پاورپوینت ساختمان داده ها به زبان C

اختصاصی از کوشا فایل پاورپوینت ساختمان داده ها به زبان C دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

• ضرورت این درس:
  • ضرورت نیاز به زبانهای سطح بالا
  • ضرورت ترجمه برنامه های نوشته شده با زبان سطح بالا به برنامه به زبان ماشین
  • تنوع زبانهای برنامه نویسی سطح بالا
• دروس پیش نیاز:
• نوع درس: اجباری
• تعدادکل ساعات تدریس: 30
• تعداد جلسات تدریس:10

برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید.

دانلود پایان نامه استخراج داده ها

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پایان نامه استخراج داده ها دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

بازار ابزار استخراج داده ها از دو راه ابتدایی خود در حال ظهور می‌باشد . بسیاری از ابزارهایی که در اینجا توضیح داده می‌شوند ، در مرحلة اول انتشار می‌باشند.
موقعیت در بازار CRM که عموماً بخشی از سیستم تجارت الکترونیکی در نظر گرفته می‌شود ، پیچیده تر می‌باشد و بنابراین با سرعت وب یا شبکه در حال حرکت می‌باشد. بازار CRM ، حتی بیشتر از بازار ابزار استخراج داده‌ها با چندین فروشنده که بر تعریف خود بازار و موقعیت خود در این بازار متمرکزند ، توصیف می‌گردد.
این اشتباه، با ماهیت بسیار دینامیک خود بازار که یک فعالیت قابل رویت تحکیم مشتری، شرکتهای ادغامی‌و تملیک ها را تحمل می‌کند، بیشتر می‌گردد. علی رغم کل این چالشها، باز رو به تکامل می‌رود و فروشندگان، پیشرفت مهمی‌در علمی‌بودن ابزار، قابلیت استفاده و قابلیت اداره‌ کسب می‌کنند.
اولین بخش این فصل ، به کاربردهای بسته بندی شده  استخراج داده ها می‌پردازد. این کاربردها ، بر اساس چندین تکنیک استخراج داده ها  ادغام شده در ابزارهای بهتر می‌باشد . همراه با بهترین عملکرد ها ، اسلوب شناسی های خوب تعریف شده و فرآیندها، راه خود را در محیط های تولید شرکتها که در آن استخراج داده ها بخشی از یک فرآیند موسسه ای شده می‌شود می‌یابند که شامل رشد و یادگیری سازمانی می‌شود .

بازار استخراج داده ها
بیائید بازار استخراج داده ها را از نقطه نظر منحنی اقتباسی تکنولوژی در نظر بگیریم ایمنی به اقتباس کنندگان اولیه ، از تکنولوژی لبة یادگیری برای دستیابی به مزیت رقابتی استفاده می‌کنند ؛ هنگامیکه تکنولوژی تکامل می‌یابد ، شرکتهای بیشتری آن را اقتباس می‌کنند ، و در یک حالت تجارت زمانی و عادی درج می‌نمایند . همچنین مناطق عملی بودن ابزاهای استخراج داده ها بزرگتر و بزرگتر می‌شوند. به عنوان مثال ، تکنولوژی وایت اوک ( یک شرکت استخراج داده ها در مریلند)  از جانب کمیسیون فدرال الکترون، مجوز فروش سیستم گچین ماینر Capain Miner را کسب کرده است که بی نظمی‌در دخالتهای سیاسی فدرال را کشف می‌کند . نورتل، یک بسته کشف کلاهبرداری را توسعه داده است به نام سوپر اسلوت فراود ادوایسور ، که از تکنولوژیهای شبکة عصبی استفاده می‌کند .
صنعت ابزار استخراج داده ها ، برخلاف تکنولوژیهای استخراج داده ها ، در مرحلة عدم تکامل قرار دارد و می‌کوشد تا بازار را تعیین نماید . و وجودش را تائید کند . به همین دلیل است که در می‌یابیم بازار ابزارهای استخراج داده ها تحت تاثیر موارد زیر قرار دارد:
qادغام پیوسته و مداوم ابزارها با اتکاء به تکنولوژیهای مکمل و به عنوان مثال OLAP
q ظهور کاربردهای بسته بندی شدة عمودی و یا اجزاء استخراج داده ها برای توسعة کاربرد .
q استراتژیهای بسیار اقتباس شده شرکت بین فروشندگان ابزار استخراج داده ها و فروشندگان تهیه کنندگان راه حل جامع و ادغام کننده های سیستم ها : فروشندگان مقیاس مؤسسه ، همانند IBM NCR ، اوراکل ، میکروسافت ) به عنوان مثال ، اوراکل چندین شریک متعدد استخراج داده ها به عنوان بخشی از او را کل ویرهاوس اینتیشیتیو از جمله آنگاسن دیتا مایند ، دیتاپکیج اینفورمیشن دیسکاوری ، SRA , SPSS اینترنشنال و تینکینگ ماشینز را انتخاب کرده است .

