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.
برای مشاهده فهرست مقاله یا پایان نامه و دانلود به ادامه مطلب مراجعه کنید
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
