azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

انجام پروژه داده کاوی ، ارائه خدمات انجام پروژه درسی داده کاوی توسط صدها کارشناس حرفه ای متلب پروژه با قیمت مناسب و کیفیت عالی انجام میشود، متلب پروژه با بهره گیری از اساتید ممتاز این تضمین را به شما میدهد که مطمئن ترین سایت را برای پروژه خود انتخاب کرده اید. برای سفارش پروژه های داده کاوی میتوانید با شماره در تماس باشید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام matlabprozhe2@ پیام دهید.

در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه های داده کاوی خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای ثبت سفارش خود هستند.

متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه 10 ساله آمادگی دارد انجام پروژه های داده کاوی در حوزه پروژه دیتاماینیگ، الگوریتم داده کاوی طبقه بندی ، پروژه داده کاوی خوشه بندی را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کیفیت عالی و کمترین قیمت تحویل شما دهد.

هزینه پروژه داده کاوی در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد.

 
داده کاوی چیست؟

داده کاوی یا Data Mining یکی از مهم ترین حوزه های هوش مصنوعی می باشد که کاربرد آن در استخراج اطلاعات پنهان از میان حجم انبوهی از داده ها می باشد. انجام پروژه های داده کاوی نقش مهمی در شناسایی الگوها و کشف ارتباطات پنهان میان داده ها دارد. هدف از داده کاوی استفاده از الگوریتم ها و ابزارهای مختلف جهت استخراج اطلاعات از انبوه داده ها و انجام مرتب‌سازی در مجموعه داده های بزرگ به منظور شناسایی الگوها می باشد. داده کاوی همچنین توانایی آنالیز داده ها به منظور اتخاذ تصمیم گیری های مهم و حیاتی برای شرکت ها و سازمان های را فراهم می سازد. داده کاوی قابلیت های فراوانی از جمله پیش بینی رویدادها، شناسایی مشتریان سودمند، دیتاماینیگ ، علوم داده، کاهش هزینه ها و پیدا کردن بازار هدف برای کسب و کار را دارد. در عصر جدیدی که ما در آن هستیم در حقیقت با مجموعه عظیمی از داده ها مواجه هستیم تمام مجموعه فعالیت هایی که توسط انسان انجام میشود حاوی داده می باشد که معمولا در پایگاه های داده ذخیره میشود این داده حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد اگر ما بتوانیم داده را درست پردازش کنیم به اطلاعات ارزشمندی خواهیم رسید این اطلاعات کلید و رمز موفقیت در بازارهای رقابتی امروز می باشد داده کاوی عموما توسط شرکت های مشتری محور انجام میشود شرکت ها که مستقیم با مشتری در ارتباط هستند.

دیتا ماینینگ به معنای استخراج الگوها، اطلاعات و دانش‌های قابل استفاده از داده‌های بزرگ و پیچیده است. انجام پروژه دیتا ماینینگ شامل استفاده از روش‌های مختلف مانند روش‌های آماری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید است. امروزه با توجه به گسترش روز افزون استفاده از آی تی و وابستگی بسیاری از کسب و کار به فضای اینترنت با حجم عظیمی از اطلاعات مواجه هستیم این اطلاعات که توسط مشتریان و کاربران مختلف ایجاد شده است این داده ها که به آن داده خام گفته میشود حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد که توسط انسان و به صورت دستی قابل پردازش نیست داده کاوی به همین منظور به وجود آمده داده کاوی که علم استخراج اطلاعات از میان داده ها با استفاده از الگوریتم های مختلف می باشد توانسته است نیاز بسیاری از کسب و کارها در شناسایی مشتریان و همچنین برطرف کردن نیازهای آنها را انجام دهد. در حال حاضر بسیاری از کسب و کارها عملا وابسته به داده کاوی هستند. داده کاوی یا استخراج داده‌ها، فرآیندی است که در آن از الگوریتم‌ها، روش‌های آماری و هوش مصنوعی برای کشف الگوها، اطلاعات مفید و روابط مخفی در داده‌ها استفاده میشود. هدف اصلی داده کاوی، تبدیل داده‌های بزرگ و پیچیده به اطلاعات قابل فهم و قابل استفاده است. داده کاوی به عنوان یک فرآیند تحلیل داده، از اطلاعات مختلف در سطح سازمان یا جامعه استخراج میکند. با استفاده از داده کاوی، می‌توان الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و با تحلیل آن‌ها، به نتایج قابل استفاده برسید.

داده کاوی به عنوان یک فعالیت کاربردی در حوزه علم داده بزرگ؛ تجارت الکترونیک ، از ابزار قدرتمند برای بهبود تصمیم‌گیری و پژوهش در صنایع مختلف به شمار می آید. برخلاف روش‌های سنتی تحلیل داده ها به روش الگوریتم های داده کاوی تحلیل های دقیقتری در اختیار ما قرار میدهد. با استفاده از علم داده کاوی ارتباط میان اقدامات خود و عوامل درونی شرکت یا سازمان مثل قیمت اجناس ، تخفیفات کلی و جزئی هزینه تبلیغات و دیگر عوامل داخلی را با عوامل بیرونی مثل مشخصات مشتریان مشخص خواهد شد مثلا بسیاری از فروشگاه های زنجیره ای با استفاده از داده کاوی مشتریان هدفمند و سوده خود را شناسایی کرده و برای آنها طرح های تشویقی قرار میدهند تا آنها را از دست ندهند. در حال حاضر اکثر شرکت ها و سازمان های بزرگ تجاری با حجم انبوهی از داده و اطلاعات مواجه هستند که هدف نهایی آنها رسیدن به بالاترین سود دهی و کسب رضایت مندی مشتریان می باشد داده کاوی به عنوان یک علم و شیوه ای نوین این داده ها را پردازش کرده و اطلاعاتی در اختیار مدیران قرار می دهد که به وسیله انسان قابل بررسی نیست داده کاوی با استفاده از الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی استراتژی مورد نظر را پیش روی مدیران قرار میدهد و اطلاعاتی مورد نظر مدیران از طریق الگوریتم های مختلف موردنظر استخراج میشود و در نهایت به صورت یک نمودار یا مدل گرافیکی ترسیم می شود.

 

متلب پروژه چه نوع پروژه های داده کاوی را میتواند انجام بدهد؟
انجام پروژه درسی داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با متلب
انجام پروژه کلاسی داده کاوی
انجام پروژه متلب داده کاوی

 

متلب پروژه ، انجام پروژه های داده کاوی

 
مراحل انجام داده کاوی

1- پاک سازی داده : در مرحله اول باید عملیات تمیز کردن داده ها و حذف داده های پرت از  جداول، رکوردها و پایگاه های داده صورت میگیرد این مرحله مهم ترین مرحله قبل از عملیات داده کاوی است زیرا داده های اشتباه منجر به نتیجه گیری اشتباه میشود

 

2- یکپارچه سازی اطلاعات : مرحله دوم تجمیع کردن اطلاعات دریافتی از جمله مشتریان ، محصول و بازارهای هدف می باشد

 

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

3- آماده سازی داده : این مرحله که به عنوان طولانی بودن مرحله در داده میشود باید بعد از پردازش و یکپارچه کردن داده های هدفمند و مناسب تهیه شده و در بانک اطلاعاتی ذخیره شود

 

4- پردازش داده ها : داده کاوی برای استخراج اطلاعات از میان داده ها از الگوریتم های متنوعی استفاده می نماید در این گام با استفاده از الگوریتم ها به پردازش داده ها میپردازیم

 

5-  تکرار مرحله پردازش داده : در صورتی که نتایج خروجی مشاهده به صورت نموداری یا عددی در داده کاوی مورد قبول نباشد می بایست الگوریتم داده را عوض نماییم این مرحله آن قدر تکرار میشود تا بهترین نتیجه بدست آید

 

6- اجرا و مشاهده شبیه سازی : در مرحله آخر می بایست مدل خود را توسط نرم افزاری مختلف مانند پایتون ، متلب و R اجرا کنید ونتایج را با هم مقایسه کنید

 
ضرورت استفاده از نرم افزار متلب در داده کاوی

علم داده کاوی برای استخراج اطلاعات داده ها نیازمند نرم افزارهای تخصصی می باشد یکی از اصلی ترین نرم افزارهای داده کاوی متلب است این نرم افزار با دارا بودن کتابخانه های رایگان داده کاوی میتواند پیاده سازی انواع الگوریتم های داده های را با سرعتی بالا انجام بدهد شاید یکی از دلایلی که اکثر کاربران متلب را به داده کاوی استفاده می کنند قدرت بسیار بالای آن در آماده سازی داده ، پیش پردازش داده ها ، نرمال سازی داده و تنوع بالا در استفاده الگوریتم های داده کاوی است بسیاری از الگوریتم های داده کاوی مانند خوشه بندی ، طبقه بندی ، بردار پشتبان و بیزین به راحتی در متلب پیاده سازی میشود همچنین قابلیت توانایی پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین و بینایی ماشین و ادغام آن در داده کاوی یکی از دیگر از ویژگی های بارز این نرم افزار است. همچنین انجام پروژه داده کاوی با پایتون توسط بسیاری از کاربران مورد استفاده است دلیل آن را میتوان پایتون ابزاری قدرتمند در داده کاوی دانست که با داشتن کتابخانه های مختلف داده کاوی میتواند الگوریتم های مختلف را بر روی داده ها پیاده سازی نماید.

 
آشنایی با بخش های مختلف داده کاوی

1- طبقه بندی : Classification یا طبقه بندی از مهم ترین اجزا در داده کاوی می باشد که در داده  با خصوصیات مشابه در یک طبقه یا کلاسه قرار میگیرد

2- خوشه بندی : Clustering یا خوشه بندی یکی از دیگر قسمت های مهم داده کاوی است که در آن اشیا یا خصوصیات مشابه داده ها در یک خوشه قرار میگیرند با این حالت خوشه بندی به عنوان الگوریتم های بدون برچسب و طبقه بندی به عنوان الگوریتم های با برچسب گذاری می باشد

3- رگرسیون : از دیگر قسمت های مهم داده کاوی Regression می باشد که در آن یک عدد پیش بینی میشود رگرسیون از اطلاعات آماری برای پیش بینی مقدار یک مقدار هدف استفاده میشود

4- خلاصه کردن : روشی کاربردی در داده کاوی است که از آن برای شناسایی روش هایی برای توصیف داده ها استفاده میشود

5- وابستگی : Dependency یا وابستگی یکی از قسمت مهم می باشد که در آن شناسایی وابستگی یک سری از عناصر و داده ها به سایر داده ها استفاده میشود

6- شناسایی الگو : این مرحله از داده کاوی به شناسایی الگوهای پنهان در میان مجموعه رفتار داده ای استفاده میشود این قسمت در شناسایی مشتریان هدفمند و سود آور کاربرد فراوانی دارد.

 
اجزای تشکیل شده داده کاوی

1-  انتخاب داده: انتخاب داده‌های مورد نظر برای تحلیل و استخراج اطلاعات توسط انتخاب داده انجام میشود.

2- پیش‌پردازش داده: تمیز کردن و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای تحلیل داده به وسیله پیش پردازش داده انجام میشود.

3- استخراج الگوها: استفاده از الگوریتم‌های مختلف برای شناسایی الگوها، روابط و توالی‌های مخفی در داده‌ها توسط استخراح الگوها انجام میشود.

4-  ارزیابی و تفسیر الگوها: ارزیابی و تفسیر الگوها و اطلاعات استخراج شده از داده‌ها به وسیله ازریابی و تفسیر الگوها انجام میشود.

5- استفاده از اطلاعات: استفاده از اطلاعات استخراج شده برای پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و بهبود فرآیندها در داده کاوی به سادگی انجام میشود.

 
ضروت استفاده از داده کاوی در توسعه کسب و کارها

1- پیش‌بینی روندها و رفتار مشتریان: با تحلیل داده‌های مشتریان با استفاده از داده کاوی شرکت‌ها می‌توانند الگوهای خرید، ترجیحات و نیازهای مشتریان را شناسایی کرده و بهبود سرویس‌دهی خود را بر اساس آن‌ها انجام دهند.

 

2- بهبود تجربه کاربری: با تحلیل داده‌های مربوط به استفاده از محصولات یا خدمات، شرکت‌ها می‌توانند نقاط ضعف و قوت را شناسایی کرده و تجربه کاربری خود را بهبود بخشید.

 

3- کاهش هزینه‌ها و بهبود عملکرد: با تحلیل داده‌های مالی در حوزه داده کاوی و عملکرد شرکت، مدیران می‌توانند فرصت‌های بهینه‌سازی هزینه‌ها و بهبود عملکرد را شناسایی کرده و تصمیمات منطقی‌تر بگیرند.

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

 
دلایل و نیاز استفاده از داده کاوی در کشف اطلاعات پنهان

استفاده از داده کاوی در کشف اطلاعات پنهان بسیار مهم است زیرا این روش به شما کمک می‌کند تا الگوهای مخفی و اطلاعات مفیدی که در داده‌ها پنهان شده‌اند، را شناسایی و استخراج کنید. این الگوها و اطلاعات می‌توانند به شما کمک کنند تا تصمیم‌گیری‌های بهتری برای سازمان خود بگیرید، بازاریابی بهتری داشته باشید، ریسک‌ها را کاهش دهید و در کل به بهبود عملکرد و توسعه کسب و کارتان کمک کنند. به علاوه، استفاده از داده کاوی می‌تواند به شما کمک کند تا اطلاعات مفیدی از داده‌های بزرگ استخراج کنید و الگوریتم‌های پیشرفته را برای تحلیل داده‌های پیچیده استفاده کنید.

 
وظایف کاربردی داده کاوی

1- تحلیل داده‌ها: استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف برای تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها و اطلاعات مفید ازاصلی ترین وظایف داده کاوی می باشد.

 

2-  پیش‌بینی: استفاده از داده‌های موجود برای پیش‌بینی رویدادهای آینده، مانند پیش‌بینی فروش، پیش‌بینی رفتار مشتریان از دیگر وظایف داده کاوی می باشد.

