دانلود فایل ورد Word پروژه نقش داده کاوی در تجارت الکترونیک

اختصاصی از نیک فایل دانلود فایل ورد Word پروژه نقش داده کاوی در تجارت الکترونیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات مقاله:

عنوان : کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

فرمت فایل: WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات: ۱۵۱

از هنگامی که رایانه در تحلیل و ذخیره سازی داده ها بکار رفت (۱۹۵۰) پس از حدود ۲۰ 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.[۳]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.

چکیده            

تکنیکهای داده کاوی و متدلوژیهای ان

مقدمه

عناصر داده کاوی

پردازش تحلیلی پیوسته:

قوانین وابستگی:

شبکه های عصبی :

الگوریتم ژنتیکی:

نرم افزار

کاربردهای داده کاوی

داده کاوی  و کاربرد آندر کسب و کار هوشمند بانک

داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی

مدیریت موسسات دانشگاهی

داده کاوی آماری و مدیریت بهینه وب سایت ها

داده کاوی در مقابل پایگاه داده   Data Mining vs database

ابزارهای تجاری داده کاوی

منابع اطلاعاتی مورد استفاده

انبار داده

مسائل کسب و کار برای داده‌کاوی

چرخهتعالیداده کاویچیست؟

متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرین‌های آن

یادگیری چیزهایی که درست نیستند

الگوهایی که ممکن است هیچ قانون اصولی را ارائه نکنند

چیدمان مدل ممکن است بازتاب دهنده جمعیت وابسته نباشد

ممکن است داده در سطح اشتباهی از جزئیات باشد

یادگیری چیزهایی که درست ولی بلااستفاده‌اند

مدل‌ها، پروفایل‌سازی، و پیش‌بینی

پیش بینی

متدلوژی

مرحله 1: تبدیل مسئله کسب و کار به مسئله داده‌کاوی

مرحله 2: انتخاب داده مناسب

مرحله سوم: پیش به سوی شناخت داده

مرحله چهارم: ساختن یک مجموعه مدل

مرحله پنجم: تثبیت مسئله با داده‌ها

مرحله ششم: تبدیل داده برای آوردن اطلاعات به سطح

مرحله هفتم: ساختن مدلها

مرحله هشتم: ارزیابی مدل ها

مرحله نهم: استقرار مدل ها

مرحله 10: ارزیابی نتایج

مرحله یازدهم: شروع دوباره

وظایف داده‌کاوی‌

1- دسته‌بندی

2- خوشه‌بندی

3- تخمین

4- وابستگی

5- رگرسیون

6- پیشگویی

7- تحلیل توالی

8- تحلیل انحراف

9- نمایه‌سازی

تجارت الکترونیک

فصل اول: مقدمه ای بر تجارت الکترونیکی

1-  طبقه‌های مختلف تجارت الکترونیکی

2- تفاوت تجارت الکترونیکی با تجارت سنتی

3- نقش دولت در تجارت الکترونیک

فصل دوم : شکل دهی موقعیت بازار

1- چار چوبی برای تحلیل موقعیت بازار

1-1- پرورش موقعیت :

1-2-کشف هسته اصلی موقعیت :

1-3- شناسایی مشتریان هدف :

1-4- مطالعه توانمندیها و منابع شرکت :

1-5- اندازه گیری جذابیت موقیت :

2 ) ویژگی های تحلیل موقعیت بازار در اقتصاد جدید:

3_ دو نوع ارزش ( value type ) عمده

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

4 – شناسایی نیاز های برآورده شده و برآورده نشده

4-1_ فرآیند تصمیم گیری مشتری

4-2_ آشکارسازی نیازهای برآورده شده و برآورده نشده

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

5-1- روشهایی برای تقسم بندی بازار:

5-2- تقسیم بندی قابل اجرا و معنی دار

_ تقسیم بندی قابل اجرا(Actionable Segmentation)

_ تقسیم بندی معنی دار

5-3-ترکیب مناسبی از متغیر ها

5-4-تناظر بازار و مشتریان هدف

۶- تأمین منابع

6-1- منابع شرکت :

6-2- شرکاﺀ :

٧- جذابیت یک موقعیت :

7-1- شدت رقابت

رقبای نزدیک (Adjacent competitors)  :

بررسی رقبا : (competitor Map)

7-2- پویایی های مربوط با مشتریان :

7-3-  فناوری :

7-4- سود دهی مالی :

8-ارزیابی نهایی(go/No-go)

مدلهای کسب و کار

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

چگونه یک شرکت یک سرویس آنلاین را توسعه می دهد؟

یک سیستم منابع مناسب و موفق چگونه است؟

معیارهایی برای ارزیابی کیفیت یک سیستم منبع:

مشارکت (Partnership):

مدلهای سوددهی برای شرکتهای آنلاین چه هستند؟

2-1- مدلهای مبتنی بر کاربر و شرکت:

مدلهای مبتنی بر خلق ارزش توسط شرکت:

واسط مشتری

1- هفت عنصر طراحی برای واسط مشتری

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

3- محتویات وب سایت

4- تشکل ها در سایت

5- اهرمهای مورد استفاده برای سفارشی کردن یک سایت

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

7-  اتصال یک وب سایت با وب سایتهای دیگر

8- اشکال مختلف تجارت در وب سایت

تبادل الکترونیکی داده ها (EDI)

1- انواع خرید یک شرکت

2- خرید مواد مستقیم

3- تبادل الکترونیکی داده ها (EDI)

EDI های نسل آینده

منابع

پاورپوینت درمورد مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش

اختصاصی از نیک فایل پاورپوینت درمورد مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه:32

فهرست مطالب:

nانبارش داده ها

nانتخاب داده ها

nتبدیل داده ها

nکاوش در داده ها

nتفسیر نتیجه

nاز سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند .

داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند

دانلود مقاله 2016 انگلیسی داده های بزرگ -- داده کاوی در بیگ دیتا با حفظ حریم خصوصی -- Data Mining Big Data Privacy

اختصاصی از نیک فایل دانلود مقاله 2016 انگلیسی داده های بزرگ -- داده کاوی در بیگ دیتا با حفظ حریم خصوصی -- Data Mining Big Data Privacy دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع مطلب: مقاله انگلیسی ژورنال

تعداد صفحات: 4

زبان مقاله: انگلیسی

محل انتشار: ژورنال بین المللی پژوهش های پیشرفته در مهندسی کامپیوتر و مخابرات(International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering)

هزینه ترجمه تخصصی : 75 هزار تومان

چکیده انگلیسی:

Abstract: Big data is large volume, heterogeneous, decentralized distributed data with different dimensions. In Big data applications data collection has grown continuously, due to this it is difficult to manage, capture or extract and process data using existing software tools. Performing data analysis is becoming expensive with large volume of data in data warehouse. Data privacy is one of the challenge in data mining with big data. To preserving the privacy of the user we need to use some method so that data privacy is preserve and at the same time increase the data utility. In existing centralized algorithms it assumes that the all data should be at centralized location for anonymization which is not possible for large scale dataset,and there was distributed algorithms which mainly focus on privacy preservation of large dataset rather than the scalability issue. In the proposed system we focus to maintain the privacy for distributed data, and also overcome the problems of M-privacy and secrecy approach with new anonymization and slicing technique. Our main goal is to publish an Genuine or Anonymized view of integrated data, which will be immune to attacks. We use MR-Cube approach which addresses the challenges of large scale cube computation with holistic measure.Slicing contains tuple partition, generalization, slicing and anonymization. Once slicing is done the anonymized data can freely access by user with more data availability.

Keywords: Big Data, Hadoop, Map-Reduce, HDFS, MR-Cube, Data Security, slicing.

کلمات کلیدی:

دانلود مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله کلان داده ها، دانلود مقاله داده های حجیم، دانلود مقاله داده های عظیم، دانلود مقاله Big Data، دانلود مقاله بیگ دیتا، چالش های رایانش ابری، چالش های داده های بزرگ، چالش های Big Data، ارتباط رایانش ابری و داده های بزرگ، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله داده کاوی، مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله کلان داده ها، دانلود مقاله داده های حجیم، دانلود مقاله داده های عظیم، دانلود مقاله Big Data، دانلود مقاله، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله داده کاوی، مقاله داده های بزرگ، مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله داده های بزرگ ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید داده های بزرگ، داده های بزرگ مکانی، داده های مکانی بزرگ، داده های عظیم مکانی، داده های مکانی عظیم، کلان داده های مکانی، داده های کلان مکانی، داده های مکانی کلان، داده های حجیم مکانی، داده های مکانی حجیم، زمینه های کاری داده های بزرگ، زمینه های کاری big data، موضوع پایان نامه داده های بزرگ، موضوع پایان نامه big data، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، 2015 Thesis, ISI Article, Big data Thesis, Data mining thesis, privacy preserving data mining thesis, numerical matrices thesis, social network analysis thesis, مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله داده های بزرگ ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید داده های بزرگ، داده های بزرگ مکانی، داده های مکانی بزرگ، داده های عظیم مکانی، داده های مکانی عظیم، کلان داده های مکانی، داده های کلان مکانی، داده های مکانی کلان، داده های حجیم مکانی، داده های مکانی حجیم، زمینه های کاری داده های بزرگ، زمینه های کاری big data، موضوع پایان نامه داده های بزرگ، موضوع پایان نامه big data، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، 2015 Thesis, ISI Article, Big data Thesis, Data mining thesis, privacy preserving data mining thesis, numerical matrices thesis, social network analysis thesis, numerical matrix, social networks analysis

پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.

تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

[phone]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

شناسه ما در تلگرام:

@TopArticle 

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

داده کاوی در R

اختصاصی از نیک فایل داده کاوی در R دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کتاب داده کاوی در R در سال 2011 چاپ شده است و این کتاب ترجمه فارسی می باشد.

دانلود فایل ورد Word پایان نامه داده کاوی در پایگاه داده

اختصاصی از نیک فایل دانلود فایل ورد Word پایان نامه داده کاوی در پایگاه داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات مقاله:

 عنوان کامل: بررسی و داده کاوی در پایگاه داده ها.

دسته: فناوری اطلاعات وکامپیوتر

فرمت فایل: WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات پایان نامه:  ۷۷

چکیده ای از مقدمه آغازین ”  پایان نامه بررسی داده کاوی در پایگاه داده ها ” بدین شرح است:

در دو دهه‌ی قبل توانایی‌های فنی بشر برای تولید و جمع آوری داده‌ها به سرعت افزایش یافته است. عواملی نظیراستفاده گسترده از بارکد برای تولیدات تجاری، به خدمت گرفتن کامپیوتر در کسب و کار، علوم، خدمات دولتی و پیشرفت در وسایل جمع آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاویر تا سیستم های سنجش از دور ماهواره ای، در این تغیرات نقش مهمی دارند.

بطور کلی استفاده همگانی از وب و اینترنت به عنوان یک سیستم اطلاع رسانی جهانی، ما را مواجه با حجم زیادی از داده و اطلاعات می کند. این رشد انفجاری در داده های ذخیره شده، نیاز مبرم وجود تکنولوژی های جدید و ابزارهای خودکاری را ایجاد کرده که به صورت هوشمند به انسان یاری می رسانند تا این حجم زیاد داده را به اطلاعات و دانش تبدیل کند. داده کاوی بعنوان یک راه حل برای این مسائل مطرح می باشد. در یک تعریف غیر رسمی، داده کاوی فرآیندی است خودکار برای استخراج الگوهایی که دانش را بازنمایی می کنند که این دانش به صورت ضمنی در پایگاه داده های عظیم، انبار داده و دیگر مخازن بزرگ اطلاعات ذخیره شده است. داده کاوی بطور همزمان از چندین رشته علمی بهره می برد. نظیر: تکنولوژی پایگاه داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی، آمار، شناسایی الگو، سیستم های مبتنی بر دانش، حصول دانش، بازیابی اطلاعات، محاسبات سرعت بالا و بازنمایی بصری داده. داده کاوی در اواخر دهه ی ۱۹۸۰ پدیدار گشته، در دهه ی ۱۹۹۰ گام های بلندی در این شاخه از علم برداشته شده و انتظار می رود در این قرن به رشد و پیشرفت خود ادامه دهد.

واژه های «داده کاوی» و «کشف دانش در پایگاه داده» اغلب به صورت مترادف یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند.

تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده فراوان آن در کاربردهای مختلف، سبب جمع آوری حجم فراوانی از داده ها شده است. این داده های فراوان باعث ایجاد نیاز برای ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده ها گشته زیرا در حال حاضر به لحاظ داده ثروتمند هستیم ولی دچار کمبود اطلاعات می باشیم. ابزارهای داده کاوی داده ها را آنالیز می کنند و الگوهای داده ای را کشف می کنند که می توان از آن در کاربردهایی نظیر: تعیین استراتژی برای کسب و کار، پایگاه دانش و تحقیقات علمی و پزشکی استفاده کرد. شکاف موجود بین داده ها و اطلاعات سبب ایجاد نیاز برای ابزارهای داده کاوی شده است تا داده های بی ارزشی را به دانشی ارزشمند تبدیل کنیم.

امروزه نامگذاری داده کاوی بسیار عمومیت پیدا کرده است، البته اسامی دیگری نیز برای این فرآیند پیشنهاد شده که بعضا بسیاری متفاوت با واژه ی داده کاوی است نظیر: استخراج دانش از پایگاه داده، آنالیز داده/الگو، باستان شناسی داده و لایروبی داده ها. کشف دانش در پایگاه داده فرآیند شناسایی درست، ساده، مفید و نهایتا الگوها و مدل های قابل فهم در داده ها می باشد. داده کاوی مرحله ای از فرآیند کشف دانش می باشد و شامل الگوریتم های مخصوص داده کاوی است بطوریکه تحت محدودیت های مؤثر محاسباتی قابل قبول، الگوها و یا مدل ها را در داده کشف می کند. به بیان ساده تر، داده کاوی به فرآیند استخراج دانش ناشناخته، درست و بالقوه مفید از داده اطلاق می شود. تعریف دیگر اینست که داده کاوی گونه ای از تکنیکها برای شناسایی اطلاعات و یا دانش تصمیم گیری از قطعات داده می باشد به نحوی که با استخراج آنها در حوزه های تصمیم گیری، پیش بینی، پیشگویی و تخمین مورد استفاده قرار می گیرد. داده ها اغلب حجیم اما بدون ارزش می باشند، 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 گفته می شود.

————-

فهرست مطالب

فصل اول   مقدمه ای بر داده کاوی                                                        

      1-1-  مقدمه                                                                                 

    1-2-  علت پیدایش داده کاوی                                                           

    1-3-  وی‍‍ژگی های داده کاوی                                                            

    1-4-  مراحل کشف دانش                                                                

    1-5-  جایگاه داده کاوی در علوم مختلف                                         

      1-6-  داده کاوی و OLAP  

      1-7-  کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی                          

      1-8-  تکنیک های داده کاوی                                                   

          1-9-  عملیات های داده کاوی                                                

1-9-1-  مدلسازی پیشگویی کننده                                     

1-9-2-  تقطیع پایگاه داده ها                                              

1-9-3-  تحلیل پیوند                                                          

         1-10-  چه نوع اطلاعاتی مناسب داده کاوی است؟                            

         1-11-  بررسی نرم افزارهای داده کاوی                                          

فصل دوم   پیش پردازش و آماده سازی داده ها                                           

           2-1-  انواع داده های مورد استفاده در داده کاوی                         

                  2-1-1-  ویژگی های کمی و کیفی                                        

                  2-1-2-  ویژگی های گسسته و پیوسته                                  

                  2-1-3-  ویژگی های نامتقارن                                             

          2-2-  آماده سازی داده ها                                                                               

                 2-2-1-  جایگاه آماده سازی داده ها در داده کاوی                                         

                  2-2-2-  علت آماده سازی داده ها                                                          

                 2-2-3-  تلخیص توصیفی داده ها                 

                 2-2-4-  نمایش گرافیکی داده های توصیفی               

                 2-2-5-  اجزای اصلی پیش پردازش داده ها

          2-3-  پاکسازی داده ها                                                  

                 2-3-1-  وظایف پاکسازی داده ها                              

فصل سوم   انباره داده ها                                                    

          3-1-  داده کاوی و انباره داده ها                                      

          3-2-  مفاهیم انباره داده                                                

                 3-2-1-  ساختار انباره داده                                    

                 3-2-2-  مدل های مفهومی انباره داده

                 3-2-3-  فرآیند طراحی انباره داده                              

                 3-2-4-  معماری انباره داده                                              

          3-3-  انواع انباره داده                                                           

          3-4-  انباره داده و سیستم های عملیاتی                                     

                 3-4-1-  کاربران نهایی انباره داده ها                                

3-5-  کاربردهای انباره داده                                                   

نتیجه گیری                                                                               

فهرست منابع                                                                           

فهرست شکل ها

عنوان                                                                                                                                 

1-1- داده کاوی به عنوان یک مرحله از فرآیند کشف دانش                     

1-2- سیر تکاملی صنعت پایگاه داده                                                          

1-3- معماری یک نمونه سیستم داده کاوی                                                  

 1-4- شبکه عصبی                                                                             

1-5- ساختار نورون                                                                   

2-1- جایگاه آماده سازی داده ها                                                   

2-2- نمونه ای از یک هیستوگرام                                                         

2-3- نمونه ای از یک نمودار چندک                                                     

2-4- نمونه ای از یک نمودار چندک- چندک                                           

2-5- نمونه ای از یک نمودار پراکنش                                                  

2-6- نمودارهای همبستگی میان دو ویژگی                                           

2-7- نمونه ای از یک نمودار لوئس                                                     

2-8- عملیات مختلف در پاکسازی داده                                                

3-1- نمونه ای از ساختار چندبعدی                                                 

3-2- مدل ستاره ای                                                                   

3-3- مدل برف دانه ای                                                             

3-4- مدل صورت فلکی                                                           

3-5- ابعاد مختلف داده های فروش                                             

3-6- مدل شبکه ستاره ای                                                      

3-7- معماری انباره داده ها                                                   

3-8- تفاوت ساختارها                                                      

فهرست جداول

عنوان

1-1- تناظر بین شبکه عصبی زیستی و شبکه عصبی مصنوعی

1-2- تکنیک های وابسته به عملیات چهارگانه

2-1- انواع ویژگی

2-2- داده های فروش

3-1- مقایسه پردازش ها در انباره داده ها و پایگاه داده ها

3-2- مقایسه سیستم های عملیاتی و انباره داده ها

مشخصات مقاله:

 عنوان کامل: بررسی و داده کاوی در پایگاه داده ها.

دسته: فناوری اطلاعات وکامپیوتر

فرمت فایل: WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات پایان نامه:  ۷۷