بخش اول : تأثیر استخراج داده‌ها بر CRM    1
فصل اول : روابط مشتری
مقدمه    2    
استخراج داده‌ها چیست    5
یک نمونه     6
ارتباط با فرآیند تجاری     8
استخراج داده‌ها و مدیریت روابط مشتری     11
استخراج داده‌ها چگونه به بازاریابی بانک اطلاعاتی کمک می‌نماید    12
امتیاز دهی     13
نقش نرم‌افزار مدیریت مبارزه    13
افزایش ارزش مشتری     14
ترکیب استخراج داده‌ها و مدیریت مبارزه     15
ارزیابی مزایای یک مدل اسخراج داده ها     15
فصل دوم: استخراج داده‌ها و ذخیره داده‌ها- یک منظره مرتبط به هم
مقدمه     17
استخراج داده‌ها و ذخیره داده‌ها ، یک ارتباط     18
بررسی ذخیره داده‌ها    21
ذخیره داده‌ها ROI    21
ذخایر داده های علمی واطلاعاتی     23
 تعریف و خصوصیات یک مخزن اطلاعاتی     30
معماری انبارداده‌ها     34
استخراج داده‌ها     38
استخراج داده‌های تعریف شده     38
قملروهای کاربرد استخراج داده‌ها    40
مقوله‌های استخراج داده‌ها و کانون تحقیق     41
فصل سوم: مدیریت رابطه با مشتری
مقدمه    48
سودمندترین مشتری     49
مدیریت رابطه مشتری    50
بانک اطلاعاتی متمرکز برمشتری     53
اداره مبارزات     54
تکامل تدریجی بازاریابی     56
بازاریابی حلقه بسته     57
معماریCRM    57
نسل بعدیCRM    58
بخش دوم: بنیاد - تکنولوژیها و ابزار     60
فصل چهارم : اجزاء ذخیره سازی داده‌ها
مقدمه     61
معماری کلی     62
بانک اطلاعاتی انبار داده‌ها     63
ابزارهای ذخیره‌سازی، تحصیل، تهذیب و انتقال     64
متادیتا    65
ابزار دسترسی     70
دسترسی و تجسم اطلاعات     71
اصول مشاهده یا تجسم داده‌ها     72
ابزار بررسی و گزارش     76
کاربردها     77
ابزار OLAP    77
ابزارها استخراج داده‌ها     78

شامل 90 صفحه فایل word

دانلود مقاله داده کاوی

اختصاصی از کوشا فایل دانلود مقاله داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

1. 1 مقدمه :

درطول دهه گذشته باپیشرفت روزافزون کاربرد پایگاه داده ها،حجم داده های ثبت شده به طور متوسط هر5سال 2برابرمی شود. دراین میان سازمان هایی موفقند که بتوانند حداقل 7٪داده هایشان راتحلیل کنند. تحقیقات انجام یافته نشان داده است که سازمانها کمترازیک درصد داده هایشان رابرای تحلیل استفاده می کنند.

به عبارت دیگردرحالی که غرق درداده ها هستند تشنه دانش می باشند.

بنابراعلام دانشگاه MIT دانش نوین داده کاوی (Data mining) یکی ازده دانش درحال توسعه ای است که دهه آینده راباانقلاب تکنولوژی مواجه می سازد.این تکنولوژی امروزه دارای کاربرد بسیاروسیعی درحوزه های مختلف است به گونه ای که امروزه حدومرزی برای کاربرد این دانش درنظرنگرفته وزمینه های کاری این دانش راازذرات کف اقیانوس ها تااعماق فضامی دانند.

امروزه بیشترین کاربرد داده کاوی دربانکها، مراکزصنعتی وکارخانجات بزرگ، مراکزدرمانی وبیمارستانها ،مراکز تحقیقاتی ،بازاریابی هوشمند وبسیاری ازموارددیگرمی باشد.

داده کاوی پل ارتباطی میان علم وآمار،علم کامپیوتر، هوش مصنوعی ،الگو شناسی،فراگیری ماشین وبازنمایی بصری داده می باشد.داده کاوی فرآیندی پیچیده جهت شناسایی الگوها ومدل های صحیح، جدید وبه صورت بالقوه مفید، درحجم وسیعی ازداده می باشد، به طریقی که این الگوها ومدلها برای انسانها قابل درک باشد.داده کاوی به صورت یک محصول قابل خریداری نمی باشد،بلکه یک رشته علمی وفرآیندی است که بایستی به صورت یک پروژه پیاده سازی شود.

کاوش داده ها به معنی کنکاش داده های موجود درپایگاه داده وانجام تحلیل های مختلف برروی آن به منظوراستخراج اطلاعات می باشد.

داده کاوی فرآیندی تحلیلی است که برای کاوش داده ها( معمولاً حجم عظیمی ازداده ها) صورت می گیرد ویافته هابا به کارگیری الگوهایی ،احرازاعتبارمی شوند.هدف اصلی داده کاوی پیش بینی است.وبه صورت دقیق ترمی توان گفت:

" کاوش داده ها شناسایی الگوهای صحیح ،بدیع، سودمند وقابل درک ازداده های موجود دریک پایگاه داده است که بااستفاده ازپردازش های معمول قابل دستیابی نیستند."

    فصل 1 مقدمه    9
1.1    مقدمه    10
    فصل 2 مفاهیم داده کاوی    12
2.1    فرایند داده کاوی    13
2.2    دو مفهوم اساسی در داده کاوی    14
2.3    اساس داده کاوی    15
2.4 عوامل ایجاد داده کاوی    16
2.5    زیر بنای داده کاوی    16
2.6    عناصر داده کاوی    17
2.7    مراحل داده کاوی    18
2.8    وظایف داده کاوی    21
2.9    فنون داده کاوی    22
2.10    معماری داده کاوی    25
2.11    تکنیک های مختلف داده کاوی    26
    فصل 3 کاربرد های داده کاوی    28
3.1    معرفی    29
3.2    کاربرد داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی    30
3.3    کاربرد داده کاوی در فعالیت شرکت ها    32
3.4    کاربرد داده کاوی در مدیریت و کشف فریب    32
3.5    کاربرد داده کاوی در صنعت خورده فروشی    33
3.6    داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری    33
3.7    کاربرد داده کاوی در پزشکی    35
3.8    وب کاوی    35
3.9    تصویر کاوی    

ششامل 42 صفحه فایل word

دانلود پایان نامه تکنیکهای داده کاوی و متدلوژی آن

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پایان نامه تکنیکهای داده کاوی و متدلوژی آن دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

مقدمه

از هنگامی که رایانه در تحلیل و ذخیره سازی داده ها بکار رفت (1950) پس از حدود 20 سال، حجم داده ها در پایگاه داده ها دو برابر شد. ولی پس از گذشت دو دهه و همزمان با پیشرفت فن آوری اطلاعات(IT) هر دو سال یکبار حجم داده ها، دو برابر شده و همچنین تعداد پایگاه داده ها با سرعت بیشتری رشد نمود. این در حالی است که تعداد متخصصین تحلیل داده ها با این سرعت رشد نکرد. حتی اگر چنین امری اتفاق می افتاد، بسیاری از پایگاه داده ها چنان گسترش یافته‌اند که شامل چندصد میلیون یا چندصد میلیارد رکورد ثبت شده هستند.امکان تحلیل و استخراج اطلاعات با روش های معمول آماری از دل انبوه داده ها مستلزم چند روز کار با رایانه های موجود است.[3]

حال با وجود سیستم های یکپارچه اطلاعاتی، سیستم های یکپارچه بانکی و تجارت الکترونیک، لحظه به لحظه به حجم داده ها در پایگاه داده های مربوط اضافه شده و باعث به وجود آمدن انبارهای عظیمی از داده ها شده است.

این واقعیت، ضرورت کشف و استخراج سریع و دقیق دانش از این پایگاه داده ها را بیش از پیش نمایان کرده است، چنان که در عصر حاضر گفته می شود اطلاعات طلاست.

هم اکنون در هر کشور، سازمان، شرکت و غیره برای امور بازرگانی، پرسنلی، آموزشی، آماری و غیره پایگاه داده ها ایجاد یا خریداری شده است. به طوری که این پایگاه داده ها برای مدیران، برنامه ریزان، پژوهشگران جهت، تصمیم گیری های راهبردی، تهیه گزارش های مختلف، توصیف وضعیت جاری خود و سایر اهداف می تواند مفید باشد. بسیاری از این داده ها از نرم افزارهای تجاری، مثل کاربردهای مالی، ERPها، CRMها و web log ها، می آیند. نتیجه این جمع آوری داده ها این می‌شود که در سازمانها، داده ها غنی ولی دانش ضعیف، است. جمع آوری داده ها، بسیار انبوه می‌شود و بسرعت اندازه آن افزایش می یابد و استفاده عملی از داده ها را محدود می سازد.[2]

داده‌کاوی استخراج و تحلیل مقدار زیادی داده بمنظور کشف قوانین و الگوهای معنی دار در آنهاست. هدف اصلی داده کاوی، استخراج الگوهایی از داده ها، افزایش ارزش اصلی آنها و انتقال داده ها بصورت دانش است.

داده‌کاوی، بهمراه OLAP، گزارشگری تشکیلات اقتصادی(Enterprise reporting) و ETL، یک عضو کلیدی در خانواده محصول Business Intelligence(BI)، است.[2]

حوزه‌های مختلفی وجود دارد که در آنها حجم بسیاری از داده در پایگاه‌داده‌های متمرکز یا توزیع شده ذخیره می‌شود. برخی از آنها به قرار زیر هستند: [6]

• کتابخانه دیجیتال: یک مجموعه سازماندهی شده از اطلاعات دیجیتال که بصورت متن در پایگاه‌داده‌های بزرگی ذخیره می شوند.
• آرشیو تصویر: شامل پایگاه‌داده بزرگی از تصاویر به شکل خام یا فشرده.
• اطلاعات زیستی: بدن هر انسانی از 50 تا 100 هزار نوع ژن یا پروتئین مختلف ساخته شده است. اطلاعات زیستی شامل تحلیل و تفسیر این حجم عظیم داده ذخیره شده در پایگاه‌داده بزرگی از ژنهاست.
• تصاویر پزشکی: روزانه حجم وسیعی از داده‌های پزشکی به شکل تصاویر دیجیتال تولید می‌شوند، مانند EKG، MRI، ACT، SCAN و غیره. اینها در پایگاه‌داده‌های بزرگی در سیستم‌های مدیریت پزشکی ذخیره می شوند.
• مراقبت‌های پزشکی: بجز اطلاعات بالا، یکسری اطلاعات پزشکی دیگری نیز روزانه ذخیره می‌شود مانند سوابق پزشکی بیماران، اطلاعات بیمه درمانی، اطلاعات بیماران خاص و غیره.
• اطلاعات مالی و سرمایه‌گذاری: این اطلاعات دامنه بزرگی از داده‌ها هستند که برای داده‌کاوی بسیار مطلوب می‌باشند. از این قبیل داده‌ها می‌توان از داده‌های مربوط به سهام، امور بانکی، اطلاعات وام‌ها، کارت‌های اعتباری، اطلاعات کارت‌های ATM، و کشف کلاه‌برداری‌ها می باشد.
• ساخت و تولید: حجم زیادی از این داده‌ها روزانه به اشکال مختلفی در کارخانه‌ها تولید می‌شود. ذخیره و دسترسی کارا به این داده‌ها و تحلیل آنها برای صنعت تولید بسیار بااهمیت است.
• کسب و کار و بازاریابی: داده‌ لازم است برای پیش‌بینی فروش، طراحی کسب و کار، رفتار بازرایابی، و غیره.
• شبکه راه‌دور: انواع مختلفی از داده‌ها در این صنعت تولید و ذخیره می شوند. آنها برای تحلیل الگوهای مکالمات، دنبال کردن تماس‌ها، مدیریت شبکه، کنترل تراکم، کنترل خطا و غیره، استفاده می‌شوند.
• حوزه علوم: این حوزه شامل مشاهدات نجومی، داده زیستی، داده ژنومیک، و غیره است.
• WWW: یک حجم وسیع از انواع مختلف داده که در هر جایی از اینترنت پخش شده‌اند.

در بیشتر این حوزه‌ها، تحلیل داده‌ها یک روال دستی بود. یک تحلیلگر کسی بود که با داده‌ها بسیار آشنا بود و با کمک روش‌های آماری، خلاصه‌هایی تهیه و گزارشاتی را تولید می‌کرد. در یک حالت پیشرفته‌تر، از یک پردازنده پیچیده پرسش استفاده می‌شد. اما این روش‌ها با افزایش حجم داده‌ها کاملا بلااستفاده شدند.

