انواع انتزاعی داده ای به آمدن زبان و طراحی شی گزایی به دنیایی مهندسی چه کامپیوتر و چه صنعت دیگر ، پا به عرصه وجود نهاد
انواع انتزاعی اطلاعاتی همان کلاسها و آبجکت های موزد طراحی دز مهندسی نرم افزار می باشند.
مقاله انگلیسی DATA Mining (دیتا ماینینگ، داده کاوی) همراه با ترجمه و پاورپوینت برای ارائه
عنوان انگلیسی مقاله:Data mining with Big Data
عنوان فارسی مقاله: داده کاوی با داده های بزرگ
تعداد صفحات مقاله:11
تعداد صفحات ترجمه :28
تعداد صفحات پاور پوینت : 38
دانلود پاورپوینت تجزیه و تحلیل داده های پژوهش موردی
این فایل در قالب پاورپوینت قابل ویرایش، آماده پرینت و ارائه به عنوان پروژه پایانی می باشد
قالب: پاورپوینت
تعداد اسلاید: 18
توضیحات:
تجزیه و تحلیل داده ها در پژوهش های کلی یک فرایند نسبتا سر راست و روشن است. برای مثال، نمره 100 نفر شرکت کننده در 10 متغیر را تصور کنید که در کل 1000 فقره داده عددی حاصل می شود. این اطلاعات را بدون هیچگونه مشکلی می توان به رایانه منتقل کرد و با استفاده از یک نرم افزار به سرعت تحلیل آمادی کرد.
در مقابل در پژوهش موردی معمولی، صفحه های بسیار زیادی از یادداشت های مربوط به مشاهده ها، مصاحبه های انجام شده و مدارک مربوط به موقعیت های مورد پژوهش وجود دارد. رناتاتش شیوه های منطقی را برای تحلیل داده های پژوهش موردی به کاربرده است با 3 عنوان تحلیل تفسیری،ساختاری و فکری یا بازتابی طبقه بندی نموده است.
تعداد صفحات فایلها: 41 و 40 و 9 و 4
نوع فایل: PDF,Word
قیمت:7000 تومان
یک کار پروژه ای بسیار عالی در سطح پایان نامه با قیمت عالی
نوجه شود که این فایل دیتا ست ندارد و باید توسط خودتان تهیه شود اما تمامی آموزش های لازم نرم افزار وکا (Weka) در فایل آمده است با تصویر
خلاصه:
داده های مورد استفاده در این پروژه از پایگاه داده دانشگاه آزاد قزوین تهیه شده است، این داده ها اطلاعات ۵۰۰ نفر دانشجوی مقطع کارشناسی رشته مهندسی صنایع (گرایش های تکنولوژی صنعتی و تولید صنعتی) است. که در قالب یک فایل اکسل با ۳۸۳۷۷ رکورد می باشد و سنوات تحصیلی ۱۳۸۴ تا ۱۳۹۰ را شامل می شود. مدلی که برای پیشبینی ارتقاء سطح علمی دانشجویان بر اساس اطلاعات موجود در پایگاه داده دانشگاه آزاد قزوین پیشنهاد میشود در زیر شرح داده میشود : در این مدل پیشنهادی مراحل مختلف فرآیند داده کاوی از جمله جمع آوری دادهها، آماده سازی و پیش پردازش داده ها را روی مجموعه آموزشی ذکر شده انجام داده و الگوریتمهای مختلف داده کاوی از جمله خوشه بندی، قوانین انجمنی، درخت تصمیمگیری، برای دادهها به کار گرفته شده است. ابتدا برای عملکرد بهتر الگوریتمهای داده کاوی یک سری عملیات پیشپردازشی روی دادهها انجام داده شده است. همچنین بعد از تجمیع دادهها داخل یک فایل خصیصههای عددی به خصیصه های گروهی معادل تبدیل شده است. برای مثال تمام نمرات دانشجویان به پنج گروه عالی، خوب، متوسط، ضعیف و مردود تقسیم بندی شده است.
کلمات کلیدی :
مقدمه ای بر داده کاوی
مقدمه ای بر نرم افزار Weka
شرح دیتاست پروژه
اعمال تکنیک درخت تصمیم بروی داده ها
قانون ها
اعمال تکنیک شبکه عصبی بروی داده ها
خروجی شبکه عصبی
اعمال تکنیک خوشه بندی بر وی داده ها
معرفی نرم افزار Weka
آموزش نرم افزار weka
انتخاب الگوریتم رده بندی
انتخاب الگوریتم خوشه بندی
با استفاده از این نرم افزار میتوانید داده های موجود را از درون یک شکل که حاوی نمودار ترسیم شده است استخراج کنید. این نرم افزار برای مقایسه نتایج بدست آمده با داده ای ارائه شده توسط دیگران بسیار میتواند مفید باشد