بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005 پیاده سازی آن روی بانک اطلاعات

امروزه 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 را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد

دسته بندی	کامپیوتر و IT
فرمت فایل	doc
حجم فایل	6521 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	217

دریافت فایل

فروشنده فایل

کد کاربری 8044

تمام فایل ها

چکیده

بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005

پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان

امروزه 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 را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد.

داده کاوی یکی از مهمترین روش ها ی کشف دانش است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند.داده کاوی را تحلیل گران با اهداف گوناگونی از قبیل کلاس بندی, پیش بینی, خوشه بندی ,تخمین انجام می دهند. برای کلاس بندی, مدل هاو الگوریتم هایی مانند قاعده ی بیز, درخت تصمیم, شبکه ی عصبی, الگوریتم ژنتیک مطرح شده است.برای پیش بینی مدل رگرسیون خطی ومنطقی و برای خوشه بندی الگوریتم های سلسله مراتبی و تفکیکی, وبرای تخمین مدل های درخت تصمیم و شبکه ی عصبی مطرح می شود. در فصل دوم و سوم با الگوریتم ژنتیک که یکی از الگوریتم های داده کاوی و با شبکه ی عصبی که یکی از مدل های داده کاوی هستند آشنا می شویم .درفصل چهارم به محاسبات نرم و برخی از اجزای اصلی ان و نقش آنها در داده کاوی می پردازیم.

در فصل پنجم با ابزارهای داده کاوی آشنا می شویم . برای داده کاوی ابزارهای متنوعی وجود دارد. می توان ابزارداده کاوی را با تطبیق آن ابزار با داده های مسئله و با توجه به محیط داده ای که می خواهید از آن استفاده کنید، و امکاناتی که آن ابزار دارد انتخاب کنید.وسپس به داده کاوی با SQLSERVER2005 می پردازیم .ودرفصل ششم به داده کاوی با SQL SERVER2005 روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان پرداختیم.

کلمات کلیدی ،کلاس بندی ، خوشه بندی ، پیش بینی ، تخمین

فصــل اول

مقدمه ای بر داده کاوی ^[1]

1-1-مقدمه

امروزه 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 را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .با استفاده از 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 اما وقتی که حجم داده ها خیلی 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 شوند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است .از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش^[2] بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند .

داده کاوی^[3] یکی از مهمترین این روش ها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند .

1-2-عامل مسبب پیدایش داده کاوی

اصلی ترین دلیلی که باعث شده داده کاوی کانون توجهات در صنعت اطلاعات قرار بگیرد، مساله در دسترس بودن حجم وسیعی از داده ها و نیاز شدید به اینکه از این داده ها, اطلاعات و دانش سودمند استخراج کنیم. اطلاعات و دانش بدست آمده در کاربردهای وسیعی مورد استفاده قرار می گیرد.

داده کاوی را می توان حاصل سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات دانست، که این سیر تکاملی ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده می باشد، نظیر عملیات جمع آوری داده ها وایجاد پایگاه داده، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها.

تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده فراوان آن در کاربردهای مختلف سبب جمع آوری حجم فراوانی داده شده است. این داده های فراوان باعث ایجاد نیاز برای ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده ها گشته، زیرا در حال حاضر به لحاظ داده ثروتمند هستیم ولی دچار کمبود اطلاعات می باشیم.

ابزارهای داده کاوی داده ها را آنالیز می کنند و الگوهای داده ها را کشف می کنند که می توان از آن در کاربردهایی نظیر تعیین استراتژی برای کسب و کار، پایگاه دانش^[4] و تحقیقات علمی و پزشکی، استفاده کرد. شکاف موجود بین داده ها و اطلاعات سبب ایجاد نیاز برای ابزارهای داده کاوی شده است تا داده های بی ارزش را به دانشی ارزشمند تبدیل کنیم .

-3-داده کاوی و مفهوم اکتشاف دانش (K.D.D)

با حجم عظیم داده های ذخیره شده در فایلها، بانکهای اطلاعاتی و سایر بانک های داده ای، توسعه ی ابزارهایی برای تحلیل و شاید تفسیر چنین داده هایی و برای استخراج علوم شگفت انگیزی که می توانند در تصمیم گیری مفید باشند، امری بسیار مهم و ضروری است. داده کاوی با عنوان کشف دانش در پایگاه های داده (KDD) شناخته می‌شود. کشف علومی که قبلا ناشناخته بوده‌اند و اطلاعاتی که در بانکهای اطلاعاتی موجود بوده و ذاتا بالقوه و مفید هستند.

با وجود آنکه داده کاوی و کشف دانش در پایگاه‌های داده مترادف همدیگر هستند، ولی در اصل، داده کاوی ذاتاً بخشی و تنها قسمتی جزئی از فرآیند کشف دانش است. فرآیند کشف دانش در بر گیرنده ی چندین مرحله می باشد که از اطلاعات خام، گونه هایی از علوم جدید را بدست می دهد. مراحل کشف دانش به قرار زیر است:

1- پاکسازی داده ها : در این فاز داده های اضافی و نامربوط از مجموعه داده ها حذف می شوند.(داده های ناکامل) [2]

2-یکپارچه سازی داده ها^[1] : چندین منبع داده ترکیب می شوند،

3-انتخاب داده ها : انبار داده ها شامل انواع مختلف و گوناگونی از داده ها است که همه آنها در داده کاوی مورد نیاز نیستند . برای فرایند داده کاوی باید داده ها ی مورد نیاز انتخاب شوند . به عنوان مثال در یک پایگاه داده های مربوط به سیستم فروشگاهی ، اطلاعاتی در مورد خرید مشتریان ، خصوصیات آماری آنها ، تامین کنندگان ، خرید ، حسابداری و ... وجود دارند . برای تعیین نحوه چیدن قفسه ها تنها به داده ها یی در مورد خرید مشتریان و خصوصیات آماری آنها نیاز است . حتی در مواردی نیاز به کاوش در تمام محتویات پایگاه نیست بلکه ممکن است به منظور کاهش هزینه عملیات ، نمونه هایی از عناصر انتخاب و کاوش شوند .

4-تبدیل داده ها : هنگامی که داده های مورد نیاز انتخاب شدند و داده های مورد کاوش مشخص گردیدند، معمولا به تبدیلات خاصی روی داده ها نیاز است. نوع تبدیل به عملیات و تکنیک داده کاوی مورد استفاده بستگی دارد، تبدیلاتی ساده همچون تبدیل نوع داده ای به نوع دیگر تا تبدیلات پیچیده تر همچون تعریف صفات جدید با انجام عملیاتهای ریاضی و منطقی روی صفات موجود.

5-داده کاوی : بخش اصلی فرایند ، که در آن با استفاده از روش ها و تکنیک های خاص ، استخراج الگو های مفید ، دانش استخراج می شود.

6-زیابی الگو^[2] : مشخص کردن الگوهای صحیح و مورد نظر به وسیله معیارهای اندازه گیری.

7-زنمایی دانش : در این بخش به منظور ارائه دانش استخراج شده به کاربر ، از یک سری ابزارهای بصری سازی استفاده می گردد.

1-3-1-تعریف داده کاوی

در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند . در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر ، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود. برخی از این تعاریف عبارتند از :

• داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر ، از پیش ناشناخته قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ که شامل بهره گیری از بزارهای آنالیز داده ها، برای کشف الگوهای موجود و روابط ناشناخته‌ی میان داده ها در حجمی وسیع می باشد. و استفاده از آن درتصمیم گیری فعالیتهای تجاری مهم.
• اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود [3].
• داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها [4].
• داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ .
• داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها .

همانگونه که در تعاریف گوناگون داده کاوی مشاهده می شود ، تقریبا در تمامی تعاریف به مفاهیمی چون استخراج دانش ، تحلیل و یافتن الگوی بین داده ها اشاره شده است .

تخمینکلاس بندیسیستم های پایگاهی

** توجه: شما دوستان میتوانید از اینجا وارد فروشگاه بزرگ الماس شده و دیگر محصولات و پروژه های مشابه را جست جو نمایید... هدف ما رضایت شماست

تخمین تلاش و زمان سیستم حقوق و دستمزد

برای ثبت مشخصات پرسنلی باید بتوان از فرم تعریف محل های جغرافیای محل تولد ، فرم تعریف نوع پرسنلی نوع پرسنل، فرم تعریف وضعیت سربازی نوع معافیت، فرم تعریف مدرک تحصیلی مدرک تحصیلی، فرم تعریف بانک نام بانک، فرم تعریف شعب نام شعبه ، فرم تعریف نوع بیمه نوع بیمه تامین اجتماعی، و از فرم تعریف کارگاه نام کارگاه را مشخص نمود

دسته بندی	کامپیوتر و IT
بازدید ها	17
فرمت فایل	doc
حجم فایل	515 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	25

فروشنده فایل

کد کاربری 15

تمام فایل ها

برای ثبت مشخصات پرسنلی باید بتوان از فرم تعریف محل های جغرافیای محل تولد ، فرم تعریف نوع پرسنلی نوع پرسنل، فرم تعریف وضعیت سربازی نوع معافیت، فرم تعریف مدرک تحصیلی مدرک تحصیلی، فرم تعریف بانک نام بانک، فرم تعریف شعب نام شعبه ، فرم تعریف نوع بیمه نوع بیمه تامین اجتماعی، و از فرم تعریف کارگاه نام کارگاه را مشخص نمود.

فهرست مطالب

پیچیدگی فایل ها

پیچیدگی فایل مشخصات پرسنلی

پیچیدگی فایل کسورات

پیچیدگی فایل پرداختی ها

پیچیدگی فایل عوامل پایه حقوقی

پیچیدگی فایل وام

پیچیدگی فایل وضعیت کارکرد پرسنلی

پیچیدگی فایل تعریف محل جغرافیایی

پیچیدگی فایل تعریف مدرک تحصیلی

پیچیدگی فایل تعریف وضعیت سربازی

پیچیدگی فایل تعریف نوع پرسنلی

پیچیدگی فایل تعریف بانک

پیچیدگی فایل تعریف شعبه

پیچیدگی فایل تعریف کارگاه

پیچیدگی فایل تعریف نوع بیمه

پیچیدگی پردازه های ورودی

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم ایجادپرسنلی

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف محل های جغرافیایی

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف مدرک تحصیلی

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف بانک

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف شعبه

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف کارگاه

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف نوع بیمه

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف عوامل پایه حقوقی

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف عوامل پرداختی و کسورات

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف وام

پیچیدگی پردازه های ورودی فرم تعریف صدور فیش

پیچیدگی پردازه های خروجی

پیچیدگی پردازه های خروجی گزارش صدور فیش حقوقی

پیچیدگی پردازه های خروجی گزارش کارگاه ها

پیچیدگی پردازه های خروجی گزارش فیش حقوقی ماهانه پرسنلی

پیچیدگی پردازه های خروجی گزارش وامها

پیچیدگی پردازه های پرس وجو های خارجی فرم تعریف شعبه

پیچیدگی پردازه های پرس وجو های خارجی فرم عوامل پایه حقوقی

پیچیدگی پردازه های ورودی

منابع

تخمین تلاش و زمان سیستم حقوق و دستمزدتخمینتلاش و زمانحقوقدستمزدسیستم حقوق و دستمزدپیچیدگیپردازهخروجیورودی

*******فروشگاه اینترنتی الماس******