مقدمه    4
عناصر داده کاوی    10
پردازش تحلیلی پیوسته:    11
قوانین وابستگی:    12
شبکه های عصبی :    12
الگوریتم ژنتیکی:    12
نرم افزار    13
کاربردهای داده کاوی    13
داده کاوی  و کاربرد آن در کسب و کار هوشمند بانک    15
داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری    16
کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی    17
مدیریت موسسات دانشگاهی    19
داده کاوی آماری و مدیریت بهینه وب سایت ها    21
داده کاوی در مقابل پایگاه داده   Data Mining vs database    22
ابزارهای تجاری داده کاوی    23
منابع اطلاعاتی مورد استفاده    24
انبار داده    24
مسائل کسب و کار برای دادهکاوی    26
چرخه تعالی داده کاوی چیست؟    27
متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرینهای آن    31
یادگیری چیزهایی که درست نیستند    32
الگوهایی که ممکن است هیچ قانون اصولی را ارائه نکنند    33
چیدمان مدل ممکن است بازتاب دهنده جمعیت وابسته نباشد    34
ممکن است داده در سطح اشتباهی از جزئیات باشد    35
یادگیری چیزهایی که درست ولی بلااستفادهاند    37
مدل‌ها، پروفایلسازی، و پیش‌بینی    38
پیش بینی    41
متدلوژی    42
مرحله 1: تبدیل مسئله کسب و کار به مسئله داده‌کاوی    43
مرحله 2: انتخاب داده مناسب    45
مرحله سوم: پیش به سوی شناخت داده    48
مرحله چهارم: ساختن یک مجموعه مدل    49
مرحله پنجم: تثبیت مسئله با داده‌ها    52
مرحله ششم: تبدیل داده برای آوردن اطلاعات به سطح    54
مرحله هفتم: ساختن مدلها    56
مرحله هشتم: ارزیابی مدل ها    57
مرحله نهم: استقرار مدل ها    61
مرحله 10: ارزیابی نتایج    61
مرحله یازدهم: شروع دوباره    61
وظایف دادهکاوی    62
1- دستهبندی    62
2- خوشه‌بندی    62
3- تخمین    63
4- وابستگی    65
5- رگرسیون    66
6- پیشگویی    67
7- تحلیل توالی    67
8- تحلیل انحراف    68
9- نمایه‌سازی    69
منابع    70

استخراج منحنی های IDF از داده های روزانه بارش (مطالعه موردی ایستگاه سینوپتیک مشهد)

اختصاصی از کوشا فایل استخراج منحنی های IDF از داده های روزانه بارش (مطالعه موردی ایستگاه سینوپتیک مشهد) دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

• مقاله با عنوان: استخراج منحنی های IDF از داده های روزانه بارش (مطالعه موردی ایستگاه سینوپتیک مشهد)  

• نویسندگان: نوید آقاجانی ، حجت کرمی  

• محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94  

• فرمت فایل: PDF و شامل 7 صفحه می باشد.

چکیــــده:

یکی از پارامترهای مهم طراحی سازه های هیدرولیکی، رگبار طرح می باشد که از روی منحنی های شدت - مدت - فراوانی (IDF) برای دوام و دوره بازگشت معین استخراج می شود. روش های متداول محاسبه منحنی های IDF علاوه بر طولانی تر بودن، دارای تعداد پارامترهای زیادی می باشند که این خود باعث کاهش اعتمادپذیری این منحنی ها می شود. در روش متداول محاسبه منحنی های IDF، باید به ازای دوام های مختلف ثبت شده باشد تا استخراج این منحنی ها میسر گردد. در بعضی مناطق تنها آمار بارش های 24 ساعته موجود است که از روی این آمارها استخراج منحنی های IDF به روش های متداول ممکن نیست. منحنی های IDF در ایران توسط دو منبع مستقل تهیه شده و در دسترس می باشد. منبع اول تهیه روابط شدت - مدت - فراوانی سازمان هواشناسی کشور و منبع دیگر روابط شدت - مدت - فراوانی تهیه شده توسط مهندس وزیری می باشد. به طورکلی تخمین باران های کوتاه مدت از روی سایر عوامل هیدرولوژیکی امکان پذیر است و تاکنون مدل های مختلفی توسط پژوهشگران در کشورهای مختلف دنیا ارائه شده است. فراگیر بودن رابطه بل در ایران در تحقیقات مختلفی بررسی شده است. علاوه بر رابطه بل، برای تحلیل منطقه ای بارش روابطی توسط قهرمان ارائه شده است. در این نگارش، بررسی رگبارهای منطقه ای با استفاده از آمار حداکثر بارش روزانه در بازه سال های 2010-1951 در ایستگاه هواشناسی مشهد توسط دو روش بل و قهرمان صورت گرفته و سپس ضرایب رابطه رگبار بر اساس دوام و دوره بازگشت در رابطه های مختلف نظیر شرمن، برهانو و ... به دست آمده است.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** توجه: در صورت مشکل در باز شدن فایل PDF مقالات نام فایل را به انگلیسی Rename کنید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **