پروژه آماده تحقیقی داده کاوی 

توضیحات پروژه داده کاوی:

داده‌ کاوی (Data Mining) در واقع به روند استخراج اطلاعات گمشده با استفاده از ترفندهای تخصصی و شناسایی تعداد زیادی رابطه های مربوط به داده‌ها در چندین بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. اکثر محققین و مردم داده کاوی را نقطه مقابل کشف دانش در پایگاه‌ داده‌ها یا همان (KDD) می نامند. داده‌کاوی توانسته با ایجاد مراکز های مرتبط علاوه بر کشف و استخراج داده ها آنها را مورد ارزیابی و تحلیل نیز قرار دهد؛ به طوری که همین امر باعث تحولی شگرف در دنیای داده شده است.

داده کاوی را می توان به عنوان قدیمی ترین داده دانست؛ این داده تلاش کرده در سالیان اخیر با مطالعات و کاوش‌های پیشرفته و پی درپی در آمار تفاوت عمده ای در دنیای داده رقم بزند. از جمله این تغییرات می توان به: تغییر در ( مقیاس – وسعت – ابعاد – اندازه‌ ) و .. اشاره کرد. که در دنیای امروزی به ندرت پیدا می شود. همچنین داده کاوی توانسته به یادگیری ماشین و مدل‌ سازی امتداد و استمرار ببخشد.

در اینجا یک تحقیق در خصوص داده کاوی با موضوع تشخیص و کشف تقلب در تراکنش های بانکداری الکترونیکی با استفاده از داده کاوی برای رفتار مشتریان انجام گرفته است. این تحقیق 57 صفحه می باشد و چکیده ای از آن در زیر آورده شده است.

بیان مسئله

در حال حاضر، داده کاوی به دلیل اثربخشی آن، روشی محبوب برای مبارزه با کلاهبرداری در بانکداری الکترونیکی است. داده کاوی روشی کاملاً تعریف شده است که داده را به عنوان ورودی در می آورد و خروجی را به صورت الگوهای تولید می کند [1]. به عبارت دیگر، وظیفه داده کاوی تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها و استخراج برخی از اطلاعات قابل استفاده است که فرد می تواند برای مصارف بعدی در آن تعامل داشته باشد. هنگامی که یکی از مدل های مناسب را برای داده ها داریم، می توان با طبقه بندی داده ها از مدل برای پیش بینی وقایع آینده استفاده کرد. از نظر داده کاوی، تشخیص کلاهبرداری را می توان طبقه بندی داده ها دانست. داده های ورودی با مدل مناسب تجزیه و تحلیل می شوند که تعیین می کند آیا این فعالیت های کلاهبرداری را شامل می شود یا خیر. با طبقه بندی مدل های رفتارهای متقلب که قبلا کشف شده است، یک مدل طبقه بندی به خوبی تعریف می شود. سپس از این مدل می توان برای پیش بینی هرگونه فعالیت مشکوک در مجموعه داده های جدید استفاده کرد. نکته مهمی که در اینجا اهمیت دارد سرعت کشف تقلب است.

عوامل هوشمند می توانند بخش بزرگی از فرآیند کشف تقلب را به صورت خودکار انجام دهند و نیاز به مداخله انسان بسیار کم است.

علاوه بر این، عوامل هوشمند به یک مدل یا قانون پایبند نیستند. آنها می توانند با قابلیت های دستگاه خود، مدل ها و قوانین جدیدی را برای کشف تقلب بسازند. فریب عوامل هوشمند نسبت به سایر برنامه های رایانه ای برای کشف تقلب سخت تر خواهد بود. علاوه بر این، در یک سیستم چند عاملی، بسیاری از عوامل هوشمند می توانند به طور موازی کار کنند و با یکدیگر همکاری کنند. این نه تنها روند تشخیص را تسریع می بخشد بلکه دقت تشخیص را نیز افزایش می دهد. علاوه بر این، عوامل هوشمند می توانند به صورت آنلاین برای شناسایی در زمان واقعی مستقر شوند. این یک ویژگی بسیار مطلوب برای تشخیص تقلب در بانکداری الکترونیکی است.

هدف:

تشخیص و کشف تقلب در تراکنشهای بانکداری الکترونیکی با استفاده از داده کاوی رفتار مشتریان خواهد بود که سعی خواهم کرد مقاله مربوطه رو هم در متلب پیاده سازی کنم و همراه با کد و توضیحاتش براتون بفرستم.

پروژه آماده داده کاوی:

در پروژه داده کاوی ما توضیحات کار را نیز ارائه داده ایم. تا مشتری محترم بتوانند درک صحیحی از روند انجام پروژه داشته باشند.

نمونه پروژه های آماده داده کاوی:

پایاپروژه مفتخر است تا به امروز صدها پروژه مربوط به داده کاوی انجام داده است. که برخی از آنها را جهت دانلود شما عزیزان در سایت بارگزاری نموده ایم. جهت مشاهده و دانلود روی لینک روبرو کلیک نمایید: نمونه پروژه های داده کاوی 

روش دریافت پروژه آماده داده کاوی:

شما عزیزان میتوانید پروژه مورد نظر را از لینک زیر به سبد خرید خود اضافه نموده و پس از پرداخت هزینه پروژه آن را آپلود نمایید.

بروز خطای احتمالی در دانلود پروژه داده کاوی:

درصورت بروز خطای احتمالی در حین آپلود فایل پروژه داده کاوی مورد نظر میتوانید با شماره 09108760286 تماس حاصل نمایید یا از طریق آیدی تلگرام @paya001 به ما پیام دهید تا پشتیبانی تیم در اسرع وقت به درخواست شما رسیدگی نماید.