انجام پروژه 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 نقش مهمی در شناسایی الگوها و کشف ارتباطات پنهان میان داده ها دارد. هدف از داده کاوی استفاده از الگوریتم های مختلف برای کشف اطلاعات از 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 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

 

 

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 

 

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.

 

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 نظریه بازیها

انجام پروژه پایتون

سفارش پروژه دیتا ساینس

انجام پروژه طراحی الگوریتم 

انجام پروژه شناسایی الگو

سفارش پروژه دیتا آنالیز

 

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.

 

ضرورت 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.

 

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 Data Mining

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 

 

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.

 

5- الگوریتم های ترتیبی : این الگوریتم ها یک دنبال ترتیبی از داده های مختلف را پیدا میکنند که به صورت تکراری در یک مجموعه داده های تکرار میشود و از این ویژگی های برای تحلیل داده ها استفاده میکنند.

 

6- الگوریتم های سری زمانی : این الگوریتم ها به دنبال پیش بینی مجموعه عددی از داده ها می باشد و فقط در داده های کاربرد دارد.

 

آشنایی با انواع روش های داده کاوی

1- روش خوشه‌ای : در این روش از داده کاوی داده‌ها بر اساس ویژگی‌های مشترک خود به گروه‌های مختلف تقسیم می‌شوند. این روش به کاربران کمک می‌کند تا الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنند.

 

2- روش دسته‌بندی : در این روش از داده کاوی داده‌ها بر اساس ویژگی‌های خود به دسته‌های مختلف تقسیم می‌شوند. این روش به کاربران کمک می‌کند تا بتوانند پیش‌بینی‌های دقیقتری از رفتار داده‌ها ارائه دهند.

 

3- روش رگرسیون : در این روش از داده کاوی رابطه بین یک یا چند ورودی و خروجی مورد بررسی قرار می‌گیرد. این روش به کاربران کمک می‌کند تا بتوانند پیش‌بینی‌های دقیقتری از مقادیر خروجی براساس ورودی‌های مختلف ارائه دهند.

 

4- روش تشخیص نقطه عطف : در این روش از داده کاوی داده‌های نادر یا نامعمول شناسایی شده و از داده‌های عادی جدا می‌شوند. این روش به کاربران کمک می‌کند تا بتوانند نقطه‌های عطف در داده‌ها را شناسایی و مدیریت کنند.

 

5- روش انجمن : در این روش از داده کاوی الگوهای ارتباطات بین آیتم‌های مختلف در داده‌ها شناسایی می‌شود. این روش به کاربران کمک می‌کند تا الگوهای خریداران و سلایق آن‌ها را درک کنند.

 

6-  روش تصمیم : در این روش از داده کاوی گراف تصمیم ساخته می‌شود که به کاربران در تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌های دقیقتر کمک می‌کند.

 

7- روش شبکه عصبی: این روش از داده کاوی بر پایه ساختار شبکه های عصبی است و به کاربران در تحلیل داده های پیچیده و پرتکرار کمک می کند.

 

8- روش سامانه های پشتیبان : این روش از داده کاوی بر پایه گروه های خطی و غیر خطی است و به کاربران در تصمیم گیری های پیچیده و پرتکرار کمک می کند.

 

9- روش الگوريتم تجزيه و تحليل عاملي : الگوريتم های تجزيه و تحليل عاملي در داده کاوی به كاربران كمک مي كند با كاستي كردن ابعاد دادگان، الگو هايي كلي از دادگان كسب كنند.

 

10- روش  الگوريتم خوشه بندي بر مبنای الگوریتم ژنتیک : الگوريتم هاي خوشه بندي ژنتيك بر پايۀ الگوريتم هاي ژنتيكي هستند كه به كاربران در كلاس بندي دادگان كمک مي كند.

 

اهمیت داده کاوی در چیست ؟

داده کاوی که به آن کشف اطلاعات از میان انبوه داده ها 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 بررسی 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 داده کاوی 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 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- قابلیت بهینه سازی محصولات و خدمات 

2- توانایی شناخت مشتریان سود آور 

3- توانایی شناخت مشتریان وفادار 

4- قابلیت شناسایی و بررسی رفتار مشتری 

5- بررسی بررسی چرخه عمر مشتری 

6- قابلیت پیش‌بینی فروش با استفاده از داده کاوی 

 

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.

 

انجام پروژه داده کاوی در کدام شهر و استانها انجام پذیر است؟

یکی از مشکلات گسترده ای که بیشتر کاربران و دانشجویان با آن مواجه هستند آن است که موسسات و سایت های انجام کار تنها در یک شهر خاص متمرکز شده و دارای شعبه می باشند و این امر باعث میشود که کاربر نتواند هماهنگی های لازم در انجام پروژه داده کاوی داشته باشید این مشکل به طور کامل در متلب پروژه مرتفع شده است و میتوانید در هر شهر و استانی که هستید در کمترین زمان ممکن سفارش خود را ثبت نمایید و با کارشناس همان شهر به صورت آنلاین و لحظه ای در ارتباط باشید. همین موضوع سبب شده است که متلب پروژه کاربران زیادی از سراسر کشور و حتی جهان برای انجام سفارشات متلب پروژه را به عنوان گزینه نهایی انتخاب کنند. هدف از انجام این امر در موسسه متلب پروژه ارتباط هر چه بهتر و دسترسی آسان با کارشناس شهر مورد نظر مشتری می باشد.

 

چه شرایطی برای انجام پروژه با داده کاوی باید مهیا باشد؟

باید به این موضوع دقت داشته باشید که برای انجام پروژه داده کاوی می بابیست دانش و تخصص کافی در حوزه تحصیلات تکمیلی به خصوص کارشناسی ارشد و دکتری داشته باشید. نداشتن دانش تخصصی بالا و همچنین تجربه ناکافی در نهایت منجر به ارائه کیفیت پایین در انجام پروژه خواهد شد. یکی دیگر از نگرانی هایی که مشتریان همواره با آن مواجه هستند نداشتن زمان کافی در انجام پروژه رشته داده کاوی است و نتیجه این امر منجر به نارضایتی و عدم موفقیت در پروژه خواهد شد. موسسه متلب پروژه دارای تیم تخصصی از بهترین مجریان داده کاوی است که تجربه و تخصص بسیار بالایی در این حوزه دارند و میتوانند پروژه را با کیفیتی که مدنظر شماست تحویل دهند.

 

ضمانت و راه‌ های اعتماد در انجام پروژه داده کاوی

راه های اعتماد به یک موسسه و وب سایت در وجاهت قانونی و کسب مجوزهای لازم برای کسب و کار جستجو نمایید، متاسفانه در فضای اینترنت با رشد بی سابقه سایت های انجام پروژه داده کاوی مواجه هستیم که هیچ مجوزی برای فعالیت در این حوزه ندارند. نتیجه این اعتماد ناشیانه دریافت کار بی کیفیت و در انتها ناراضی از انجام کار خواهد شد. طبق تجربه 12 ساله متلب پروژه بسیار مشاهده شده است این موسسات به عنوان واسط عمل کرده و سفارش را به سایت های دیگر برونسپاری می نمایند. اولین گام در کسب اعتماد به یک موسسه یا وب سایت انجام تحقیقات و مطالعه نظرات مشتریان می باشد. موسسه متلب پروژه به خود می بالد که تنها گروه انجام پروژه های داده کاوی در ایران است که دارای تیم تخصصی در این زمینه می باشد. در هر لحظه میتواند به صورت آنلاین و در کسری از ثانیه با مجریان متلب پروژه تماس بگیرید و به صورت رایگان خدمات مشاوره ای حرفه ای دریافت کنید.

 

سخن پایانی جهت مشاوره و ثبت نهایی سفارش پروژه داده کاوی

انجام پروژه های داده کاوی همواره یکی از دغدغه های اصلی کاربران و دانشجویان می باشد. یکی از مهمترین وظایفی که به دانشجویان با داده کاوی داده میشود انجام تکالیف و همچنین پروژه های داده کاوی است برای انجام هماهنگی و دریافت مشاوره رایگان و تخصصی میتواند وارد سایت متلب پروژه شوید و از طریق راه های ارتباطی با ما و کارشناسان تماس حاصل فرمایید.

 

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 در حوزه پروژه دانشجویی داده کاوی ، پروژه داده کاوی با پایتون ، پروژه دیتاماینگ 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 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.