دانلود پاورپوینت جعبه ابزار پایگاه داده ها

اختصاصی از رزفایل دانلود پاورپوینت جعبه ابزار پایگاه داده ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

جعبه ابزار پایگاه داده ها یکی از پهناورترین مجموعه ابزارهای مطلب می باشد.این جعبه ابزار شما را قادر به انتقال داده ها (هم ورودی و هم خروجی) ورابطه بین مطلب و یک پایگاه داده مشهور می سازد.

با این جعبه ابزار شما می توانید اطلاعات موجود را به مطلب منتقل کنیدواز ابزار های محاسباتی و تحلیلی مطلب روی آنها استفاده کنید.و می توانید نتایج محاسبه اطلاعات را به پایگاه داده و یا به هر پایگاه دیگری ذخیره کند.

rows

ردیف ها

Get number of rows in fetched data set

شماره بدست آمده از سطرها در مجموعه داده ها آورده شده اند.

Syntax

ترکیب

numrows = rows(curs)

شماره ردیف = ردیف ( مکان نما )

Description

توضیح:

numrows = rows(curs) returns the number of rows in the fetched data set curs.

شماره ردیف = ردیف ها (مکان نما) شماره ردیف را در مکان نما مجموعه داده های آورده شده برمی گرداند.

Examples

مثال:

There are four rows in the fetched data set curs.

چهار ردیف در مجموعه داده های مکان نما هستند.

numrows = rows(curs)

شماره ردیف = ردیف ( مکان نما )

         numrows =

                        4

شماره ردیف = 4  

To see the four rows of data in curs, type

1. Data

با دیدن 4 ردیف از داده ها در مکان نما و نوع مکان نما داده ها را به مطلب بر می گرداند.

MATLAB returns

ans =

    ‘         ’Germany

    ‘         ’Mexico'

    ‘         ‘France’

    ‘         ’Canada‘

پاسخ: روسی – مکزیکی – فرانسوی – کانادایی.

Width

پهنا

Get field size of column in fetched data set

محدوده اندازه بدست آمده از ستون در مجموعه داده های آورده شده.

Syntax

ترکیب

colsize = width(curs, colnum)

همراه با اندازه = پهنا ( مکان نما – شماره ستون )

Description

توضیح :

colsize = width(cursor, colnum) returns the field size of the specified column number colnum, in the fetched data set curs.

همرا با سایز = پهنا ( مکان نما – شماره ستون ) اندازه محدوده شماره ستون تعیین شده را در مجموعه داده های آورده شده بر می گرداند.

فایل پاورپوینت 15 اسلاید

داده کاوی ، مفاهیم و کاربرد اطلاعات (قابل ویرایش Word)

اختصاصی از رزفایل داده کاوی ، مفاهیم و کاربرد اطلاعات (قابل ویرایش Word) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

داده کاوی ، مفاهیم و کاربرد اطلاعات 

فهرست مقاله:

چکیده

مقدمه

فصل اول – مفاهیم داده کاوی

مدیریت ذخیره سازی و دستیابی اطلاعات

ساختار بانک اطلاعاتی سازمان

داده کاوی (Data Mining)