 

3- خوشه‌بندی: دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های مشابه بر اساس ویژگی‌های مشترک با هدف شناسایی الگوها و روابط موجود به راحتی در داده کاوی انجام میشود.

 

4- دسته‌بندی: تقسیم داده‌ها به چند دسته یا کلاس بر اساس ویژگی‌های معین با هدف تفکیک داده‌ها به گروه‌های مختلف به سهولت در داده کاوی انجام میشود.

 

5- استخراج دانش: استخراج اطلاعات مفید و قابل استفاده از داده‌ها برای افزایش دانش و درک بهتر از فرآیندها و رویدادهای مختلف از دیگر وظایف داده کاوی می باشد.

 

6- تحلیل ارتباطات: بررسی روابط و ارتباطات بین داده‌ها و شناسایی و تحلیل رویدادهای مرتبط با یکدیگر از اصلی ترین وظایف داده کاوی می باشد.

 

متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)

انجام پروژه شبکه عصبی

انجام پروژه یادگیری ماشین

سفارش پروژه رپیدماینر

انجام پروژه جاوا

انجام پروژه هوش مصنوعی

انجام پروژه یادگیری عمیق

انجام پروژه نظریه بازیها

انجام پروژه متلب

انجام پروژه متن کاوی

انجام پروژه پایتون

انجام پروژه یادگیری تقویتی

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

سفارش پروژه دیتا ساینس

انجام پروژه طراحی الگوریتم

انجام پروژه شناسایی الگو

سفارش پروژه دیتا آنالیز

 
لزوم استفاده از داده کاوی در حوزه های مختلف

1- بازاریابی: داده کاوی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا الگوهای رفتاری مشتریان را تشخیص داده و استراتژی‌های بازاریابی خود را بهبود بخشند.

 

2- بهبود خدمات مشتریان: با تحلیل داده‌های مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند نیازهای مشتریان را بهتر درک کرده و خدمات خود را بهبود بخشند.

 

3- پیش‌بینی رفتار مشتریان: با استفاده از داده کاوی، می‌توان الگوهای رفتاری مشتریان را پیش‌بینی کرده و برنامه‌های مناسب برای جلب و حفظ آن‌ها انجام داد.

 

4- بهبود عملکرد سازمانی: تحلیل داده‌های داخلی سازمان، می‌تواند به بهبود عملکرد و بهره وری سازمان کمک کند.

 

5- پزشکی و بهداشت: داده کاوی می‌تواند در تحلیل داده‌های بزرگ پزشکی و بهداشت برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی اپیدمی‌ها و بهبود سیستم بهداشت عمومی مورد استفاده قرار گیرد.

 

6- امنیت اطلاعات: داده کاوی می‌تواند در تشخیص و پیشگیری از حملات سایبری و نقص امنیتی در سیستم‌های اطلاعاتی کمک کند.
الگوریتم های مختلف مورد استفاده در داده کاوی

1- الگوریتم های دسته بندی : این الگوریتم ها که به آنها دسته بندی یا طبقه بندی گفته میشود از پر استفاده ترین الگوریتم های داده کاوی می باشد  داده‌ های موجود را بر اساس ویژگی‌ هایشان در کلاس‌های مختلف یا همان دسته‌ های مختلف قرار می‌دهند و از همین داده های طبقه بندی برای پیش بینی استفاده می کنند

 

2- الگوریتم های رگرسیون : این الگوریتم ها در داده کاوی یک مدل ریاضی براساس داده های موجود ایجاد میکنند و از این مدل ایجاد شده برای پیش بینی عناصر داده ای استفاده میکند

 

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

3- الگوریتم های خوشه بندی : این الگوریتم های داده کاوی که به آنها بخش بندی هم گفته میشود داده ها را به گروه ها یا خوشه هایی از نمونه ها که دارای ویژگی های مشابه هستند تقسیم می کنند و سپس از ویژگی های این گروه های داده برای پیش بینی استفاده میکنند

 

4- الگوریتم های وابستگی : این الگوریتم ها در داده کاوی که به آنها همبستگی گفته میشود یک رابطه وابستگی بین ویژگی های مختلف داده های موجود پیدا میکنند و از این وابستگی برای پیش بینی استفاده میکنند.
داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد.
اهمیت علم داده کاوی:

    از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید.
    محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند.
    نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته منجر به سود گشته اند.
    جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیان بار .

خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین (Clementine)

انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژه وکا Weka

انجام پروژه های رپیدماینر(Rapid miner)

انجام پروژه داده کاوی با متلب (Matlab)
برای انجام پروژه داده کاوی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه داده کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های داده کاوی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های داده کاوی:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه هایی با داده های حجیم هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و  ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی ارائه خواهیم داد.

انجام تحلیل داده پروژه پایانی از طریق داده کاوی:

انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی از جمله مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی ، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد.
چرا پروژه داده کاوی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه داده کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه داده کاوی به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه داده کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

نمونه پروژه های آماده داده کاوی:
داده کاوی ترجمه ی عبارت «Data Mining» و به معنای «کاویدن معادن داده» است. داده کاوی یعنی استخراج اطلاعات گرانبها از حجم عظیم معادن داده. در واقع وظیفه ی داده کاوی، کاویدن و استخراج دانش از منابع عظیم داده است تا اطلاعات گرانبهایی که در حجم انبوهی از اطلاعات سطحی پنهان شده است را آشکار سازد. در سایت کافه پروژه ده ها مجری مجرب و مسلط به داده کاوی مشغول به فعالیت هستند که میتوانید از توانایی و تجربه آنها در پروژه های خود کمک بگیرید.

 

انجام پروژه داده کاوی

 
سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining)

در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه ای به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.

سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) خود نمایید.
کافه پروژه، بزرگترین سایت انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) به  صورت آنلاین و فریلنسری

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها  نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص مشغول به کارن که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز میتوانند با توجه به رزومه و قیمت و همچنین تعامل مستقیمی که از طریق صفحه گفتگو و چت آنلاین با مجری دارند با آرامش خاطر انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) خود را به یکی از این مجریان بسپارند.

 
کافه پروژه؛رابط تقاضا و اجرا

در این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرما هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه دریافت کنید و همزمان میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش خود، انتخاب کنید

بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های داده کاوی (Data Mining) هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید.

 
سایت فریلنسینگ کافه پروژه به بیزینس شما کمک میکند

افراد زیادی به عنوان فریلنسر در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.

لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه داده کاوی (Data Mining) دارید، افراد متخصص در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.

 
بهترین شرایط برای کارفرما و سفارش دهنده در انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining)
*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرما، با ما داشته باشید؟

۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه شما وجود ندارد؛از انجام پروژه های  کوچک وساده تا انجام سفارش پروژه های بزرگ و پیچیده داده کاوی (Data Mining) را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.

۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارشتان در هر زمینه، انتخاب کنید.

۳-هزینه های مناسب و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن

 
چگونه به عنوان کارفرما، فعالیت خود را آغاز کنم؟

    ابتدا پروژه خود را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه، فریلنسر ها برای انجام پروژه شما درخواست ارسال میکنند
    با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر را انتخاب کنید.
انجام پروژه داده کاوی Data Mining

گروه آریاپروژه با  داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی داده کاوی را با بهترین کیفیت تحویل شما  عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای انجام پروژه های خود انتخاب کرده اید. آریاپروژه با داشتن صد ها مجری با تجربه و تحصیل کرده در زمینه انجام پروژه داده کاوی قادر به انجام تمامی پروژه های داده کاوی میباشد.

پروژه های داده کاوی در آریا پروژه به صورت کاملا دقیق و کامل و مناسب ترین قیمت انجام میشود. آریا پروژه به شما، این اطمینان را میدهد که بهترین کیفیت را در انجام پروژه ،تحویل شما عزیزان نماید. تمام مطالبی که کارفرما ارسال میکند به منزله قرار داد فی مابین هستش و سایت خود را موظف میداند که پروژه را طبق مطالب ارسالی تحویل مشتریان عزیز نماید جهت سفارش پروژه داده کاوی در اریاپروژه میتوانید با شماره ۰۹۱۲۵۰۱۳۰۹۴ تماس حاصل فرمایید یا از طریق دکمه های ریز در پیامرسان مورد نظر خود اطلاعات پروژه خود را برای ما ارسال کنید.
ارتباط با ما در تلگرام
ارتباط با ما در واتساپ
ارتباط با ما در ایتا
ارتباط با ما در روبیکا
پروژه های داده کاوی را چگونه انجام میدهد؟

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

کارفرما باید اطلاعات کامل پروژه خود را که شامل زمان تحویل پروژه و تمامی خواسته های انجام پروژه را از طریق تلگرام ، واتساپ ، روبیکا و ایتا برای ما ارسال نماید

تیم آریا پروژه ،پروژه داده کاوی شما را برای متخصصین و مجریان و اساتید برتر دانشگاهی ارسال میکنند.

مجریان آریا پروژه، پروژه شما را آنالیز کرده و بهترین قیمت پیشنهادی به شما اعلام میشود

در صورت موافقت شما با قیمت پیشنهادی، نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود. در نظر داشته باشید که این هزینه به صورت امانت نزد سایت میماند و هیچ مبلغی به مجری پرداخت نمیشود.

در حین انجام پروژه شما میتوانید از پیشرفت انجام پروژه با خبر شوید.

بعد از پایان کار شما مابقی مبلغ را  واریز میکنید و فایل نهایی تحویل شما میشود در نظر داشته باشید که بعد از تحویل پروژه کارفرما سه روز زمان دارد تا محتوای پروژه نهایی را بررسی نماید اگر ایراد و ابهامی در انجام پروژه باشد مجری موظف است که ایرادات را برطرف کند. اما اگر بعد از سه روز ایرادی از طرف کارفرما ارسال نشد به منزله تایید پروژه میباشد و ما با مجری تسویه میکنیم.این زمان در بعضی از پروژه ها قابل تغییر میباشد.
انجام پروژه داده کاوی

تیم آریا پروژه تجربه چندین ساله در انجام پروژه داده کاوی دارد و بیش از صدها  پروژه موفق را در کارنامه خود دارا است. آریا پروژه همواره در تلاش است رضایت شما مشتریان گرامی را جلب کرده و به شما در زمینه انجام پروژه یاری رساند.
داده کاوی Data Mining چیست؟

داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه ارتقایافته از علم آمار است. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار ما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نیست مزایای داده کاوی ۱-از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید.۲-محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند.۳-جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و  نتیجه های بد۴-نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته نتیجه انهابه سود بوده است.
کاربرد های داده کاوی :

۱٫ پیش‌بینی: استفاده از داده‌کاوی برای پیش‌بینی رویدادها و رفتارهای آینده، مانند پیش‌بینی مشتریانی که ممکن است از یک محصول خاص خرید کنند یا پیش‌بینی احتمال بروز یک حادثه.

۲٫ شناسایی الگوها: داده‌کاوی برای شناسایی الگوها و روابط مخفی در داده‌ها استفاده می‌شود، مانند شناسایی الگوهای خریداران مشترک یا روابط بین عوامل مختلف.

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

۳٫ کلاس‌بندی: استفاده از داده‌کاوی برای دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های مختلف، مانند تقسیم مشتریان به گروه‌های مختلف بر اساس عادات خرید یا رفتارهای آن‌ها.

۴٫ کشف جنبه: داده‌کاوی برای کشف اطلاعات جدید و ناشناخته در داده‌ها استفاده می‌شود، مانند کشف الگوهای جدید در داده‌های پزشکی یا کشف روابط غیرمترقبه بین داده‌ها.

۵٫ پشتیبانی تصمیم‌گیری: داده‌کاوی برای ارائه اطلاعات و دانش به تصمیم‌گیران برای اتخاذ تصمیمات بهتر و موثر استفاده می‌شود، مانند پشتیبانی در انتخاب استراتژی بازاریابی یا تصمیمات مالی.

سفارش پروژه داده کاوی
آریا پروژه چه نوع پروژه داده کاوی را میتواند انجام دهد؟

انجام پروژه درسی داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با متلب

انجام پروژه تمرین داده کاوی

انجام پروژه متلب داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با پایتون

انجام پروژه کمک آموزشی داده کاوی

انجام پروژه تجاری داده کاوی
خدمات مشابه آریا پروژه:

انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژه وکا Weka

انجام پروژه متلب

انجام پروژه داده کاوی با متلب
پروژه آماده داده کاوی :

در صورتی که از لحاظ زمان و هزینه با مشکل مواجه هستید میتوانید به آرشیو پروژه های آماده داده کاوی در سایت آریا پروژه سر بزنید و پروژه ای که مدنظر دارید را از طریق سبد خرید خریداری کنید. اگر با مشکل مواجه شدید میتوانید با شماره تماس حاصل فرمایید تا مشکل شما را بر طرف نماییم.
زمان انجام پروژه داده کاوی در آریا پروژه :

آریا پروژه برای انجام پروژه داده کاوی طبق زمان شما عمل میکند یعنی شما عزیزان زمان پروژه را برای ما تعیین میکنید  و تیم آریا پروژه تمام تلاش خود را میکند که طبق زمانبندی شما پروژه را تحویل دهد . اگر زمان ندارید برای انجام پروژه میتوانید در آریا پروژه سفارش پروژه فوری دهید .برای سفارش پروژه فوری داده کاوی در آریا پروژه هر چه سریع تر اطلاعات پروژه خود را برای ما ارسال کنید تا در اسرع وقت پروژه شما پیگیری شود.
سفارش پروژه خود را چرا به تیم آریا پروژه بسپاریم؟

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

انجام پروژه داده کاوی با تضمین کیفیت

تضمین محرمانه بودن پروژه شما

پرداخت دو مرحله ای

رفع ایرادات پروژه بعد از تحویل پروژه

پشتیبانی ۷۲ ساعته بعد از تحویل پروژه و رفع ایرادات و ویرایش احتمالی

تسویه با مجری بعد از تایید کارفرما انجام میشود
چگونه با آریا پروژه در انجام پروژه داده کاوی همکاری کنیم؟

