پروژه اینترنت اشیا(جدید)- ادغام الگوریتم K-means و Relief- GAPSO -مدیریت داده ها در اینترنت اشیا-iot-internrt of thing

اختصاصی از فی فوو پروژه اینترنت اشیا(جدید)- ادغام الگوریتم K-means و Relief- GAPSO -مدیریت داده ها در اینترنت اشیا-iot-internrt of thing دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقدمه ای بر اینترنت اشیا و مدیریت داده ها در اینترنت اشیا توسط ادغام دو الگوریتم(iot:internet of thing2016)

تحقیق در مورد انواع پایگاه داده

اختصاصی از فی فوو تحقیق در مورد انواع پایگاه داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 

تعداد صفحات: 9


فهرست مطالب :
لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 

تعداد صفحات: 12


فهرست مطالب :
•۱ تاریخچه پایگاه داده
•۲ انواع دادگان ها
•۳ مدل های پایگاه داده
۳.۱ مدل تخت
۳.۲ مدل شبکه ای(Network)
۳.۳ مدل رابطه ای
۳.۴ پایگاه داده‌های چند بعدی
۳.۵ پایگاه داده‌های شیء
•۴ ویژگی‌های سیستم مدیریت پایگاه داده‌ها
•۵ فهرست سیستم‌های متداول مدیریت دادگان  


دادِگان (پایگاه داده‌ها یا بانک اطلاعاتی) به مجموعه‌ای از اطلاعات با ساختار منظم و سامانمند گفته می‌شود. این پایگاه‌های اطلاعاتی معمولاً در قالبی که برای دستگاه‌ها و رایانه‌ها قابل خواندن و قابل دسترسی باشند ذخیره می‌شوند. البته چنین شیوه ذخیره‌سازی اطلاعات تنها روش موجود نیست و شیوه‌های دیگری مانند ذخیره‌سازی ساده در پرونده‌ها نیز استفاده می‌گردد. مسئله‌ای که ذخیره‌سازی داده‌ها در دادگان را موثر می‌سازد وجود یک ساختار مفهومی است برای ذخیره‌سازی و روابط بین داده‌ها است.
پایگاه داده در اصل مجموعه‌ای سازمان یافته از اطلاعات است.این واژه از دانش رایانه سرچشمه می‌‌گیرد ،اما کاربر وسیع و عمومی نیز دارد، این وسعت به اندازه‌ای است که مرکز اروپایی پایگاه داده (که تعاریف خردمندانه‌ای برای پایگاه داده ایجاد می‌‌کند) شامل تعاریف غیر الکترونیکی برای پایگاه داده می‌‌باشد. در این نوشتار به کاربرد های تکنیکی برای این اصطلاح محدود می‌‌شود.
یک تعریف ممکن این است که: پایگاه داده مجموعه‌ای از رکورد های ذخیره شده در رایانه با یک روش سیستماتیک (اصولی) مثل یک برنامه رایانه‌ای است که می‌‌تواند به سوالات کاربر پاسخ دهد. برای ذخیره و بازیابی بهتر، هر رکورد معمولا به صورت مجموعه‌ای از اجزای داده‌ای یا رویداد ها سازماندهی می‌‌گردد. بخش های بازیابی شده در هر پرسش به اطلاعاتی تبدیل می‌‌شود که برای اتخاذ یک تصمیم کاربرد دارد. برنامه رایانه‌ای که برای مدیریت و پرسش و پاسخ بین پایگاه‌های داده‌ای استفاده می‌‌شود را مدیر سیستم پایگاه داده‌ای یا به اختصار (DBMS) می‌‌نامیم. خصوصیات و طراحی سیستم های پایگاه داده‌ای در علم اطلاعات مطالعه می‌‌شود.

دانلود مقاله مقدمات داده پردازی

اختصاصی از فی فوو دانلود مقاله مقدمات داده پردازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

هر اطلاع مفید ولازم درباره چیز یا امری رایک داده می گویند.به شناسنامه خود نگاه کنید.نام، نام خانوادگی،نام پدر ،سال تولد،محل تولد،شماره شناسنامه وسایر اطلاعات آن ،همه درباره شماست.

اینها داده های مرتبط با شما هستندوشما را از دیگران متمایز ومجزا می کنند؛ به شما سود می رسانند؛

حقوق شما را محفوظ می دارند وبه دولت امکان می دهند که برای شما برنامه ریزی کندو امکانات فراهم سازد.

داده ها در همه امور، نقش بازی می کنند.مثلا در دادوستد، داده ها نقش بسیار بزرگی دارند.اطلاع ازاین که چه مقدارپول دارید؛ بابت چه کالا وخدماتی پول گرفته یا پرداخته اید؛ از چه حسابی پول برداشته وبه کدام حساب واریز کرده اید؛ چقدر طلبکبرید وچقدر بدهکارید؛و…. همه، داده های مالی شما هستند . حسابداران با چنین دا ده های مالی  سروکاردارند وآن را مدیریت می کنند وازآن ها نتیجه گیری می کنند.

گفتیم که داده ها باید مفید ولازم باشند.مثالی می زنیم:

اگردر شناسنامه شما وزن یا قد شما را می نوشتند،صحیح بود؟ پاسخ منفی است.ذکر وزن وقد در شناسنامه کاربردی ندارد و وجود آنها لازم نیست، هر چند که مفید است.اما در پرونده پزشکی شما هم لازم هستند وهم مفید،زیرا به شناسایی وضع سلامت شما ونیز، به شناخت ودرمان بیماری شما یاری میرسانند.

داده ها با هم ارتباط دارند.

اگر بدانید شماره شناسنامه شخصی 259 است، آیا می توانیداورا پیدا کنید؟ این کار دشوار است. ممکن است شماره شناسنامه خیلی از مردم259 باشد. حالا اگر بدانید که نام آن شخص مثلا مسعود است یافتن او آسانتر می شود؛ هر چند که هنوز هم شاید اسم خیلیها مسعود وشماره شناسنامه شان 259 باشد.اما اگر در همین حال، نام خانوادگی او را هم بدانید دیگر یافتن اوساده می شود.نتیجه ارتباط داده ها به یکدیگر، شناسایی سریعتر است.داده هایی که به هم ارتباط نداشته باشند یا نتوان ارتباط آنها را نسبت به هم پیدا کرد، کاربرد زیادی ندارد وشاید اصلا به درد نخورد.

داده های نامرتب کاربرد ندارند.

اگر اطلاعات وداده های زیادی را بدون نظم وترتیب در جاهای مختلف پخش کنید، چطور می توانید به هنگام نیاز ازمیان آنها چیز خاصی را پیدا کنید؟داده ها هم مثل اشیای یک خانه یا انبار هستند وفقط از طریق نظم دادن وطبقه بندی وتازه کردن آنهاست که می توان از آنها سود برد .

داده ها چگونه مرتب میشوند؟

راههای مختلفی برای مرتب کردن داده ها وجود دارد.یکی از آسانترین روشها آن است که داده هارا به شکل یک جدول در آوریم. همه شمامی دانید جدول چیست.برنامه دانشگاه شما یک جدول است.دفتر حضور وغیاب کلاس شما یک جدول است صورتحساب بانکی پدر ومادر شما یک جدول است . اصول تمام جدولها یکی است ودرک آن نیز بسیار آسان است.در تمام آنها،برای مرتب کردن اطلاعات صفحه را خط کشی کردند وآن به شکل سطر ها وستونها در آوردند.به این ترتیب ، مجبورید اطلاعات را به شکل مرتب و زیر هم ،در جدول وارد کنید.در بالای هر ستون جدول،نام آنچه را که قرار است در آن ستون وارد کنید،می نویسید.در هر سطر اطلاعات،نام شخص یا چیزی را که آن داده ها به او مرتب است می نویسید.مثالی می زنیم.کتابهایی را که در خانه یا دانشگاه دارید،در نظر بگیرید.می توانید یک جدول درباره ی آنها تشکیل دهید و اطلاعات مرتبط با کتابها را در آن نگهداری کنید.در مورد هر کتاب می توانید داده هایی از قبیل نام کتاب،نام نویسنده،نام مترجم،نام ناشر،تعداد صفحات،تاریخ نشر و… را به صورت زیر،تبدیل به یک جدول کنید. 

شامل 42 صفحه فایل word قابل ویرایش

کاملترین مجموعه داده کاوی: استفاده از داده کاوی در دسته بندی مشتریان

اختصاصی از فی فوو کاملترین مجموعه داده کاوی: استفاده از داده کاوی در دسته بندی مشتریان دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کاملترین مجموعه داده کاوی: استفاده از داده کاوی در دسته بندی مشتریان

استفاده از داده کاوی در دسته بندی مشتریان

به همراه منابع و اسلاید ها و دکیومت رود 108 صفحه ای

 مقدمه ای بر داده کاوی
 داده کاوی داده های مشتریان
دسته بندی مشتریان با روشهای موجود
 ارائه یک روش جدید برای انجام عملیات دسته بندی
مقایسه روشهای موجود و روش جدید
 تعیین تعداد بهینه مشتریان دعوتی برای یک محصول جدید
پیشنهاد یک روش جدید برای مقایسه الگوریتمهای دسته بندی مشتریان
 نتیجه گیری و اقدامات آتی

مقدمه

از زمان پیدایش علم آمار دانشمندان نیاز به کشف خصوصیات داده ها را احساس کرده بودند. با استفاده از آمار و روشهای آن در آن زمان خصوصیات داده ها از قبیل پراکندگی و تمرکز آنها بررسی می شد. با افزایش نیاز به استفاده از داده ها و درک ارزش اطلاعات ، داده ها به سرعت در حال جمع و ذخیره شدن می باشند که این سرعت همه روزه در حال زیاد شدن می باشد. به موازات سرعت زیاد ذخیره شدن داده ها ابزارهای محاسبه مکانیکی، الکتریکی و در نهایت کامپیوترها نیز بوجود آمده اند. حجم زیاد داده های ذخیره شده که معمولا  از منابع گوناگون تهیه شده بودند و بعضا دارای قالبهای متفاوتی نیز بودند سبب شد که در بعضی موارد روشهای آماری به تنهایی قادر به کشف خصوصیات داده ها نباشند. دانشمندان برای رفع این مشکل تصمیم گرفتند که از سرعت بالای کامپیوترها استفاده نمایند. همین امر سبب شد که روشهای ابتکاری دیگری علاوه بر روشهای آماری مثل شبکه های عصبی، الگوریتم ژنتیک ایجاد شود.

سه موضوع انبارش و ذخیره شدن داده ها، افزایش سرعت کامپیوترها و پیدایش الگوریتمهای جدید کار با داده ها باعث ایجاد علمی با نام داده کاوی[1] شده است.

داده کاوی عبارت است از "استخراج اطلاعات و دانش و کشف الگوهای پنهان از یک پایگاه داده های بسیار بزرگ"  ]3[ . که این الگوها و دانشها معمولا مستتر در داده        می باشند. از داده کاوی می توان برای انجام کارهایی مثل دسته بندی[2]، پیش بینی[3]، تخمین[4] و خوشه بندی[5] داده ها استفاده نمود. برای انجام این کارها تکنیکهایی توسعه یافته اند که با توجه به پیشرفت کامپیوترها و این علم همه روزه برتعداد و کیفیت این تکنیکها افزوده  می شود. تعدادی از معروفترین این تکنیکها عبارتند از: الگوریتمهای خوشه بندی[6]، شبکه های عصبی[7]، الگوریتم ژنتیک[8]، نزدیکترین همسایگی[9] و درخت تصمیم گیری[10].

ویژگیهای داده کاوی سبب شده که امروزه در تجارت و کسب و کار از آن بسیار استفاده شود. شرکتهای مخابراتی، بانکها، شرکتهای بازاریابی و تبلیغاتی و کلیه شرکتهایی که از پایگاههای داده های بزرگی برخوردار بوده و از اهمیت اطلاعات و آگاهی در بازار خبر دارند‏‏، می توانند از داده کاوی بعنوان یک ابزار بسیار قوی برای رشد و پیشرفت در بازار استفاده کنند.

یکی از زمینه های بسیار مهم تجارت که امروزه مورد توجه بسیاری قرار گرفته است مشتریان و داده های مربوط به آنهاست. سازمانها به دلیل اهمیتی که به مشتریان و اطلاعات مربوط به آنها می دهند با سرعت زیادی در حال ذخیره سازی  و استفاده از   داده های مربوط به مشتریان خود هستند. همین امر سبب شده تا علم داده کاوی خود را بیشتر درتحلیل داده های مشتریان نمایان سازد.

[1]  Data Mining

[2]  Classification

[3]  Prediction

[4]  Estimation

[5]  Clustering

[6]  Cluster Detection Algorithm

[7]  Neural Networks

[8]  Genetic Algorithm

[9]  Nearest Neighboring

[10]  Decision Tree

Data Warehouse برای سازمانها

اختصاصی از فی فوو Data Warehouse برای سازمانها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در حالی که عمر کوتاهی از استفاده از Database بعنوان بستری برای داده ها جهت انجام آنالیزهای پیچیده می گذرد، ولی نیاز به اینگونه عملیات از دیرزمانی احساس می شده و ابزار Database نیز در اینمورد از ارجحیت خاصی برخوردار گردیده اند. پاسخ به سؤالاتی نظیر What – If ، شبیه سازمانهای عملیات مهم مانند معرفی یک محصول جدید، یا تعیین پر سودترین محصولات، همگی از نیازهای اصلی کسب و کار بشمار آمده و ایجاد Data warehouse به کمک کامپیوتر جهت حل اینگونه مسایل کمک بسیار بزرگی کرده است.

در واقع کامپیوتر جهت حل مسایل پیچیده آنالیز داده ها، از سالهای 1950 مورد استفاده بوده اند و اساساً ماهیت مسایلی که توسط Data warehouse حل می شود، در این پنچ دهه تفاوتی نکرده است. انجام عملیات مختلف بر روی اعداد برای بدست آوردن نتایج گوناگون، عملیات Aggregation روی داده های هر مجموعه و آنالیز واریانس  داده ها، جدید بشمار نمی آیند.

این فایل دارای 40 صفحه می باشد.