مفاهیم پایه در داده کاوی

تعریف داده کاوی

مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها

الگوریتم های داده کاوی

آماده سازی داده برای مدل سازی

درک قلمرو

ابزارهای تجاری داده کاوی Tools DM Commercial

منابع اطلاعاتی مورد استفاده

محدودیت های داده کاوی

حفاظت از حریم شخصی در سیستم‌های داده‌کاوی

فصل دوم : کاربردهای داده کاوی

کاربرد داده کاوی در کسب و کار هوشمند بانک

داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی

داده کاوی و مدیریت موسسات دانشگاهی

داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها

داده‌کاوی و مدیریت دانش

کاربرد داده‌کاوی در آموزش عالی

فصل سوم – بررسی موردی۱: وب کاوی

معماری وب کاوی

مشکلات و محدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان

محتوا کاوی وب

فصل چهارم – بررسی موردی

داده کاوی در شهر الکترونیک

زمینه داده کاوی در شهر الکترونیک

کاربردهای داده کاوی در شهر الکترونیک

چالشهای داده کاوی در شهر الکترونیک

دانلود پاورپوینت داده کاوی

اختصاصی از رزفایل دانلود پاورپوینت داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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 شد. همچنین تعداد پایگاه داده ها با سرعت بیشتری رشد نمود. این در حالی است که تعداد متخصصین تحلیل داده ها و آمارشناسان با این سرعت رشد نکرد. حتی اگر چنین امری اتفاق می افتاد، بسیاری از پایگاه داده ها چنان گسترش یافته اند که شامل چندصد میلیون یا چندصد میلیارد رکورد ثبت شده هستند و امکان تحلیل و استخراج اطلاعات با روش های معمول آماری از دل انبوه داده ها مستلزم چند روز کار با رایانه های موجود  است. 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 انبارهای عظیمی از داده ها شده است به طوری که 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»

داده کاوی و کشف دانش در پایگاه داده ها از جمله موضوع هایی هستند که همزمان با ایجاد و استفاده از پایگاه داده ها در اوایل دهه 80 برای جستجوی دانش در داده ها شکل گرفت.

   شاید بتوان لوول (1983) را اولین شخصی دانست که گزارشی در مورد داده کاوی تحت عنوان   « شبیه سازی فعالیت داده کاوی » ارائه نمود. همزمان با او پژوهشگران و متخصصان  علوم رایانه، آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و . . . نیز به پژوهش در این زمینه و زمینه های مرتبط با آن پرداخته اند.

عبارت داده کاوی مترادف با یکی از عبارت های استخراج دانش، برداشت اطلاعات، وارسی داده ها و حتی لایروبی کردن داده هاست که در حقیقت کشف دانش در پایگاه داده ها[1] (KDD ) را توصیف می کند. بنابراین ایده ای که مبنای داده کاوی است یک فرآیند با اهمیت از شناخت الگوهای بالقوه مفید، تازه و درنهایت قابل درک در داده هاست.

اصطلاح داده کاوی را آمار شناسان، تحلیل گران داده ها و انجمن سیستم های اطلاعات مدیریت به کار برده اند در حالی که پژوهشگران یادگیری ماشین و هوش مصنوعی از KDD بیشتر استفاده می کنند.

داده کاوی در حقیقت کشف ساختارهای جالب توجه، غیر منتظره و با ارزش از داخل مجموعه وسیعی از داده ها می باشد و فعالیتی است که اساساً با آمار و تحلیل دقیق داده ها منطبق است» هند (1998)

« داده کاوی فرآیند کشف رابطه ها، الگوها و روندهای جدید معنی داری است که به بررسی حجم وسیعی از اطلاعات ذخیره شده در انبارهای داده با فناوری های تشخیص الگو( مانند ریاضی و آمار) می پردازد».

شامل 32 اسلاید powerpoint

دانلود جزوات کارشناسی ارشد ساختمان داده ها

اختصاصی از رزفایل دانلود جزوات کارشناسی ارشد ساختمان داده ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود جزوات نمونه سوال وپاور پوینت درس ساختمان داده ها جهت استفاده دانشجویان کارشناسی ارشد رشته کامپوتر این جزوه شامل نمونه سوال وپاورپوینت ومطالب درسی میباشد که با قیمتی مناسب در اختیار شما دانشجویان محترم میباشد

مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش

اختصاصی از رزفایل مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

nامروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .

nبا استفاده ار پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند

nوقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است

nدر داده کاوی معمولا به کشف الگوهای مفید از میان داده ها اشاره می شود . منظور از الگوی مفید ، مدلی در داده ها است که ارتباط میان یک زیر مجموعه از داده ها را توصیف می کند و معتبر ، ساده ، قابل فهم و جدید است .

 

nداده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر ، از پیش ناشناخته ، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم گیری در فعالیت های تجاری مهم.

nاصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود

nداده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها