انجام پروژه های داده کاوی

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 اهیمت فراوانی در شناسایی الگوها و کشف ارتباط میان داده های بزرگ دارد. هدف از داده کاوی استفاده از الگوریتم های مختلف برای تحلیل داده های مختلف 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 های کاوی قابلیت های فراوانی از جمله پیش بینی رویدادها، شناسایی مشتریان سودمند، دیتاماینیگ ، تحلیل داده، 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.

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

انجام پروژه یادگیری ماشین

انجام پروژه طراحی الگوریتم 

انجام پروژه شناسایی الگو

 

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 

 

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 

 

لزوم استفاده از داده کاوی در کشف اطلاعات پنهان 

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 علم تحلیل داده یا 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 و بدون آن تحلیل شرایط کاری ممکن نمی باشد.

اجزای تشکیل دهنده 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.

 

ضرورت استفاده از متلب در داده کاوی 

علم داده کاوی برای استخراج اطلاعات و تحلیل 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.

 

اهمیت داده کاوی در چیست ؟

داده کاوی که به آن تحلیل داده گفته می‌شود، به معنای استخراج اطلاعات پنهان، الگوها و یا روابط مشخص در مقدار و حجم بسیار بزرگی از اطلاعات که ممکن است در یک یا چندین پایگاه داده وجود داشته باشد، می باشد. به عبارت دیگر با علم داده کاوی می توانید، بانک های اطلاعاتی و همچنین مجموعه بزرگ اطلاعات را پس از استخراج مورد تحلیل قرار دهید اهمیت داده کاوی امروزه بر کسی پوشیده نیست با توجه به موازی شدن دریافت اطلاعات در دنیای دیجیتال و لزوم دریافت استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها باعث شده بسیاری از کسب و کارها و شرکت ها موفق برای رسیدن به نهایت سودآوری و همچنین کسب رضایت مندی مشتری از داده کاوی در اولویت کاری خود استفاده کنند یکی از ده شغل پردرآمد تحلیل داده می باشد که با کمک سیستم‌های فناوری اطلاعات و نرم‌افزارهای مبتنی بر پایگاه داده، امروزه سازمان‌ها توان ذخیره حجم زیادی از داده‌ها را پیدا کرده‌اند. داده‌کاوی علمی است که به ما می‌آموزد چگونه باید داده‌ها را یافت و آن‌ها را دسته‌بندی کرد، به طوری که در مراحل بعد قابل آنالیز و تحلیل باشند. در حقیقت، داده کاوی به زبان ساده‌تر، استخراج داده‌ها و اطلاعاتی‌ست که با استفاده از آن‌ها، می‌توان رفتارها و الگوریتم‌هایی شکل داد تا حل مسائل راحت‌تر و آسان‌تر شود.

 

کاربردهای داده کاوی 

1- بهینه سازی محصولات و خدمات ( کنار گذاشتن محصول بدون استفاده در فروشگاه)

2- شناخت مشتریان سود آور ( با استفاده از اطلاعات بدست آمده از خرید مشتری )

3- شناخت مشتریان وفادار ( مشخص کردن مشتریانی که ماهیانه از فروشگاه خرید میکند )

4- شناسایی و بررسی رفتار مشتری ( بررسی رفتار مشتریانی که به صورت متناوب مشتری یک محصول هستند )

5- بررسی چرخه عمر مشتری ( استفاده از داده های مشتری و مشخص کردن چرخه میزان ماندگاری یک مشتری )

6- ارزیابی الگوی استفاده از تلفن ( داده کاوی جهت برقزاری ارتباط مستمر با مشتریان از طربق تلفن )

7- پیش‌بینی فروش با استفاده از داده کاوی ( با استفاده از میزان اطلاعات فروش با استفاده از داده کاوی

 8 -بازاریابی پایگاه داده ( تمیز کردن اطلاعات پایگاه داده و حذف داده های پرت و غیرقابل مصرف )

 

مراحل انجام پروژه داده کاوی 

1. ارسال پروژه داده کاوی از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
2. بررسی دقیق و کارشناسی پروژه داده کاوی توسط مجریان گروه متلب پروژه.
3. اعلام هزینه و قیمت پروژه داده کاوی براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
4. موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
5. شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
6. ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
7. اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
8. ارسال پروژه داده کاوی توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی 72 ساعته برای رفع اشکال.
9. در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

سفارش پروژه داده کاوی با آموزش کامل

بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟

موسسه متلب پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه داده کاوی با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.

 

ضمانت در پروژه داده کاوی به چه صورت است ؟

انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه داده کاوی دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.

 

زمان تحویل پروژه داده کاوی چگونه تعیین می‌شود ؟

زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه داده کاوی خواهد کرد.

 

آیا امکان کنسل کردن پروژه داده کاوی وجود دارد ؟

امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه داده کاوی منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.

 

امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری داده کاوی

در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه داده کاوی در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود

 

نحوه اعتماد در پروژه های داده کاوی به موسسه متلب پروژه

موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه های دانشجویی داده کاوی تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید

 

زمان پشتبانی از پروژه های داده کاوی انجام شده :

زمان پشتیبانی از پروژه داده کاوی موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری می‌تواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.

 

نحوه پیگیری سفارش ثبت شده داده کاوی

پس از ثبت سفارش کارشناسان متلب پروژه هم‌ از طریق شماره های پشتیبانی و هم از طریق برقراری ارتباط با شبکه های اجتماعی امکان پیگیری سفارش را برای مشتریان خود فراهم کرده است

 

نحوه قیمت گذاری در پروژه داده کاوی به چه صورت می باشد ؟

یکی از سوالات مشتریان عزیز که با کارشناس متلب پروژه تماس می‌گیرند همین موضوع می باشد که هزینه انجام پروژه داده کاوی من چقدر می باشد ؟

متلب پروژه با راه اندازی سیستم مناقصه ای و استعلام قیمت از صدها مجری انجام کار کمترین قیمت را از سمت مجریان دریافت کرده و در اختیار مشتری قرار میدهد به همین دلیل قیمت پروژه داده کاوی در متلب پروژه کاملا عادلانه و منصفانه است.