یکپارچه سازی داده ها در داده کاوی

صفحه 1:
یکپارچه سازی داده ها در داده 

صفحه 2:
فهرست موضوع: داده كاوى جيست؟ جایگاه ‎Bro 9 solS me‏ كشف دا 17 هدف داده کاوی 2 مراحل داده کاوی ابزارهاى مورد استفاد در داده كاوى ‎lL‏ 5 

صفحه 3:
داده کاوی استراتژی داده کاوی هدف داده کاوی یکپارچه ساری داده ها مقدمه به طور سنتی, کنترل فرآیند از طریق طراحی ‎TS aN ee er‏ ‎oer‏ ا ا 0 دلیل که رولبط اساسی بین متفیرها قادربه بررسی جيه ذا عد ‎ca ees‏ ۱ ‎Fee peers rcareees cre paced‏ طرح هاى مختلف تجربى است. ** تجزيه و تحليل روابط علت و معلولى بايد مبتنى بر بايكاه هاى داده اى منفرد باشد زيرا ادغام دانش پایگاه های چندگانه با ان و 57 * از آنجا که داده ها توسط گروه های مختلف یا در زمان های مختلف از منابع مختلف جمع ا ‎rt Pere roe Cee ner r Pe Te Scand TSR Oar‏ ‎preva tr Fro eS Ome onary Fel ey En FP Peas ery Frey‏ 0[ ناسازكار باشد 

صفحه 4:
A a © داده كاوىء كه بعضأ به عنوان كشف دلنش در باب فرايتاى إلدت براى استخراج. خودكار اطلاعات و دلنش نهفته در داده هابا رويكردهليى مانند مدل سازى و توليد قانون با استفاده از فن آورى هاى رايانه اى ‎Ee‏ اه داده نیز شناخته می شود. ** هدف نهایی داده کاوی کمک به تصمیم گیری در مورد اطلاعات و دانش کشف شده از داده ها است. ** یکپارچه سازی داده ها می تواند در چندین مرحله شروع شود از شناخت . جمع آوری و انتخاب منابع مختلف داده. سپس می توان داده های منلبع مختلف را جمع آوری . ذخیره . تمیز. اصلاح و به روز کرد تا خطاهای احتمالی برطرف بر همجنين !1 ‎١١‏ 1 وى خافداها بليد هركيتة مقايرت موجود ذر دادم ها برطرف شود..مقاذير مغترك بليد.با هم تركيي ‎ae‏ Bccone as ‏ل‎ ee pe Com TON Tic ARCATA SE aeons cco eS econ Pe IG eee eased SS ee ‏نام ها و مقادير ضرورى است.‎ 

صفحه 5:
جایگاه داده کاوی در فر ایتد کشف داتش ‎Integration‏ از مایشکاه فناوری وب فا 4 مس يزه Patterns and Rules 2 = > 2ه = > = © 2 > > 1000/0 

صفحه 6:
2 iperr 3 دا سه استراتژی داده کاوی برای کشف و تلفیق دانش نهفته در سه پایگاه داده انجام شده است که در شکل نشان داده 

صفحه 7:
۱ ‏سا‎ Peay Ree Ct pre om gcgeCg Fey ee ۱ ‎Teed nC Te) ceo ae al‏ ا ا كت پایگاه داد ‎Sal‏ ‏فردى ‏** اينها بر اساس مفهوم توليد دلنش از بايكاه داده يكيارجه شامل همه داده هاى سه يايكاه داده يا يكبارجه سازى دانش از هر يك از بايكاه هاى داده جداكانه كشف شده است. ‏را ا اماما م ل ا ا 00 محاسبات هستند. ‎ ‎DATA MINING ‎ 

صفحه 8:
برای کمک به تجزیه و تحلیل مجموعه مشاهدات و یافتن پایگاه داده. | Ses yee ESC S eT Cee om REDE ET Bure ‏ا سح‎ برای مثال: | | ‎compe‏ را ‎Bes SL IN eons cel [ates Seal Perr reir‏ ‎ ‏تصاوير و حركات خود بازيكنان را بيدا كنيد ‎ ‎ 

صفحه 9:
۱ داده کاوی از پنج عنصر اصلی تشکیل شده است < داده کاوی از پنج عنصر اصلی تشکیل شده ۱ ” استخراج . تبديل و باركذارى داده هاى تراكنش روى سيستم انبار داده. ‎A (ii 5h A‏ را را ‏۲ دسترسی به داده ها را برای تحلیل گران تجارت و متخصصان فن آوری اطلاعات فراهم کنید. ‏۲ تجزیه و تحلیل داده ها توسط نرم افزار کاربردی. ‏داده ها را در قالب مفیدی مانند نمودار یا جدول ارائه دهید. ‎ 

صفحه 10:
سه مرحله فر آیند داده کاوی ۳ مرحله معمولاً با آماده سازی داده ها شروع می شود که ممکن است شامل ‎re ene ry ees rs Segoe‏ 00 مرحله ۲: ساخت و اعتبارستجی مدل: این مرحله شامل در نظر گرفتن مدلهای مختلف و انتخاب ‎enn‏ را Pe eee ‏ا ذذت‎ pe ede) ee eee enter Coen a cogent cocci ee coed ۱ Renee ee ey ee tee at eee CS co ree red 

صفحه 11:
ابزارهاى مورد استفاده براى داده كاوى مدل های پیش بینی غیرخطی که از طریق آموزش یاد می گيرند و از نظر ساختار شبیه شبکه های عصبی بیولوژیکی 

صفحه 12:
تا 10 ‎Weer EP Beer ol‏ نا 01000 ‎ ‎ ‏برای طبقه بندی یک 

صفحه 13:
قانون کاوی با روش معروف رول اینداکشن (طمتتاعت190 علبحظ ه کاوی. ۷ استخراج قوانین مفید در صورت استفاده از داده ها بر اساس اهمیت آماری. 11 

صفحه 14:
ی ‎ee Tee eae‏ ويروسهاى كامبيوتر براساس مدل سازى سازه ها ازالكوى زندكى واقعى ارايه ميدهد كه دربدن تمام مو زنده وجود دارد ‎ ‎ ‎12 ‎ 

صفحه 15:
داده کاوی استراتژی داده کاوی |( یکپارچه ساری داده ها is ” يك روش نابارامترى است كه در دادهكاوى. يادكيرى ماشين و تشخيص الكو مورد استفاده قرار مىككيرد ۲ یک تکنیک طبقه بندی که هر رکورد را بر اساس سوابق مشابه ترین آن در یک پایگه داده تریخی طبقه بت کند 

صفحه 16:
Data Mining ‏محبوبیت روزافزون‎ در حال رشد حجم داده 300 هزینه و کارایی در مقایسه با سایر برنامه های داده آماری 14 

صفحه 17:
| یداک ‏داده‎ ‎Pe ere ene meee Ie Ae ECO Ur ne ero Aes ed hformation mining user interfad rtic integration of data mining and text n Data mining system text mining system 15 

صفحه 18:
ا ۱ | eet Coen Nr ce rene ca edees Beart] ve ‏کاوی را فراهم می کنند.‎ مر اسيستم عامل ‎٠‏ يايكاه داده . سرور و ساير خدمات بشتيبانى خود را داشته باشند ما آنهاسمكن است در همان دسكله باشتدء از سيستم عامل مقليه. و.ساير سرويس عاق پشتیبانی استفاده می کنند . اما از نظر معنایی یکپارچه نیستند * سمل دو ی ا 0 بين آنها ايجاد مى كنا رجه را براى تصميم Perr ane ge eee ee ape son) C3.) semen گیرندگان فراهم می کند 

صفحه 19:
برای چ بی داده های ساختاری و داده های غیر ساختاری برای ارائه برای ایجاد ‎pica‏ عامل ل استخراج اطلاعات واحد : طبقه بندی برای پوشش و نمایه سازی ‏یک نمایه متن کامل برای نملیه سازی تمام اصطلاحاتی که شامل طبقه بندی و شاخص های ویژگی نیستند. این سه روش مکمل داده های ساخت یافته و داده های بدون ‏یکدیگرند و برای ایجاد پیوند معنایی بین ساختار با یکدیگر همکاری می کنند. ‎ 

صفحه 20:
مزایای استخراج داده ها داده کاوی در زمینه های علوم و مهندسی مانندبونغورماتیک . ‎i‏ ی مر رتست رت رت ‎Rome merce rrr‏ ReneS res Cre es on ‏در‎ ‎۰ BINS Wi pea joer ee ar Caw pS ‏بيمارى هاى شايع مانند سرطان تأثير مى كذارد.‎ اجرای قانون: داده کاوی می تولند.به مجریان قانون در شناسایی 0 مزايا و معايب داده كاوى 

صفحه 21:
معایب استخراج داده ها مسائل امنيتى: اكرجه شركت ها اطلاعات شخصى زيادى در مورد ما در دسترس آنلاين دارند . اما آنها سيستم هاى امنيتى ‎Reape ken eee Cs‏ FES sepa cre Peppa eae Wa Pea Wear pe FOX gee Pea oo ‏خرج کرده اید یا محصولات زیادی را از یک شرکت خریداری کرده اید. تماس شما خیلی زود پاسخ می دهند.‎ 

صفحه 22:
fo} 6 1 

صفحه 23:
منابع ‎ShahramHassas, Math 382,Professor: Shapiro.‏ ‎Data Mining of Fractured Experimental Data Using Neurofuzzy Logic-‏ Discovering and Integrating Knowledge Hidden in Multiple Formulation Databases for a Fluid-Bed Granulation Process. Data Integration, Data Mining, and Decision Support in Biomedical Informatics. Information Mining: Integrating Data Mining and Text Mining for ‏۰مصووناام 101 ععمصتعاظ‎ Data integration through brain atlasing: Human Brain Project tools and strategies.