فی موو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

فی موو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

گزارش کارآموزی کامپیوتر-داده کاوی

اختصاصی از فی موو گزارش کارآموزی کامپیوتر-داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

گزارش کارآموزی کامپیوتر-داده کاوی


گزارش کارآموزی کامپیوتر-داده کاوی گزارش کار آموزی رشته کامپیوتر درباره داده کاوی در قالب فایل ورد در 54 صفحه
فصل اول :
1-1مقدمه
2-1.تاریخچه داده کاوی
3-1.سابقه داده کاوی
4-1.تعاریف داده کاوی
فصل دوم:
1-2.مفهوم داده کاوی
2-2.فرآیند داده‌کاوی
3-2.پایه های یک فرآیند داده کاوی
4-2.نرم‌افزارهای داده‌کاوی
5-2.اطلاعات مورد نیاز برای عملیات Data Mining
6-2.روشهای مختلف Data Mining
7-2.کاربردهای داده کاوی
8-2.از دیگرکاربرد های داده کاوی
9-2.عمل داده کاوی از یکپایگاه داده به چند مرحله مشخص تقسیم می شود
10-2.داده‌کاوی و مدیریت دانش
11-2. فعالیتهای داده کاوی
فصل سوم:
1-3.مزایای داده کاوی
2-3.فواید و نقش داده کاوی در فعالیت شرکتها
3-3.اساس داده کاوی
4-3.محدودیت ها
5-3.روش داده کاوی
6-3.مراحل اصلی داده کاوی
7-3.از دیگر مراحل داده کاوی
8-3.تکنیکها و عملیات کاوشداده




فصل چهارم:
1-4.وظایف داده کاوی
2-4.انتخاب یک سیستم داده کاوی
3-4.چهار عمل اصلی در داده کاوی
4-4.قابلیتهای DataMining
5-4.داده کاوی , آمار و یادگیری ماشین
6-4.تکنولوژی ها ی مرتبط با داده کاوی
7-4.زیربنای داده کاوی
8-4.روشهای داده کاوی
9-4.داده کاوی موفق
10-4.سلسله مراتبی از انتخاب ها
11-4. طبقه بندی
فصل پنجم:
1-5.مدلها و الگوریتمهای داده کاوی
2-5.پروتکل کنترل نتیجه
‌3-5.مزایا و معایب‌
4-5.نفوذ به روش beyondsemihonest
5-5.زمینه‌های موجود برای بررسی بیشتر
6-5.نیازمندی‌های یک سیستم برای رعایت اصول حریم شخصی
7-5.ارزیابی حریم شخصی
8-5.شناسایی بی‌نظمی‌ها (anomaly)
9-5.مشکلات سیستم های Data Mining
10-5.جمع بندی و نتیجه گیری
منابع

دانلود با لینک مستقیم


گزارش کارآموزی کامپیوتر-داده کاوی

کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

اختصاصی از فی موو کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک


کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

151 صفحه در قالب word

 

 

 

فهرست

چکیده.  8                           

تکنیکهای داده کاوی و متدلوژیهای ان

مقدمه. 9

عناصر داده کاوی.. 15

پردازش تحلیلی پیوسته: 16

قوانین وابستگی: 17

شبکه های عصبی : 17

الگوریتم ژنتیکی: 17

نرم افزار 18

کاربردهای داده کاوی.. 18

داده کاوی  و کاربرد آن در کسب و کار هوشمند بانک.... 19

داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری.. 21

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی.. 22

مدیریت موسسات دانشگاهی.. 23

داده کاوی آماری و مدیریت بهینه وب سایت ها 25

داده کاوی در مقابل پایگاه داده   Data Mining vs database. 26

ابزارهای تجاری داده کاوی.. 27

منابع اطلاعاتی مورد استفاده 28

انبار داده 29

مسائل کسب و کار برای داده‌کاوی.. 31

چرخه تعالی داده کاوی چیست؟ 31

متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرین‌های آن.. 35

یادگیری چیزهایی که درست نیستند. 36

الگوهایی که ممکن است هیچ قانون اصولی را ارائه نکنند. 36

چیدمان مدل ممکن است بازتاب دهنده جمعیت وابسته نباشد. 38

ممکن است داده در سطح اشتباهی از جزئیات باشد. 38

یادگیری چیزهایی که درست ولی بلااستفاده‌اند. 40

مدل‌ها، پروفایل‌سازی، و پیش‌بینی.. 42

پیش بینی.. 44

متدلوژی.. 45

مرحله 1: تبدیل مسئله کسب و کار به مسئله داده‌کاوی.. 46

مرحله 2: انتخاب داده مناسب... 48

مرحله سوم: پیش به سوی شناخت داده 51

مرحله چهارم: ساختن یک مجموعه مدل.. 52

مرحله پنجم: تثبیت مسئله با داده‌ها 54

مرحله ششم: تبدیل داده برای آوردن اطلاعات به سطح.. 56

مرحله هفتم: ساختن مدلها 59

مرحله هشتم: ارزیابی مدل ها 59

مرحله نهم: استقرار مدل ها 63

مرحله 10: ارزیابی نتایج.. 64

مرحله یازدهم: شروع دوباره 64

وظایف داده‌کاوی‌ 65

1- دسته‌بندی.. 65

2- خوشه‌بندی.. 65

3- تخمین.. 66

4- وابستگی.. 68

5- رگرسیون.. 69

6- پیشگویی.. 70

7- تحلیل توالی.. 70

8- تحلیل انحراف... 71

9- نمایه‌سازی.. 72

 

تجارت الکترونیک

فصل اول: مقدمه ای بر تجارت الکترونیکی.. 73

1-  طبقه‌های مختلف تجارت الکترونیکی.. 75

2- تفاوت تجارت الکترونیکی با تجارت سنتی.. 76

3- نقش دولت در تجارت الکترونیک.... 78

فصل دوم : شکل دهی موقعیت بازار. 80

1- چار چوبی برای تحلیل موقعیت بازار. 80

1-1- پرورش موقعیت : 80

1-2-کشف هسته اصلی موقعیت : 81

1-3- شناسایی مشتریان هدف : 81

1-4- مطالعه توانمندیها و منابع شرکت : 81

1-5- اندازه گیری جذابیت موقیت : 82

2 ) ویژگی های تحلیل موقعیت بازار در اقتصاد جدید: 82

3_ دو نوع ارزش ( value type ) عمده. 84

3_2_ ارزش های جدید (  New-To-The-World value ) : 86

4 شناسایی نیاز های برآورده شده و برآورده نشده. 88

4-1_ فرآیند تصمیم گیری مشتری... 88

4-2_ آشکارسازی نیازهای برآورده شده و برآورده نشده. 89

5- تعیین مشتریان ویژهای که شرکت قصد متقاعد کردن آنهارا دارد. 91

5-1- روشهایی برای تقسم بندی بازار: 91

5-2- تقسیم بندی قابل اجرا و معنی دار. 92

_ تقسیم بندی قابل اجرا(Actionable Segmentation) 93

_ تقسیم بندی معنی دار. 93

5-3-ترکیب مناسبی از متغیر ها 93

5-4-تناظر بازار و مشتریان هدف... 96

۶- تأمین منابع.. 97

6-1- منابع شرکت : 97

6-2- شرکا : 98

٧- جذابیت یک موقعیت : 99

7-1- شدت رقابت.... 99

رقبای نزدیک (Adjacent competitors)  : 100

بررسی رقبا : (competitor Map) 100

7-2- پویایی های مربوط با مشتریان : 101

7-3-  فناوری : 101

7-4- سود دهی مالی : 103

8-ارزیابی نهایی(go/No-go) 104

مدلهای کسب و کار 105

آیا شرکت قادر است در مورد ارزش یا ارزشهای ارائه شده با دیگران رقابت کند؟ 105

چگونه یک شرکت یک سرویس آنلاین را توسعه می دهد؟ 107

یک سیستم منابع مناسب و موفق چگونه است؟ 109

معیارهایی برای ارزیابی کیفیت یک سیستم منبع: 112

مشارکت (Partnership): 113

مدلهای سوددهی برای شرکتهای آنلاین چه هستند؟ 114

2-1- مدلهای مبتنی بر کاربر و شرکت: 115

مدلهای مبتنی بر خلق ارزش توسط شرکت: 117

واسط مشتری.. 121

1- هفت عنصر طراحی برای واسط مشتری.. 121

2- چه چیز تعیین کننده جلوه یک وب سایت است؟ 125

3- محتویات وب سایت... 129

4- تشکل ها در سایت... 132

5- اهرمهای مورد استفاده برای سفارشی کردن یک سایت... 136

6- یک سایت چگونه با مشتریان خود ارتباط بر قرار می کند؟ 139

7-  اتصال یک وب سایت با وب سایتهای دیگر. 142

8- اشکال مختلف تجارت در وب سایت... 144

تبادل الکترونیکی داده ها (EDI) 147

1- انواع خرید یک شرکت... 147

2- خرید مواد مستقیم.. 147

3- تبادل الکترونیکی داده ها (EDI) 148

EDI های نسل آینده 150

منابع  151

 

چکیده:

این پایان نامه شامل دو بخش می باشد. بخش اول در مورد داده کاوی و تکنیکها ومتدلوژی های ان و بخش دوم در مورد تجارت الکترونیک می باشد.

بخش اول شامل مطالبی در مورد عناصر داده کاوی و سپس کاربردهای داده کاوی در موارد مختلف و تفاوت داده کاوی با پایگاه داده و متدلوژی ها و مراحل داده کاوی وهمچنین وظایف داده کاوی توضیحاتی داده شده است.

بخش دوم در مورد تجارت الکترونیکی  که در ان مقدمه ای از تجارت اتکترونیک و شکل دهی موقعیت بازار را بیان نموده است.

 

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 حانبارهای 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.[2Error! Reference source not found.]

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: [6Error! Reference source not found.]

  • 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[3Error! Reference source not found.]. 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


 


دانلود با لینک مستقیم


کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

پایان نامه کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

اختصاصی از فی موو پایان نامه کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک


پایان نامه کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

 

فرمت فایل : WORD ( قابل ویرایش ) تعداد صفحات:150

                       

تکنیکهای داده کاوی و متدلوژیهای ان

مقدمه 9

عناصر داده کاوی 15

پردازش تحلیلی پیوسته: 16

قوانین وابستگی: 17

شبکه های عصبی : 17

الگوریتم ژنتیکی: 17

نرم افزار 18

کاربردهای داده کاوی 18

داده کاوی  و کاربرد آن در کسب و کار هوشمند بانک 19

داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری 21

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی 22

مدیریت موسسات دانشگاهی 23

داده کاوی آماری و مدیریت بهینه وب سایت ها 25

داده کاوی در مقابل پایگاه داده   Data Mining vs database 26

ابزارهای تجاری داده کاوی 27

منابع اطلاعاتی مورد استفاده 28

انبار داده 29

مسائل کسب و کار برای داده‌کاوی 31

چرخه تعالی داده کاوی چیست؟ 31

متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرین‌های آن 35

یادگیری چیزهایی که درست نیستند 36

الگوهایی که ممکن است هیچ قانون اصولی را ارائه نکنند 36

چیدمان مدل ممکن است بازتاب دهنده جمعیت وابسته نباشد 38

ممکن است داده در سطح اشتباهی از جزئیات باشد 38

یادگیری چیزهایی که درست ولی بلااستفاده‌اند 40

مدل‌ها، پروفایل‌سازی، و پیش‌بینی 42

پیش بینی 44

متدلوژی 45

مرحله 1: تبدیل مسئله کسب و کار به مسئله داده‌کاوی 46

مرحله 2: انتخاب داده مناسب 48

مرحله سوم: پیش به سوی شناخت داده 51

مرحله چهارم: ساختن یک مجموعه مدل 52

مرحله پنجم: تثبیت مسئله با داده‌ها 54

مرحله ششم: تبدیل داده برای آوردن اطلاعات به سطح 56

مرحله هفتم: ساختن مدلها 59

مرحله هشتم: ارزیابی مدل ها 59

مرحله نهم: استقرار مدل ها 63

مرحله 10: ارزیابی نتایج 64

مرحله یازدهم: شروع دوباره 64

وظایف داده‌کاوی‌ 65

1- دسته‌بندی 65

2- خوشه‌بندی 65

3- تخمین 66

4- وابستگی 68

5- رگرسیون 69

6- پیشگویی 70

7- تحلیل توالی 70

8- تحلیل انحراف 71

9- نمایه‌سازی 72

 

تجارت الکترونیک

 

فصل اول: مقدمه ای بر تجارت الکترونیکی.. 73

1-  طبقه‌های مختلف تجارت الکترونیکی.. 75

2- تفاوت تجارت الکترونیکی با تجارت سنتی.. 76

3- نقش دولت در تجارت الکترونیک.... 78

فصل دوم : شکل دهی موقعیت بازار. 80

1- چار چوبی برای تحلیل موقعیت بازار. 80

1-1- پرورش موقعیت : 80

1-2-کشف هسته اصلی موقعیت : 81

1-3- شناسایی مشتریان هدف : 81

1-4- مطالعه توانمندیها و منابع شرکت : 81

1-5- اندازه گیری جذابیت موقیت : 82

2 ) ویژگی های تحلیل موقعیت بازار در اقتصاد جدید: 82

3_ دو نوع ارزش ( value type ) عمده. 84

3_2_ ارزش های جدید (  New-To-The-World value ) : 86

4 شناسایی نیاز های برآورده شده و برآورده نشده. 88

4-1_ فرآیند تصمیم گیری مشتری... 88

4-2_ آشکارسازی نیازهای برآورده شده و برآورده نشده. 89

5- تعیین مشتریان ویژهای که شرکت قصد متقاعد کردن آنهارا دارد. 91

5-1- روشهایی برای تقسم بندی بازار: 91

5-2- تقسیم بندی قابل اجرا و معنی دار. 92

_ تقسیم بندی قابل اجرا(Actionable Segmentation) 93

_ تقسیم بندی معنی دار. 93

5-3-ترکیب مناسبی از متغیر ها 93

5-4-تناظر بازار و مشتریان هدف... 96

۶- تأمین منابع.. 97

6-1- منابع شرکت : 97

6-2- شرکا : 98

٧- جذابیت یک موقعیت : 99

7-1- شدت رقابت.... 99

رقبای نزدیک (Adjacent competitors)  : 100

بررسی رقبا : (competitor Map) 100

7-2- پویایی های مربوط با مشتریان : 101

7-3-  فناوری : 101

7-4- سود دهی مالی : 103

8-ارزیابی نهایی(go/No-go) 104

مدلهای کسب و کار 105

آیا شرکت قادر است در مورد ارزش یا ارزشهای ارائه شده با دیگران رقابت کند؟ 105

چگونه یک شرکت یک سرویس آنلاین را توسعه می دهد؟ 107

یک سیستم منابع مناسب و موفق چگونه است؟ 109

معیارهایی برای ارزیابی کیفیت یک سیستم منبع: 112

مشارکت (Partnership): 113

مدلهای سوددهی برای شرکتهای آنلاین چه هستند؟ 114

2-1- مدلهای مبتنی بر کاربر و شرکت: 115

مدلهای مبتنی بر خلق ارزش توسط شرکت: 117

واسط مشتری.. 121

1- هفت عنصر طراحی برای واسط مشتری.. 121

2- چه چیز تعیین کننده جلوه یک وب سایت است؟ 125

3- محتویات وب سایت... 129

4- تشکل ها در سایت... 132

5- اهرمهای مورد استفاده برای سفارشی کردن یک سایت... 136

6- یک سایت چگونه با مشتریان خود ارتباط بر قرار می کند؟ 139

7-  اتصال یک وب سایت با وب سایتهای دیگر. 142

8- اشکال مختلف تجارت در وب سایت... 144

تبادل الکترونیکی داده ها (EDI) 147

1- انواع خرید یک شرکت... 147

2- خرید مواد مستقیم.. 147

3- تبادل الکترونیکی داده ها (EDI) 148

EDI های نسل آینده 150

منابع.......................................................................................................... 151

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

چکیده:

این پایان نامه شامل دو بخش می باشدبخش اول در مورد داده کاوی و تکنیکها ومتدلوژی های ان و بخش دوم در مورد تجارت الکترونیک می باشد.

بخش اول شامل مطالبی در مورد عناصر داده کاوی و سپس کاربردهای داده کاوی در موارد مختلف و تفاوت داده کاوی با پایگاه داده و متدلوژی ها و مراحل داده کاوی وهمچنین وظایف داده کاوی توضیحاتی داده شده است.

بخش دوم در مورد تجارت الکترونیکی  که در ان مقدمه ای از تجارت اتکترونیک و شکل دهی موقعیت بازار را بیان نموده است.

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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 حانبارهای 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.[2Error! Reference source not found.]

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: [6Error! Reference source not found.]

  • 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.

 


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از فی موو دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی


 دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

شرح مختصر : با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند . داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است . در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و… داریم ، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم . سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم .

فهرست :

چکیده

مقدمه

کشف دانش در پایگاه داده

آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟

جمع آوری داده ها

بکارگیری نتایج

استراتژیهای داده کاوی

پیش گویی Perdiction

Unsupervised Clustering دسته بندی بدون کنترل

تکنیکهای داده کاوی تحت کنترل

شبکه عصبی

برگشت آماری

قوانین وابستگی

الگوریتم  Apriori

الگوریتم Aprior TID

الگوریتم partition

الگوریتم های MaxEclat,Eclat

الگوریتم با ساختار trie

الگوریتم fp-grow

ساخت fp- tree

Fp-tree شرطی

الگوریتم برداری

نگهداری قوانین وابستگی

الگوریتم کاهشی


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

پایان نامه و تحقیق و مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی (با قابلیت ویرایش / دریافت فایل Word) تعداد صفحات 22

اختصاصی از فی موو پایان نامه و تحقیق و مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی (با قابلیت ویرایش / دریافت فایل Word) تعداد صفحات 22 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه و تحقیق و مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی (با قابلیت ویرایش / دریافت فایل Word) تعداد صفحات 22


پایان نامه و تحقیق و مقاله  نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی  (با قابلیت ویرایش / دریافت فایل Word) تعداد صفحات 22

هدف از این اراِئه و تحقیق بررسی روشهای مطرح داده کاوی است .داده کاوی هر نوع استخراج دانش و یا الگواز داده های موجود در پایگاه داده است که این دانشها و الگوها ضمنی و مستتر در داده ها هستند ,از داده کاوی می توان جهت امور رده بندی (Classification ) و تخمین (Estimation) ,پیش بینی (Prediction) و خوشه بندی (Clustering)استفاده کرد .داده کاوی دارای محاسن فراوانی است . از مهمترین آن محاسن کشف کردن دانش نهفته در سیستم است که به شناخت بهتر سیستم کمک می کند .به عنوان مثال می توان به استفاده ترکیبی از روش خوشه بندی جهت تخصیص بودجه به دسته های مختلف  از کتب اشاره کرد .

سیستمهای داده کاوی تقریبا از اوایل دهه 1990 مورد توجه قرار گرفتند . علت این امر نیز آن بود که تا آن زمان سازمانها بیشتر در پی ایجاد سیستمهای عملیاتی کامپیوتری بودند که به وسیله آنها بتوانند داده های موجود در سازمان خود را  سازماندهی کنند . پس از ایجاد این سیستمها ,روزانه حجم زیادی از اطلاعات جمع آوری میشد که تفسیر کردن آنها از عهده انسان خارج بود . به همین دلیل , نیاز به تکنیکی بود که از میان انبوه داده معنی استخراج کند و داده کاوی به همین منظور ایجاد و رشد یافت .

بنابر این هدف اصلی از داده کاوی ,کشف دانش نهفته در محیط مورد بررسی است که این دانش می تواند شکلهای گوناگونی داسته باشد . دانش استخراج شده می تواند به فرم الگوهای موجود در داده ها باشد که کشف این الگوها منجر به شناخت بهتر سیستم نیز می شود . الگوهای استخراجی عموما بیانگر روابط بین ویژگیهای سیستم هستند بعنوان مثال در سیستم تجاری یک الگو می تواند بیانگر رابطه بین نوع کالا و میزان تقاضای آن باشد .

در این تحقیق داده کاوی مورد بحث قرار می گیرد . علل استفاده از داده کاوی و منابعی که داده کاوی بر روی آنها اعمال می شود ,علاوه بر این خلاصه ای از روشهای رایج داده کاوی ارائه شده است . تکنیکهای داده کاوی و قوانین وابستگی و الگوریتمهای موجود (Apriori , Aprior TID, Partition, Eclat ,Max Eclat , Vector ) و الگوریتم با ساختار  Trie وfp grow و الگوریتمهای کاهشی مورد بررسی قرار می گیرند و در هر مورد مثالها , موارد کاربرد ,تکنیکها و نقاط قوت و ضعف  مورد بررسی قرار گرفته اند.

 

فهرست :

چکیده

مقدمه

کشف دانش در پایگاه داده

آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟

جمع آوری داده ها

بکارگیری نتایج

استراتژیهای داده کاوی

پیش گویی Perdiction

Unsupervised Clustering دسته بندی بدون کنترل

تکنیکهای داده کاوی تحت کنترل

شبکه عصبی

برگشت آماری

قوانین وابستگی

الگوریتم  Apriori

الگوریتم Aprior TID

الگوریتم partition

الگوریتم های MaxEclat,Eclat

الگوریتم با ساختار trie

الگوریتم fp-grow

ساخت fp- tree

Fp-tree شرطی

الگوریتم برداری

نگهداری قوانین وابستگی

الگوریتم کاهشی

 

تعداد صفحات : 22

فرمت فایل : Word


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه و تحقیق و مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی (با قابلیت ویرایش / دریافت فایل Word) تعداد صفحات 22