انواع نمونه گیری نمونه گیری تصادفی عادی Simple Random Sampling شانس برابری برای انتخاب هر مورد از داده ها وجود دارد نمونه گیری بدون جایگزینی Sampling without replacement هر نمونه که انتخاب می شود از جامعه حذف می‌شود نمونه گیری با جایگزینی Sampling with replacement نمونه‌ها از جامعه پس از انتخاب از جامعه حذف نمی‌شوند
آیا با فرایند علم داده آشنا هستید ؟ در این مقاله از مجله هم رویش ، به مقایسه دو اصطلاح پرکاربرد در حوزه تکنولوژی می‌پردازیم داده کاوی Data Mining و علم داده Data Science با مقاله مقایسه داده کاوی و
به کمک این نرم افزار می‌توانید روشهای مختلف داده کاوی و یادگیری ماشین را پیاده سازی کنید نرم افزار KNIME با زبان برنامه نویسی جاوا توسعه یافته و بر اساس Eclipse IDE ایجاد شده است این نرم افزار
فرآیند داده کاوی چندین مرحله مختلف را دربرمی‌گیرد؛ از بررسی داده‌های خام گرفته تا شکل‌گیری دانش‌های جدید 1 پاک سازی داده Data Cleaning فعالیت‌های مختلفی در مرحله پاکسازی داده‌ها انجام می‌شود که عبارتند از تشخیص، حذف و اصلاح داده‌های نادرست از باینک‌های اطلاعاتی شناسایی قسمت‌های ناقص و نادرست داده‌ها اصلاح و جایگزینی داده‌ها و…
در این صفحه، تعداد 334 مقاله انگلیسی از ژورنال ها و مجلات معتبر پایگاه ساینس دایرکت ScienceDirect درباره موضوع داده کاوی آرشیو شده است که شما می توانید مقالات مورد نظر خود را بر اساس سال انتشار، موضوع مقاله، وضعیت ترجمه و
داده کاوی مدیریت این انواع مختلف داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید، کار دشواری است اکثراً برای به دست آوردن اطلاعات خاص، باید فناوری‌های جدید، ابزارها و روشهای جدید اصلاح شوند
انواع الگوریتم های داده کاوی 1 الگوریتم‌های دسته‌بندی Classification Algorithms 2 الگوریتم‌های رگرسیون Regression Algorithms 3 الگوریتم‌های بخش بندی Segmentation Algorithms 4 الگوریتم‌های وابستگی Association Algorithms 5 الگوریتم‌های تحلیل ترتیبی Sequence analysis Algorithms 6 الگوریتم‌های سری زمانی Time series Algorithms
انواع وظایف داده کاوی، طبقه بندی، پیش بینی، تقسیم بندی، ارتباط طبقه بندی انواع وظایف دیتا ماینینگ طبقه بندی طبقه بندی مجموعه داده ها یکی از رایج ترین روش های دیتا ماینینگ در عمل است
4 استفاده از داده کاوی در پایتون 4 1 مدل رگرسیون Regression در پایتون 4 2 مدل خوشه بندی Clustering در پایتون 5 جمع بندی در زمینه الگوریتم های داده کاوی داده کاوی Data Mining چیست؟ قبل از هر چیز با مفهوم و معنی داده کاوی در ابتدا آشنا شویم تا در ادامه به توضیح نحوه عملکرد آن در الگوریتم های تعریف شده برسیم
تکنیک‌های زیادی برای داده کاوی وجود دارد مانند association rule mining، classification، clustering، sequential pattern mining و … یکی از کاربردهای داده کاوی با توجه به افزایش گرایش به شبکه های اجتماعی در بین افراد، اخیراً يک بخش بزرگي از تحقيقات در زمینه داده کاوی درگير شبکه هاي اجتماعي است
داده کاوی شامل جمع آوری موثر داده از مشتریان، موجودی انبار و اطلاعاتی از این دست می‌شود خصوصیات اصلی داده کاوی پیش‌بینی خودکار الگو‌ها با توجه به تحلیل روند و رفتار پیش‌بینی بر اساس خروجی‌های احتمالی ایجاد اطلاعات مبتنی بر تصمیم تمرکز بر روی مجموعه داده‌های عظیم و پر حجم خوشه بندی داده ها بر اساس یافته‌ها و حقایق بصری نا آشنا
انواع مختلف داده‌کاوی ازآنجاکه هر پلتفرمی متناسب با شرایط و کارکردهایش نوع خاصی از داده را تولید می‌کند، انواع مختلفی داده‌کاوی وجود دارد انواع مهم داده‌کاوی عبارت‌اند از داده‌کاوی تصویری داده‌کاوی ازطریق پایش متن داده‌کاوی ازطریق پایش شبکه‌های اجتماعی داده‌کاوی ازطریق پایش وب داده‌کاوی ازطریق پایش صوت و تصویر
در کل داده‌ها در علم آمار و داده‌کاوی به دو دسته عددی Numeric و غیرعددی Categorical تقسیم بندی می‌شوند هر کدام از آنها به دسته‌های مختلف تقسیم بندی می‌شوند نگاهی به شکل زیر بیندازید داده‌های عددی خود به دو دسته پیوسته Continuous و گسسته Discrete تقسیم بندی می‌شوند داده‌های پیوسته مانند درجه‌ی دمای هوا یا سطح آب دریا
توابع ماشین بردار پشتیبان SVM که توابع کرنل‌های مختلف را پشتیبانی می‌کند، شبکه‌های عصبی و رگرسیون لجستیک KNN روشهای برپایه حافظه درخت‌های تصمیم الگوریتم‌هایی مانند ID3 و C4 5 روشهای برپایه قاعده جداول تصمیم و OneR توانایی ساخت قوانین بر روی تنها یک متغیر ویژگی های نرم افزار وکا weka
انواع روشهای گسسته سازی داده عبارتند از گسسته سازی بسامدی در این روش عملیات گسسته سازی بر اساس بسامد رخداد رکوردها در بازه ها صورت می گیرد به عبارت بهتر ویژگی مورد توجه به بازه هایی تقسیم می شود، به گونه ای که تعداد رکوردهای قرار گرفته در هر بازه یکسان باشد
کاربردهای داده کاوی در صنایع مختلف در این حوزه با کمک یک نمودار درختی انجام می‌شود که مناسب‌ترین انواع درمان را به بیمار پیشنهاد می‌دهد کنترل عفونت‌های بیمارستانی، تشخیص عوارض جانبی
از انواع الگوریتم های طبقه بندی داده کاوی می توان به موارد زیر اشاره کرد شبکه‌های عصبی Neural Networks NN در راستای شبیه‌سازی رفتار محاسباتی مغز انسان، کارهای پژوهشی بسیاری از سوی متخصصین علوم رایانه، مهندسین و همچنین ریاضی‌دان‌ها شروع شده است، که نتایج کار آنها، منجر به ایجاد شاخه ای در هوش مصنوعی به عنوان شبکه های عصبی شده است
دارای دوره‌های متنوع داده کاوی در حوزه‌های مختلف نرم افزارهای داده کاوی ارائه‌دهنده برترین نرم افزارهای مورد نیاز داده کاوی و برنامه‌های هوش مصنوعی و تحلیل آماری وبینار و همایش‌های داده کاوی برگزاری وبینار و همایش با هدف آموزش داده کاوی، ترویج فرهنگ سازمانی داده محور، هم‌اندیشی و تبادل فناوری‌های نوین تحلیل داده مدیریت و تحلیل داده
انبار داده یا Data Warehouse مجموعه بزرگی از داده‌های تجاری است که به سازمان‌ها و کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در تصمیم‌گیری‌های خود دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر عمل کنند انبار داده مفهوم جدیدی نیست و
آزمون t جفت نمونه‌ای را زمانی به‌کار می‌بریم که داده‌های ما تنها از روی یک گروه برداشته شده باشند به‌عبارت دیگر، داده‌ها از یک گروه مشابه در دو شرایط مختلف پیشین و پسین برداشته می‌شوند
سخن آخر در این مقاله انواع روش‌ها یا همان الگوریتم‌های داده‌کاوی بررسی شد که به طور عمده به دو بخش توصیفی و پیش‌بینی کننده تقسیم می‌شوند و هر دو بخش را به طور کامل بررسی کردیم البته از نرم افزارهای بسیاری برای این
این مقاله، اصطلاحات و تعاریفی برای انواع مختلف حالات صرفه جویی فراهم می کند و عملکرد آنها را در برابر ویژگی های مرکز داده اصلی مقایسه می کند
مراحل اصلی داده کاوی در روش های مبتنی بر CRISP DM مرحله اول درک کسب و کار مرحله دوم بررسی و درک داده ها مرحله سوم آماده سازی یا پیش پردازش داده ها مرحله چهارم مدل سازی مرحله پنجم تست و ارزیابی مدل مرحله ششم توسعه مدل نهایی و استقرار انواع داده کاوی مدل‌سازی توصیفی مدل‌سازی پیش‌بینانه مدل‌سازی تجویزی دسته بندی رگرسیون سری‌های زمانی
انواع داده کاوی داده کاوی شامل دو فرآیند کلی به نام های یادگیری تحت نظارت Supervised Learning و یادگیری بدون نظارت Unsupervised Learning است که هر کدام از آنها نیز شامل زیر مجموعه های دیگری هستند یادگیری تحت نظارت مدل های تحلیلی متداول در رویکرد داده کاوی تحت نظارت عبارتند از رگرسیون خطی Linear Regressions