی شیءگرا - RUP
1.6. سندهای جدید پیشنهادی
1.1.6. سند شناسائی منبع‌ها اطلاعاتی
2.1.6. سند تشریح روند تجمیع منابع اطلاعاتی
3.1.6. سند معرفی روشهای زیب اطلاعات
4.1.6. برگه تاویل روند پیرایش اطلاعات
5.1.6 سند معرفی روشهای تبدیل داده‌ها
6.1.6. برگه شناسایی روند تبدیل اطلاعات
7.1.6 سند معرفی روشهای داده کاوی
8.1.6. سند تشریح فرآیندهای داده کاوی اجرا شده در سیستم
2.6. معرفی نقشهای جدید
1.2.6. تحلیلگر داده‌ها

7. دوران هفتم - جمع بندی و نتیجه گیری
1.7. پیشنهاداتی از بهر بسط
2.7. نتیجه گیری
3.7. فهرست مرجع‌ها
8 . فصل هشتم – ضمائم
1.8. سندهای ساخته شده برای سیستم داده کاوی
2.8. واژه نامه

خرید این محصول

اقتصاد 1. ادغام برنامه ریزی های سلسله مراتبی و داده کاوی برای پیشنهاد محصول بر مبنای ارزش طول عمر آن کالا به مشتری

خرید این محصول

» :: اقتصاد 1. ادغام برنامه ریزی های سلسله مراتبی و داده کاوی برای پیشنهاد محصول بر مبنای ارزش درازا عمر ثانیه کالا به مشتری

ادغام پروگرام ریزی های سلسله مراتبی و داده کاوی از بهر پیشنهاد محصول بر مبنای ارزش طول عمر آن کالا به مشتری

جوهره

فرایند تولید , فعالیت تجاری باده باشد که در ارتباط حرف جذب مشتریان بوده و دارای اهمیت زیادی می باشد. ازاین‌رو بهبود چگونگی این فرایندها برای تامین نیاز مشتریان در شرایط رقابتی دارای اهمیت زیادی نیز است. اگرچه راه های متفاوتی در این اساس مطرح شده است , لیک تعداد کمی از آن ها به موضوع اعتبار دادن به مشتریان (CLV) پرداخته اند.  معمولا CLV از تماشا قید بودن , تکرار و متغیرهای مالی مورد ارزیابی قرار می گیرند. به تمام حال اهمیت نسبی ثانیه از نظر مشخصه های تولید و صنعت متفاوت می باشد. ضمیر اول شخص جمع باب این مورد روش جدیدی را مد نظر قرار می دهیم که تکنیک های تصمیم گیری گروهی و پردازش اطلاعاتی را مد نظر قرار می دهد. پروگرام ریزی های سلسله مراتبی نیز برای تعیین متغیرهای نسبی RFM در ارتباط با ارزیابی و دادن اعتبار به سمت مشتریان مد نظر قرار می گیرد. چنین صنعت های دسته بندی شده بر حرف برابر به فرایند RFM برای گروهی از مشتریان به کار برده شده است. آخر یک روش پردازشی بکار برده شده است , تا برای تمام یک از این گروه ها فرایند های تولیدی را تعریف کند. نتایج شدنی آرم داده است که این روش ها پا را فراتر نهاده و از RFM های یکسان و روش های تعاونی استفاده کرده اند.

خرید این محصول

دانلود پایان نامه و تحقیق در مورد وب کاوی و data mining و کاربرد آن (فرمت فایل ورد word و با قابلیت ویرایش)تعداد صفحات 62

خرید این محصول

» :: دانلود آخر نامه و تحقیق در مورد وب کاوی و data mining و استعمال آن (فرمت فایل ورد word و با قابلیت ویرایش)تعداد صفحات 62

چکیده

حرف افزایش چشمگیر حجم داده‌ها و توسعه وب، نیاز به روش ها و تکنیک هایی که بتوانند امکان دستیابی کارا به داده‌ها و استحصال اطلاعات از آنها را آماده کنند، بیش از پیش احساس می شود. وب کاوی یکی از زمینه های تحقیقاتی است که با به کارگیری تکنیک های داده کاوی به انکشاف و استخراج اتوماتیک اطلاعات از اسناد و سرویس‌های وب می پردازد. در حقیقت وب کاوی، فرآیند انکشاف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفید از داده های وب می باشد. آیین های وب کاوی بر اساس ثانیه که چه نوع داده ای را مورد کاوش رسم می دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش قالب وب و کاوش استفاده از وب تقسیم می شوند.  طی این گزارش پشت از معرفی وب کاوی و بررسی مراحل آن، بستگی وب کاوی با سایر زمینه های تحقیقاتی بررسی شده و به خرامیدن ها، مشکلات و کاربردهای این زمینه تحقیقاتی اشاره می شود. همچنین هر یک از انواع وب کاوی به سمت تفصیل مورد بررسی رسم می گیرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در تکنیک می پردازم. برای این منظور مدل ها، الگوریتم ها و کاربردهای هر طبقه معرفی می شوند.

فصل اول:مقدمه<!--[if supportFields]><span lang=AR-SA style='font-family:"B Nazanin"'><span style='mso-element:field-begin'></span> </span><span dir=LTR>TOC</span><span dir=RTL></span><span dir=RTL></span><span lang=AR-SA style='font-family:"B Nazanin"'><span dir=RTL></span><span dir=RTL></span> \</span><span dir=LTR>h \z \t</span><span dir=RTL></span><span dir=RTL></span><span lang=AR-SA style='font-family:"B Nazanin"'><span dir=RTL></span><span dir=RTL></span> "مقدمه;1" <span style='mso-element:field-separator'></span></span><![endif]-->

مقدمه. 1

فصل دوم:داده کاوی

<!--[if supportFields]><span lang=AR-SA style='font-family:"B Nazanin"'><span style='mso-element:field-begin'></span><span style='mso-spacerun:yes'> </span></span><span dir=LTR>TOC</span><span dir=RTL></span><span dir=RTL></span><span lang=AR-SA style='font-family:"B Nazanin"'><span dir=RTL></span><span dir=RTL></span> \</span><span dir=LTR>h \z \t</span><span dir=RTL></span><span dir=RTL></span><span lang=AR-SA style='font-family:"B Nazanin"'><span dir=RTL></span><span dir=RTL></span> "فصل اول;1" <span style='mso-element:field-separator'></span></span><![endif]-->2- 1 مقدمه ای بر داده کاوی.. 6

2-1-1 چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟. 7

2-2 مرحله‌ها کشف دانش ... 9

2- 3 جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف.. 12

2-4 داده کاوی چاه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟ . 14

2-5 داده کاوی و خزانه داده ها 14

2-6 داده کاوی و OLAP. 15

2-7 کاربرد یادگیری ماشین و آمار باب داده کاوی .. 16

2-8 توصیف داده ها باب داده کاوی .. 16

2-8-1 خلاصه سازی و به تصویر باب اتیان داده ها 16

2-8-2 خوشه بندی.. 17

2-8-3 تحلیل لینک... 18

2-9 الگو های پیش بینی داده ها 18

2-9-1 سنخ بندی .. 18

2-9-2 رگرسیون.. 18

2-9-3 پوشیده های زمانی.. 19

2-10 مدل ها و الگوریتم های داده کاوی.. 19

2-10-1 شبکه های آتشی‌مزاج .. 19

2-10-2 درخت آهنگ . 22

2-10-3 Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS) 24

2-10-4 Rule induction. 25

2-10-5 K-nearest neibour and memory-based reansoning(MBR)