برای همکاری در انجام پروژه داده کاوی و سایر پروژه ها با آریا پروژه میتوانید به صفحه همکاری با ما مراجعه کرده قوانین را مطالعه کرده و رزومه خود را برای ما ارسال کنید.تا ما در اسرع وقت رزومه شما را بررسی و هر چه زودتر به درامد زایی برسید.
چگونه پروژه داده کاوی را در آریا پروژه ثبت کنیم:

شما عزیزان میتوانید پروژه داده کاوی خود را در پیام رسان های ایتا ، روبیکا ، واتساپ و تلگرام ارسال کرده تا به سرعت پروژه پیگیری شود.
جام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
رده بندی (Classification)
الگوریتم های دسته بندی Classification
خوشه بندی (Clustering)
خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly
پیش بینی (Prediction)
درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP
شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes
ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
رگرسیون : Regression ، Logeistic
الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
نزدیکترین همسایه: KNN
نرم افزار weka RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine
آموزش نرم افزار IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار IBM SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka RapidMiner
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی در مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد
پیش بینی عود مجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی
کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل
ارائه چارچوبی برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیرشدگان با نوع مواد مخدرمکشوفه
تحلیل سبد سهام به منظور شناسایی الگوهای رایج در رفتار سهامداران
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری سرطان ریه
بررسی عوامل موثر بر بیماری افسردگی و ارائه راهکارهایی جهت کاهش آن
طراحی یک متدولوژی مبتنی بر RFMجهت سنجش وفاداری مشتریان
کاربرد داده کاوی در بیمه – قراردادهای سود اور و زیان آور ۱۳۹۳٫۱۲٫۱۰
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار Clementine 12
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
مدل های پیش بینی کننده

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2

استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدل های پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ، خوش خیم و بد خیم
کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانشجویان با تکنیک های داده کاوی
رگرسیون : Regression ، Logeistic
شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون
درختان تصمیم گیری طبقه بندی و رگرسیونی
مدل های درختی
ماشین های بردار حامی طبقه بندی و رگرسیونی
سیستم های استنباط فازی
سیستم های استنباط فازی – عصبی
سیستم استنباط بیزین
قواعد انجمنی(Association Rules)
شبکه عصبی مصنوعی یا ANN
عوامل موثر بر بروز بیماری دیابت و ارائه راهکار جهت کاهش آن
کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری- کالاهای مرجوعی
کاربرد داده کاوی در شناسایی باکتری ها
کاربرد داده کاوی بر تصادفات جاده ای و ارائه راهکار های برای کاهش آن
هرس درخت تصمیم
کاربرد داده کاوی در روش های پیشگیری از بارداری
درخت تصمیم با شاخص جینی
آنتروپی
درخت تصمیم C5.0
درخت های تصمیم CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
بگینگ و بوستینگ
ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در تشخیص اختلالات در کبد
ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
سیستم استنباط بیزین
شبکه عصبی Neural Net ، perceptron ،AutoMLP
الگوریتم ژنتیک
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری هپاتیت
کاربرد داده کاوی در بازی شطرنج
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های قواعد انجمنی (Association Rules)
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های وب سرویس
کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های متن کاوی
کاربرد داده کاوی در ثبت نام در مهد کودک
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های اینترنت اشیاء
داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
کاربرد داده کاوی در پیش بینی درآمد
داده کاوی در پیش بینی سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه
کاربرد داده کاوی در پزشکی : سوءتغذیه
الگوریتم های فراابتکاری
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
ارزیابی مقدماتی مدل های پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
ماشین بردار پشتیبان SVM مانند LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری – تحلیل سبد بازار
انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
کاربرد داده کاوی در مخابرات ، سفارشی سازی در خدمات به مشتریان
تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه
تشخیص داده پرت محلی

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir

رده بندی (Classification)

وب کاوی (Web Mining)
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرکت های ورشکسته از نظر اقتصادی
کاربرد داده کاوی در بازاریابی بانکی
کاربرد داده کاوی بر روابط بین نمرات آزمون های ورودی با عملکرد شغلی و وضعیت ارتقاء آنان
کاربرد داده کاوی در تشخیص شناسایی ایمیل های اسپم
متن کاوی (Text mining)
کاربرد داده کاوی در تشخیص قارچ های سمی از غیر سمی
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری اپاندیس
درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
پیش بینی عودمجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی
کاربرد داده کاوی در هدفمند کردن انتخاب رشته دانشگاهی کاربرد داده کاوی در پیش بینی تصادفات جاده ای
شبکه های عصبی PCNN
بررسی الگوریتم های مختلف شبکه های گیرید
کاربرد داده کاوی در شناسایی نوع خودرو
سیستم پشتیبان تصمیم جهت کاهش تصادفات جاده ای
کاربرد داده کاوی در رای گیری در گنگره امریکا
کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرایط مختلف پوست
چارچوب برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیر شدگان با نوع مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در پیش بینی میزان مصرف برق مشترکین
کاربرد داده کاوی در رضایت شهروندان از خدمات ودفاتر الکترونیک
طراحی متدلوژی RFM جهت سنجش وفاداری مشتریان بانک
تحلیل رفتار مشترکین تلفن ثابت شرکت مخابرات
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری دیابت
کاربرد داده کاوی در مدیریت بانکداری – مشتریان خوش حساب و بد حساب
بهبود اعتبار سنجی مشتریان بانک با رویکرد رده بندی
مشاوره و آموزش جهت انجام پروژه های دانشجویی (پروژه دانشجویی) برای دانشجویان ایرانی داخل و خارج ازکشور
انجام کلیه پروژه های تحقیقاتی درزمینه مختلف
مشاوره رایگان وآموزش انتخاب موضوع پایان نامه
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری تیروئید
بینایی ماشین Image Processing & Machine vision
پایان نامه ارشد پردازش تصوبر
پایان نامه کارشناسی ارشد بیگ دیتا
پایان نامه ارشد اینرتنت اشیا
پروژه های دیتافیوژن
انجام تحقیق های آشنایی با وب معنایی
انجام تحقیق های اصول وب
انجام تحقیق های شناسه های یکتا در وب
انجام تحقیق های پروتکل انتقال ابرمتن
انجام تحقیق های مقدمه ای بر وب معنایی
انجام تحقیق های مشکلات وب امروزی
انجام تحقیق های تکنولوژی های وب معنایی
انجام تحقیق های موتورهای جستجوی معنایی
انجام تحقیق های مروری بر مفاهیم XML
انجام تحقیق های معرفی زبان XML و ویژگی های آن
انجام تحقیق های ساختار XML
انجام تحقیق های عناصر 

XML

انجام تحقیق های صفات XML
انجام تحقیق های فضای نام در XML
انجام تحقیق های تعریف هستی شناسی
انجام تحقیق های هستی شناسی در وب معنایی
انجام تحقیق های مولفه های هستی شناسی
انجام تحقیق های توصیف منابع وب
انجام تحقیق های RDF
انجام تحقیق های مبانی و اصول RDF
انجام تحقیق های شناسه گذاری منابع
انجام تحقیق های گزاره ها در RDF
انجام تحقیق های نمایش گزاره ها در انواع مدل های RDF
انجام تحقیق های RDF و پایگاه های داده رابطه ای
انجام تحقیق های RDF / XML
انجام تحقیق های RDFS
انجام تحقیق های RDFS
انجام تحقیق های تعاریف و ساختار RDFS
انجام تحقیق های زبان های هستی شناسی و RDFS
انجام تحقیق های استدلال نحوی با قوانین استنتاج
انجام تحقیق های هستی شناسی در OWL
انجام تحقیق های فضاهای نام و سرایند
انجام تحقیق های ویژگی ها در OWL
انجام تحقیق های زبان هستی شناسی وب OWL 2
انجام تحقیق های زبان های پرس و جو OWL
انجام پروژه های SPARQL زبان پرس و جوی RDF
انجام تحقیق های کوئری های ساده SPARQL
انجام تحقیق های الگوهای گراف ساده
انجام تحقیق های گره های خالی در SPARQL
انجام تحقیق های الگوهای گراف پیچیده
انجام تحقیق های کوئری های با مقادیر داده
انجام تحقیق های نتایج در SPARQL
انجام تحقیق های SWRL زبان توصیف قاعده
انجام تحقیق های مقدمه ای بر SWRL
انجام تحقیق های مبانی SWRL
انجام تحقیق های انواع اتم های SWRL
انجام تحقیق های توصیف قواعد در هستی شناسی
انجام تحقیق های استفاده از تحدیدها
انجام تحقیق های مهندسی هستی شناسی
انجام تحقیق های آشنایی با نرم ‌افزار Protégé
انجام تحقیق های آشنایی با اجزای آنتولوژی های OWL
انجام پروژه طراحی یک آنتولوژی OWL
انجام تحقیق های مشخصات ویژگی های اشیای OWL
انجام تحقیق های ویژگی های فانکشنال معکوس در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های انتقالی در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های متقارن در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های نامتقارن در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های انعکاسی در وب معنایی
انجام تحقیق های ویژگی های غیر انعکاسی در وب معنایی
انجام پروژه های نرم ‌افزار Protégé
انجام پروژه های ایجاد نمونه در Protégé
انجام پروژه های استفاده از موتور استنتاج

azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir