09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
انجام پروژه داده کاوی در هر رشته ای و تخصصی نیاز عمومی می باشد زیرا پردازش داده هاست که نتایج را به دست انسان می رساند تا باعث رشد و پیروزی او شود. پروژه های داده کاوی در نرم افزار های مختلف مانند متلب ، رپیدمایندر ، spss و… انجام می گیرد که همگی به تخصص بالایی نیاز دارند که پروژه سرا با بالاترین کیفیت ممکن توسط متخصصان مجربش این خدمات را ارائه می دهد.
داده کاوی در متلب و داده کاوی در پایگاه داده های مختلف با زبان های برنامه نویسی در این زمینه خواستار بسیار زیادی دارد از این رو پروژه سرا داده کاوی در متلب و داده کاوی با زبان های برنامه نویسی را همیشه با کمترین زمان و هزینه ممکن و بالاترین کیفیت انجام می دهد.
انجام پروژه داده کاوی
تعریف داده کاوی
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
با توجه به گسترش کاربردهای داده کاوی برای شرکت ها در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان، علم داده کاوی (Data Mining) مورد توجه بسیاری از سازمان ها قرار گرفته است. یک کمپانی تجاری انبوهی از داده ها را در زمینه خدمات و کالاهای فروخته شده به مشتریان خود را نگهداری می نماید. با هرچه گسترده تر شدن این داده ها تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از این حجم عظیم از داده دچار مشکل خواهد شد. در واقع علم داده کاوی همانند استخراج اطلاعات ارزشمند در یک معدن منابع گرانبها می باشد. از طرفی سازمان ها برای برنامه ریزی و تنظیم استراتژی های بازاریابی و مارکتینگ نیاز به استخراج اطلاعات از داده های قبلی و تحلیل رفتار مشتریان خود در گذشته و آینده دارند. با استفاده از داده کاوی می توان رفتار مشتریان را تحلیل نمود و اطلاعات مفیدی را از میان انبوهی از اطلاعات استخراج نمود. با استفاده از علم داده کاوی می توان الگوهای پنهان رفتاری مشتریان را خارج نمود و پیش بینی هایی را برای آینده ارائه داد.
انجام پروژه داده کاوی
برخی زمینه های داده کاوی
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
رش سفارشات زیر در این زمینه می باشد (همچنین هر گونه سفارش جدید):
انجام پروژه داده کاوی با متلب
انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین
انجام پروژه داده کاوی با وکا
انجام پروژه برنامه نویسی داده کاوی با R
انجام پروژه داده کاوی با IBM SPSS Modeler
انجام پروزه داده کاوی باOrange Data Mining
انجام پروژه یادگیری ماشین و داده کاوی با Tanagra
انجام پروژه داده کاوی با پایتون
انجام هر گونه پروژه داده کاوی
خدمات دیگر پروژه سرا (
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
)
فارش پروژه فقط در زمینه داده کاوی با نرم افزار های ذیل پذیرفته می شود : انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر RapidMiner انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2 انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار نایم knime انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RStudio انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار اورنج کانواس Orange Canvas انجام پروژه های متن کاوی text mining با نرم افزار رپیدماینر rapidminer مشاوره و انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، دکترای داده کاوی مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی در زمینه های : الگوریتم های دسته بندی Classification درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear) رگرسیون : Regression ، Logeistic نزدیکترین همسایه: KNN الگوریتم های خوشه بندی Clustering خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth
آشنایی با نرم افزار داده کاوی Weka
شماره پروژه :
انجام پایان نامه کارشناسی ارشدWeka
مقدمه
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
تا به امروز نرم افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگـوریتمهای پیاده سـازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصـور سـازی، روشهای پیش پردازش داده ها، واسطهای کاربر پسند، پلتفرمهای سازگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارا، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفی میشود.
1- معرفی نرم افزار Weka
میزکارWeka ، مجموعهای از الگوریتمهای روز یادگیری ماشینی و ابزارهای پیش پردازش دادهها میباشد. این نرمافزار به گونهای طراحی شده است که میتوان به سرعت، روشهای موجود را به صورت انعطافپذیری روی مجموعههای جدید داده، آزمایش نمود. این نرمافزار، پشتیبانیهای ارزشمندی را برای کل فرآیند داده کاوی های تجربی فراهم میکند. این پشتیبانیها، آماده سازی دادههای ورودی، ارزیابی آماری چارچوبهای یادگیری و نمایش گرافیکی دادههای ورودی و نتایج یادگیری را در بر میگیرند. همچنین، هماهنگ با دامنه وسیع الگوریتمهای یادگیری، این نرمافزار شامل ابزارهای متنوع پیش پردازش دادههاست. این جعبه ابزار متنوع و جامع، از طریق یک واسط متداول در دسترس است، به نحوی که کاربر میتواند روشهای متفاوت را در آن با یکدیگر مقایسه کند و روشهایی را که برای مسایل مدنظر مناسبتر هستند، تشخیص دهد.
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است.Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی، آزمایش شده است.
این نرم افزار، یک واسط همگون برای بسیاری از الگوریتمهای یادگیری متفاوت، فراهم کرده است که از طریق آن روشهای پیش پردازش، پس از پردازش و ارزیابی نتایج طرح های یادگیری روی همه مجموعه های داده موجود، قابل اعمال است.
نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.
همچنین، این نرم افزار شامل مجموعه متنوعی از ابزارهای تبدیل مجموعههای داده ها، همانند الگوریتمهای گسسته سازی میباشد. در این محیط میتوان یک مجموعه داده را پیش پردازش کرد، آن را به یک طرح یادگیری وارد نمود، و دستهبندی حاصله و کارآییاش را مورد تحلیل قرار داد.( همه این کارها، بدون نیاز به نوشتن هیچ قطعه برنامهای میسر است.)
این محیط، شامل روشهایی برای همه مسایل استاندارد داده کاوی مانند رگرسیون، ردهبندی، خوشهبندی، کاوش قواعد انجمنی و انتخاب ویژگی میباشد. با در نظر گرفتن اینکه، دادهها بخش مکمل کار هستند، بسیاری از ابزارهای پیش پردازش دادهها و مصورسازی آنها فراهم گشته است. همه الگوریتم ها، ورودیهای خود را به صورت یک جدول رابطهای به فرمت ARFF دریافت میکنند. این فرمت دادهها، میتواند از یک فایل خوانده شده یا به وسیله یک درخواست از پایگاه دادهای تولید گردد.
یکی از راههای به کارگیری Weka ، اعمال یک روش یادگیری به یک مجموعه داده و تحلیل خروجی آن برای شناخت چیزهای بیشتری راجع به آن اطلاعات میباشد. راه دیگر استفاده از مدل یادگیری شده برای تولید پیشبینیهایی در مورد نمونههای جدید است. سومین راه، اعمال یادگیرندههای مختلف و مقایسه کارآیی آنها به منظور انتخاب یکی از آنها برای تخمین میباشد. روشهای یادگیری Classifier نامیده میشوند و در واسط تعاملی Weka ، میتوان هر یک از آنها را از منو انتخاب نمود. بسیاری از classifier ها پارامترهای قابل تنظیم دارند که میتوان از طریق صفحه ویژگیها یا object editor به آنها دسترسی داشت. یک واحد ارزیابی مشترک، برای اندازهگیری کارآیی همه classifier به کار میرود.
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
پیاده سازیهای چارچوبهای یادگیری واقعی، منابع بسیار ارزشمندی هستند که Weka فراهم می کند. ابزارهایی که برای پیش پردازش دادهها استفاده میشوند Filter نامیده میشوند. همانند classifier ها، میتوان filter ها را از منوی مربوطه انتخاب کرده و آنها را با نیازمندیهای خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به کارگیری فیلترها اشاره میشود.
علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پیاده سازی الگوریتمهایی برای یادگیری قواعد انجمنی، خوشهبندی دادهها در جایی که هیچ دستهای تعریف نشده است، و انتخاب ویژگیهای مرتبط در دادهها میباشد.
2- روش استفاده از Weka
جهت درک بهتر مطالب این بخش، یک پایگاه داده با فرمت (comma-separated format ) .csv به نام bank-data.csv به عنوان مثال در نظر گرفته میشود. این بانک اطلاعاتی شامل اطلاعاتی در مورد 600 فرد مختلف است که فیلدهای تشکیل دهنده آن به شرح زیر هستند: