پاورپوینت مدلهای رشد اقتصادی

پاورپوینت مدلهای رشد اقتصادی

فرمت فایل : ppt

حجم : 792

صفحات : 32

گروه : اقتصاد

توضیحات محصول :

دانلود پاورپوینت با موضوع مدلهای رشد اقتصادی، در قالب ppt و در 32 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:

مقدمه

تقسیم بندی مدلهای رشد

نظریه رشد اقتصادی  هارود- دومار

   عامل کلیدی رشد اقتصادی

فرضیات مدل رشد اقتصادی  هارود- دومار

  متغیرهای مدل رشد اقتصادی  هارود- دومار

تفسیر رابطه نرخ رشد اقتصادی

انتقادات وارد بر نظریه هارود- دومار

مدل رشد سولو

مدل رشد سولو بدون پیشرفت تکنولوژی

فروض اساسی مدل سولو بدون پیشرفت تکنولوژی

مقایسه مدل سولو و مدل هارود -دومار

مدل رشد سولو با پیشرفت تکنولوژی

تفسیر مدل رشد سولو با پیشرفت تکنولوژی

قسمتی از متن:

مدل رشد هارود - دومار بر اساس تجربه کشورهای پیشرفته صنعتی پایه گذاری شده است . این مدل  در حقیقت بسط نظریه کینز است. نظریه کینز  بر خلاف نظریه کلاسیکها  می گوید   پس انداز  برابر  سرمایه گذاری است. هاردو و دومار سعی کردند  نظریه  رشد اقتصادی خود را بر اساس رشد یکنواخت، بی وقفه و ملایم استوار سازند.

توضیحات:

این فایل شامل پاورپوینتی با موضوع " مدلهای رشد اقتصادی" می باشد که در حجم 32 اسلاید، همراه با تصاویر و توضیحات کامل تهیه شده است که می تواند به عنوان ارائه کلاسی توسط دانشجویان رشته اقتصاد مورد استفاده قرار گیرد.

پاورپوینت تهیه شده بسیار کامل و قابل ویرایش بوده و در تهیه آن، کلیه اصول و علائم نگارشی و چیدمان جمله بندی رعایت شده و به راحتی و به دلخواه می توان قالب آن را تغییر داد.

قیمت محصول : 12000 تومان

فصل دوم پایان نامه داده کاوی در بانک

فصل دوم پایان نامه داده کاوی در بانک

هدف از فصل دوم پایان نامه داده کاوی در بانک با عنوان «مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی» می باشد

مشخصات فایل

تعداد صفحات	105
حجم	630 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی	docx
دسته بندی	رشته فناوری اطلاعات (IT)

توضیحات کامل

هدف از  فصل دوم پایان نامه داده کاوی در بانک با عنوان «مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی» می باشد.

با بکارگیری تکنیک های هوشمند داده‌کاوی مشتریان بانک مهر اقتصاد در پنج دسته و با توجه به بیشترین شباهت در الگوی رفتاری گروه بندی شدند.خوشه‌بندی مشتریان بر مبنای چارچوب ارائه شده در این تحقیق به ما کمک می کند تا مشتریانی که دارای الگوهای رفتاری مشابه بر حسب متغیرهای تراکنشی مشتریان و ممتغیرهای جمعیت آماری هستند را در گروه های واحدی در نظر گرفته و بر مبنای ویژگی‌های اکثریت مشتریان هر گروه، سرویس های متناسب با این ویژگی ها را به روش‌های متفاوت به مشتریان پیشنهاد نمود.

می توان با بررسی خوشه‌ها، خوشه هایی که بیش‌ترین تعداد مشتریان کلیدی در آن ها قرارگرفته‌اند شناسایی نمود. با این امکان مشتریان مستعد کلیدی شدن شناخته می شوند و با خدمت رسانی هر چه بیشتر به این گروه ها منجر به حفظ و ادامه ارتباط مؤثر آن ها با بانک گردید.با بررسی خوشه هایی که بیش‌ترین مشتریان کلیدی را در خود جای داده اند و شناسایی اکثریت مشتریان در این خوشه‌ها از منظر نوع شغل، محل منطقه بانکی و جنسیت و ... و با نظر کارشناسان و خبرگان بانکی می توان خدمات بانکی ویژه و متناسب با این گروه ها را طراحی نموده و از طریق پیامک و یا به طور رودررو به این افراد معرفی نمود.

فهرست مطالب
 

فصل دوم    18
2 1  مقدمه    18
2 2  مدیریت دانش    21
2 2 1  دانش چیست؟    21
2 2 2  هرم دانش    22
2 2 3  انواع دانش    23
2 2 3 1  دانش صریح    23
2 2 3 2  دانش ضمنی    24
2 2 4  مدیریت دانش چیست؟    24
2 2 5  استراتژی‌های مدیریت دانش    26
2 2 5 1  استراتژی اجتماعی سازی (تبدیل دانش پنهان به پنهان)    27
2 2 5  2  استراتژی برونی سازی (پنهان به آشکار)    28
2 2 5  3  استراتژی ترکیب سازی (آشکار به آشکار)    28
2 2 5  4  استراتژی درونیسازی (آشکار به پنهان)    29
2 2 6 معایب عدم بهرهگیری از دانش در سازمان    29
2 2 7  اهداف مدیریت دانش    30
2 2 8  مدل های مدیریت دانش    31
2 3  مدیریت دانش مشتری    33
2 3 1  انواع دانش مشتری    35
2 3 2  مدل مدیریت دانش مشتری    40
2 4  مدیریت ارتباط با مشتری    42
2 4 1  مدیریت ارتباط مشتریان در نظام بانکی    46
2 4 2  مدیریت ارتباط با مشتری: اهداف، مزایا و چالش‌ها    48
2 5  مقایسه مفاهیم CKM و KM و CRM    50
2 6  تاریخچه‌ای از بانک و بانکداری    54
2 7   سیر تحول فناوری اطلاعات در صنعت بانکداری    55
2 7 1 دوره اول: اتوماسیون پشت باجه    55
2 7 2  دوره دوم: اتوماسیون جلوی باجه    56
2 7 3  دوره سوم: اتصال مشتریان به حساب‌هایشان    56
2 7 4  دوره چهارم: یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و مرتبط کردن مشتریان با تمامی عملیات بانکی    57
2 7 5  بانکداری الکترونیک    57
2 8  داده‌کاوی    58
2 8 1  مقایسه روش‌های آماری و داده‌کاوی    59
2 8 2  مفهوم داده‌کاوی    61
2 8 3  داده‌کاوی و کشف دانش    64
2 8 4  فرایند داده‌کاوی    66
2 8 5  معرفی روش‌های داده‌کاوی    73
2 8 5 1  دسته‌بندی    75
2 8 5 2  درخت تصمیم    76
2 8 5 3  شبکه‌های عصبی    77
2 8 5 4  پیش بینی    79
2 8 5 5  خوشه‌بندی    80
2 8 5 5  انواع خوشه‌بندی    81
2 8 5 5 2  معیارهای ارزیابی در خوشه‌بندی    83
2 8 5 6  تحلیل انحراف    85
2 8 5 7  قواعد وابستگی (انجمنی)    86
2 8 5 8  تحلیل توالی    86
2 8 6  نرم‌افزار داده‌کاوی    87
2 8 7  کاربردهای داده‌کاوی    88
2 8 7 1  داده‌کاوی در صنعت بانکداری    90
2 9  پیشینه تحقیق    91
2 9 1  کاربرد داده‌کاوی در بخش‌بندی و مدل‌سازی رفتاری مشتریان در صنعت بانکداری    93
2 9 2  کاربرد داده‌کاوی در ارزیابی اعتبار مشتریان    96
2 9 3  کاربرد داده‌کاوی در زمینه کشف تقلب    98
2 9 4  کاربرد داده‌کاوی در تحلیل روی‌گردانی مشتری    99
2 10  جمع‌بندی مطالب فصل    106

منابع و مآخذ    

فهرست جدول‌ها
جدول 2 1 انواع مختلف تبدیلات دانش    19
جدول 2 2 مقایسه مفاهیم مدیریت دانش، مدیریت ارتباط با مشتری و مدیریت دانش مشتری    35
جدول 2 3 مقایسه روش‌های تحلیل آماری و داده‌کاوی    41
جدول 2 4 فعالیت‌های مربوط به فازهای CRISP DM و خروجی هر فعالیت    50
جدول 2 5 نمونه داده‌های مورد نیاز در یک مسئله مدل‌سازی به روش دسته‌بندی    54
جدول 2 6 معیارهای محاسبه شباهت در خوشه‌بندی    59
جدول 2 7 معیارهای محاسبه فاصله در خوشه‌بندی    60
جدول 2 8 پژوهش‌های انجام‌گرفته در زمینه کاربرد داده‌کاوی در صنعت بانکداری    71
 

فهرست تصاویر و نمودارها
شکل 2 1 سلسله‌مراتب دانش    16
شکل 2 2 دانش صریح فقط بخش کوچکی از دانش را تشکیل می‌دهد.    17
شکل 2 3 مدل مدیریت دانش پروبست و رمهارد    22
شکل 2 4 چارچوب خوشه انگور جهت نوع شناسی دانش مشتری    26
شکل 2 5 مدل مدیریت دانش مشتری    28
شکل 2 7 گام‌های فرایند تولید دانش از پایگاه داده‌ها    44
شکل 2 8 متدولوژی فرآیند استاندارد میان صنعتی داده‌کاوی (CRISP DM)    47
شکل 2 9 دسته‌بندی کلی عملکردهای داده‌کاوی    52
شکل 2 11 نیروهای رقابتی پورتر    64
 

توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پایان نامه داده کاوی در بانک

پایان نامه داده کاوی در بانک

هدف از پایان نامه داده کاوی در بانک با عنوان «مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی» می باشد

مشخصات فایل

تعداد صفحات	185
حجم	973 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی	docx
دسته بندی	رشته فناوری اطلاعات (IT)

توضیحات کامل

هدف از پایان نامه داده کاوی در بانک با عنوان «مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی» می باشد، بخش‌بندی مشتریان بانک مهر اقتصاد باهدف کشف ویژگی‌های رفتاری مشابه جهت تسهیل اتخاذ استراتژی‌های متناسب با هر بخش و در نتیجه حفظ، تقویت و یا توسعه ارتباط با مشتریان این بانک می  باشد. داده‌های خام مورد نیاز جهت این مطالعه از پایگاه داده‌های بانک مهر اقتصاد استخراج شده است.

چارچوب کلی این تحقیق در هفت گام تنظیم شده است. در گام انتخاب متغیرها، با توجه به اهداف تحقیق و به جهت کاهش حجم داده‌ها، متغیرهای تأثیرگذار بر این مطالعه شناسایی شد و از این میان سه دسته متغیر داده های جمعیت آماری مشتریان، متغیرهای تراکنش‌های مالی مشتریان (R، فاصله میان زمان آخرین تراکنش مشتری تا زمان مورد ارزیابی، F، تعداد خریدهای مشتریان در یک بازه زمانی خاص و M، میانگین مبالغ تراکنش‌های مشتری در یک بازه زمانی خاص) و متغیر K مربوط به کلیدی بودن مشتری که با نظر خبرگان بانکی تعیین می گردد، انتخاب شده است.

در گام آماده‌سازی داده‌ها عملیات پیش پردازشی نظیر حذف داده‌های نامناسب و نرمال سازی، جهت آماده‌سازی برای ورود به الگوریتم انجام می گیرد. این داده‌ها در یک مجموعه با هزار نمونه و در قالب جدول اکسل تنظیم شدند. در ادامه تعداد خوشه‌ها به منظور تفکیک مشتریان با استفاده از نظرات خبرگان بانکی، پنج دسته تعیین گردید. در گام بعد الگوریتم‌های خوشه‌بندی K Means، WK Means و A H Means بر روی پایگاه داده‌ها اعمال شد. در نهایت با شناسایی خوشه های مشتریانی که بیشترین شباهت را در الگوهای رفتاری خود دارند، دانشی حاصل خواهد شد که می تواند در جهت اتخاذ استراتژی  مناسب جهت جذب و نگهداری مشتری و بهبود کارآیی مالی او، توسط مدیران سازمان بکار گرفته شود.

