پاورپوینت در مورد آشنایی با متدلوژی ارزیابی و انتخاب راه‌حل و نظارت بر پیاده سازیERP

اختصاصی از کوشا فایل پاورپوینت در مورد آشنایی با متدلوژی ارزیابی و انتخاب راه‌حل و نظارت بر پیاده سازیERP دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :powerpoint (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد صفحات 33 صفحه

ERP

سیستم برنامه‌ریزی سازمان، یک بسته نرم افزاری قابل تنظیم و از پیش استاندارد شده تجاری است که هدف آن یکپارچگی اطلاعات و جریان اطلاعات بین تمامی بخشهای سازمان از جمله مالی، حسابداری، منابع انسانی، زنجیره عرضه و مدیریت مشتریان با رویکرد مشتری گرایی و پاسخ ‌به بازار  و مبتنی بر تجربیات موفق می باشد.

برخی از مزایای استفاده از ERP

• ایجاد یکپارچگی اطلاعاتی در سازمان و افزایش سازگاری در اطلاعات موجود
• امکان استفاده از روش های استاندارد و متداول در جهان (Best Practices)
• مهندسی مجدد فرآیندهای سازمانی و کاهش زمان انجام آنها
• تبدیل فرایندهای سازمانی از حالت ضمنی به حالت صریح
• تغییر تمرکز از برنامه نویسی کامپیوتری در سازمان به بهبود فرایندها
• بهبود کیفیت اطلاعات و سرعت دستیابی به آن
• بهبود تعاملات با مشتریان، تامین کنندگان و پیمانکاران

دلایل رویکرد سازمانها به انتخاب و استقرار  ERP

• در دنیای رقابت تهدیدهایی نظیر
• فشار بازار و اقتصاد جهانی،
• محدودیت منابع و
• افزایش رقابتها

باعث گردیده تا سازمانها در صدد ارتقاء سطح بهره‌وری از طریق استفاده بهینه از منابع خود باشند.

پایان نامه فناوری اطلاعات: داده کاوی، تکنیکها و متدلوژی آن

اختصاصی از کوشا فایل پایان نامه فناوری اطلاعات: داده کاوی، تکنیکها و متدلوژی آن دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

پایان نامه فناوری اطلاعات: داده کاوی، تکنیکها و متدلوژی آن

71 صفحه در قالب word

فهرست

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

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.

واژه های «داده‌کاوی» و «کشف دانش در پایگاه داده»[1] اغلب به صورت مترادف یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند. کشف دانش به عنوان یک فرآیند در شکل1 نشان داده شده است.

کشف دانش در پایگاه داده فرایند شناسایی درست، ساده، مفید، و نهایتا الگوها و مدلهای قابل فهم در داده ها می‌باشد. داده‌کاوی، مرحله‌ای از فرایند کشف دانش می‌باشد و شامل الگوریتمهای مخصوص داده‌کاوی است، بطوریکه، تحت محدودیتهای مؤثر محاسباتی قابل قبول، الگوها و یا مدلها را در داده کشف می کند[3]. به بیان ساده‌تر، داده‌کاوی به فرایند استخراج دانش ناشناخته، درست، و بالقوه مفید از داده اطلاق می‌شود. تعریف دیگر اینست که، داده‌کاوی گونه‌ای از تکنیکها برای شناسایی اطلاعات و یا دانش تصمیم‌گیری از قطعات داده می‌باشد، به نحوی که با استخراج آنها، در حوزه‌های تصمیم‌گیری، پیش بینی، پیشگویی، و تخمین مورد استفاده قرار گیرند. داده‌ها اغلب حجیم، اما بدون ارزش می‌باشند، داده به تنهایی قابل استفاده نیست، بلکه دانش نهفته در داده ها قابل استفاده می باشد. به این دلیل اغلب به داده کاوی، تحلیل داده ای ثانویه[2] گفته می‌شود.

ممکن است هنگام انتقال از فایل ورد به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است

متن کامل را می توانید در ادامه دانلود نمائید

چون فقط تکه هایی از متن برای نمونه در این صفحه درج شده است ولی در فایل دانلودی متن کامل همراه با تمام ضمائم (پیوست ها) با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند موجود است

ارایه متدلوژی مکانیابی تجهیزات کنترلی و نظارتی ITS در جهت کاهش تصادفات

اختصاصی از کوشا فایل ارایه متدلوژی مکانیابی تجهیزات کنترلی و نظارتی ITS در جهت کاهش تصادفات دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

 

 

 

ارایه متدلوژی مکانیابی تجهیزات کنترلی و نظارتی  ITS در جهت کاهش تصادفات

ITS Control and Surveillance Devices location
modeling to Prevent crashes

فصل اول : تعریف مساله
فصل دوم : کاوش در متون
فصل سوم : روش تحقیق
فصل چهارم : جمع آوری اطلاعات
فصل پنجم : ایمنی و راه حل های ITS
فصل ششم : انتخاب تجهیزات کنترلی و نظارتی  ITS
فصل هفتم : منافع و هزینه ها
فصل هشتم : ارایه مدل پیشنهادی
فصل نهم : انجام مطالعه موردی و بکارگیری مدل
فصل دهم : نتیجه گیری

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