فهرست مطالب
فصل اول    1
1 1  مقدمه    2
1 2  تعریف مسئله    4
1 3  ضرورت انجام تحقیق    10
1 4  مراحل انجام تحقیق    11
1 5  محدوده تحقیق    13
1 6  اهداف تحقیق    13
1 7  ساختار پایان‌نامه    15

فصل دوم    18
2 1  مقدمه    18
2 2  مدیریت دانش    21
2 2 1  دانش چیست؟    21
2 2 2  هرم دانش    22
2 2 3  انواع دانش    23
2 2 3 1  دانش صریح    23
2 2 3 2  دانش ضمنی    24
2 2 4  مدیریت دانش چیست؟    24
2 2 5  استراتژی‌های مدیریت دانش    26
2 2 5 1  استراتژی اجتماعی سازی (تبدیل دانش پنهان به پنهان)    27
2 2 5  2  استراتژی برونی سازی (پنهان به آشکار)    28
2 2 5  3  استراتژی ترکیب سازی (آشکار به آشکار)    28
2 2 5  4  استراتژی درونیسازی (آشکار به پنهان)    29
2 2 6 معایب عدم بهرهگیری از دانش در سازمان    29
2 2 7  اهداف مدیریت دانش    30
2 2 8  مدل های مدیریت دانش    31
2 3  مدیریت دانش مشتری    33
2 3 1  انواع دانش مشتری    35
2 3 2  مدل مدیریت دانش مشتری    40
2 4  مدیریت ارتباط با مشتری    42
2 4 1  مدیریت ارتباط مشتریان در نظام بانکی    46
2 4 2  مدیریت ارتباط با مشتری: اهداف، مزایا و چالش‌ها    48
2 5  مقایسه مفاهیم CKM و KM و CRM    50
2 6  تاریخچه‌ای از بانک و بانکداری    54
2 7   سیر تحول فناوری اطلاعات در صنعت بانکداری    55
2 7 1 دوره اول: اتوماسیون پشت باجه    55
2 7 2  دوره دوم: اتوماسیون جلوی باجه    56
2 7 3  دوره سوم: اتصال مشتریان به حساب‌هایشان    56
2 7 4  دوره چهارم: یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و مرتبط کردن مشتریان با تمامی عملیات بانکی    57
2 7 5  بانکداری الکترونیک    57
2 8  داده‌کاوی    58
2 8 1  مقایسه روش‌های آماری و داده‌کاوی    59
2 8 2  مفهوم داده‌کاوی    61
2 8 3  داده‌کاوی و کشف دانش    64
2 8 4  فرایند داده‌کاوی    66
2 8 5  معرفی روش‌های داده‌کاوی    73
2 8 5 1  دسته‌بندی    75
2 8 5 2  درخت تصمیم    76
2 8 5 3  شبکه‌های عصبی    77
2 8 5 4  پیش بینی    79
2 8 5 5  خوشه‌بندی    80
2 8 5 5  انواع خوشه‌بندی    81
2 8 5 5 2  معیارهای ارزیابی در خوشه‌بندی    83
2 8 5 6  تحلیل انحراف    85
2 8 5 7  قواعد وابستگی (انجمنی)    86
2 8 5 8  تحلیل توالی    86
2 8 6  نرم‌افزار داده‌کاوی    87
2 8 7  کاربردهای داده‌کاوی    88
2 8 7 1  داده‌کاوی در صنعت بانکداری    90
2 9  پیشینه تحقیق    91

2 9 1  کاربرد داده‌کاوی در بخش‌بندی و مدل‌سازی رفتاری مشتریان در صنعت بانکداری    93

2 9 2  کاربرد داده‌کاوی در ارزیابی اعتبار مشتریان    96

2 9 3  کاربرد داده‌کاوی در زمینه کشف تقلب    98

2 9 4  کاربرد داده‌کاوی در تحلیل روی‌گردانی مشتری    99

2 10  جمع‌بندی مطالب فصل    106

فصل سوم    109
3 1  مقدمه    110
3 2  روش پیشنهادی    110
3 2 1  چارچوب تحقیق    111
3 2 2  انتخاب متغیرها    113
3 2 3  آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها    115
3 2 3 1  نرمال سازی داده‌ها    115
3 2 4  تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها    116
3 2 5  خوشه‌بندی    117
3 2 5 1  انواع خوشه‌بندی    118
3 2 5 2  خوشه‌بندی به روش K Means    120
3 2 5 1 1  مزایای استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی K Means    121
3 2 5 1 2   محدودیت‌های الگوریتم K Means    121
3 2 5 2  خوشه‌بندی به روش WK Means    122
3 2 5 3  خوشه‌بندی به روش A H Means    124
3 2 6  ارزیابی خوشه‌ها به روش  مجموع مربع خطاها و انتخاب بهترین روش    126
3 2 7  به‌کارگیری دانش حاصل از خوشه‌بندی    128
3 3  روش‌های جمع آوری اطلاعات    128
3 4  جمع‌بندی مطالب فصل    129

فصل چهارم    131
4 1  مقدمه    131
4 2  معرفی بانک مهر اقتصاد    132
4 3  موضوع و فعالیت بانک    133
4 4  محاسبات تحقیق    134
4 4 1  گام انتخاب و جمع آوری متغیرهای ورودی    134
4 4 2  گام آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها    136
4 4 3 گام تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها    137
4 4 4  گام خوشه‌بندی داده‌ها    138
4 4 4 1  خوشه‌بندی به روش K Means    139
4 4 4 2  خوشه‌بندی به روش WK Means    141
4 4 4 3  خوشه‌بندی به روش A H Means    142
4 4 5  ارزیابی خوشه‌ها به روش  مجموع مربع خطاها و انتخاب بهترین روش    142
4 4 6 گام به‌کارگیری دانش حاصل از خوشه‌بندی    144
4 5  نتایج تحقیق    147
4 6  جمع‌بندی مطالب فصل    149

فصل پنجم    151
5 1  مقدمه    152
5 2  خلاصه تحقیق    152
5 3  نتیجه‌گیری    154
5 4  زمینه‌های پیشنهادی، راهکارها و پیشنهاد‌ات جهت پژوهش‌های آتی    155
منابع و مآخذ    171

فهرست جدول‌ها
جدول 2 1 انواع مختلف تبدیلات دانش    19
جدول 2 2 مقایسه مفاهیم مدیریت دانش، مدیریت ارتباط با مشتری و مدیریت دانش مشتری    35
جدول 2 3 مقایسه روش‌های تحلیل آماری و داده‌کاوی    41
جدول 2 4 فعالیت‌های مربوط به فازهای CRISP DM و خروجی هر فعالیت    50
جدول 2 5 نمونه داده‌های مورد نیاز در یک مسئله مدل‌سازی به روش دسته‌بندی    54
جدول 2 6 معیارهای محاسبه شباهت در خوشه‌بندی    59
جدول 2 7 معیارهای محاسبه فاصله در خوشه‌بندی    60
جدول 2 8 پژوهش‌های انجام‌گرفته در زمینه کاربرد داده‌کاوی در صنعت بانکداری    71
جدول 3 1 متغیرهای تحقیق    80
جدول 4 1 نمونه ده‌تایی از داده‌های مربوط به مشتریان بانک مهر اقتصاد    95
جدول 4 2 متغیرهای نرمال شده    96
جدول 4 3 وزن نسبی متغیرهای تحقیق    100
جدول 4 5 مقادیر مجموع مربع خطاها در الگوریتم‌های مختلف خوشه‌بندی    101
جدول 4 6 دسته‌بندی مشتریان بر مبنای ویژگی‌های رفتاری مشابه    103
جدول 4 7 اطلاعات مربوط به خوشه‌بندی مشتریان بانک مهر اقتصاد به روش K Means    104

فهرست تصاویر و نمودارها
شکل 2 1 سلسله‌مراتب دانش    16
شکل 2 2 دانش صریح فقط بخش کوچکی از دانش را تشکیل می‌دهد.    17
شکل 2 3 مدل مدیریت دانش پروبست و رمهارد    22
شکل 2 4 چارچوب خوشه انگور جهت نوع شناسی دانش مشتری    26
شکل 2 5 مدل مدیریت دانش مشتری    28
شکل 2 7 گام‌های فرایند تولید دانش از پایگاه داده‌ها    44
شکل 2 8 متدولوژی فرآیند استاندارد میان صنعتی داده‌کاوی (CRISP DM)    47
شکل 2 9 دسته‌بندی کلی عملکردهای داده‌کاوی    52
شکل 2 11 نیروهای رقابتی پورتر    64
شکل 3 1 چارچوب تحقیق    78
شکل 4 1 خوشه اول، الگوریتم K Means    98
شکل 4 2 خوشه دوم، الگوریتم K Means    98
شکل 4 3 خوشه سوم، الگوریتم K Means    99
شکل 4 4 خوشه چهارم، الگوریتم K Means    99
شکل 4 5 خوشه پنجم، الگوریتم K Means    99

توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پایان نامه داده کاوی در سازمان

پایان نامه داده کاوی در سازمان

هدف از پایان نامه داده کاوی در سازمان ، کاربرد داده کاوی در کشف دانش پنهان میان داده های سامانه 137 شهرداری تهران می باشد.

مشخصات فایل

تعداد صفحات	152
حجم	864 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی	docx
دسته بندی	مدیریت

توضیحات کامل

هدف از پایان نامه داده کاوی در سازمان ، کاربرد داده کاوی در کشف دانش پنهان میان داده های سامانه 137 شهرداری تهران می باشد. تحقیق حاضر از نوع کاربردی می باشد و به بررسی به کارگیری برخی روش‌های داده کاوی در مورد داده‌های سامانه 137 شهرداری تهران می‌پردازد.

سامانه 137 یک مرکز گیرنده پیام‌های مردمی جهت رسیدگی به مشکلات و معضلات مشکلات شهری شهروندان تهرانی می‌باشد. در این راستا کل پیام‌های سال 1389 این سامانه در بانک اطلاعاتی2008  SQL Server گردآوری و مورد تحلیل قرار گرفت.سامانه 137 با هدف رفع مشکلات و معضلات شهری و با رویکرد مشارکت بیشتر شهروندان در مدیریت شهری راه اندازی شده است. تعداد کل پیام ها در طول سال مورد بررسی و پس از مرحله آماده سازی داده ها مجموعاً 1.082.195 بوده است که به لحاظ تحلیل‌های آماری تعداد قابل توجه و برای تحلیل‌های داده‌کاوی مناسب می‌باشد. 

رویکرد محقق در این تحقیق به کارگیری تکنیک های مختلف داده کاوی به منظور شناسایی و پیش بینی، نیازها و مشکلات شهری بر اساس داده های بدست آمده از سامانه مدیریت شهری 137 می باشد. تمرکز اصلی در این تحقیق بر استفاده از روش‌های داده کاوی و نرم افزار SPSS Clementine می‌باشد. همان طور که در فصل قبل بیان شد، دلیل استفاده از این نرم افزار، توانایی آن در پردازش مجموعه های داده ای بزرگ و متداول بودن آن در میان کاربران است. در بخش آماده سازی داده ها، رسم نمودارها و جداول از نرم افزارهایی نظیر Sql server 2008، Excel 2007 و Spss 16 استفاده شده است. 

در مرحله ی توصیف اطلاعات، ابتدا توزیع فراوانی و درصد فراوانی متغیرهای گوناگون و همین‌طور برخی از شاخص‌های سرانه را مورد بررسی قرار دادیم و در بخش تحلیل داده ها با استفاده از تکنیک های داده کاوی، گروه مدل‌ها و تحلیل‌های زیر مورد بررسی قرار گرفته است:
•    شناسایی مناطق همگن از منظر سامانه 137
•    پیش بینی وضعیت تماس های آب گرفتگی هر یک از مناطق به ازای بارش هر میلمیتر باران
•     تعیین ارتباط میان آب گرفتگی نواحی مختلف یک منطقه
•    تعیین نواحی مستعدتر درهر منطقه در بروز مشکلات و معضلات شهری 

فهرست مطالب

فصل اول: کلیات
مقدمه    1
1-1-   بیان مساله    2
1-2-   هدف تحقیق    3
1-3-   سوالات تحقیق    3
1-4-   اهمیت و ضرورت تحقیق    4
1-5-   قلمرو تحقیق    5
1-5-1-    از منظر سازمانی    5
1-5-2-    از منظر زمانی و مکانی    5
1-5-3-    از منظر  موضوعی    5
1-6-   روش تحقیق و جمع آوری اطلاعات    5
1-7-   تعریف واژه ها و اصطلاحات فنی    6
1-8-   خلاصه فصل اول    6

فصل دوم: ادبیات تحقیق
مقدمه        8
2-1-   مبانی نظری    9
2-1-1-    تاریخچه داده کاوی    9
2-1-2-    تعریف داده کاوی    10
2-1-3-    انواع داده کاوی    11
2-1-4-    دلایل استفاده از داده کاوی    12
2-1-5-    پیش نیازهای یک داده کاوی موفق    12

2-1-6-    مراحل فرایند داده کاوی ( استاندارد CRISP-DM )    13

2-1-6-1شناخت کسب و کار    14
2-1-6-2شناخت داده ها    14
2-1-6-3آماده سازی داده ها    15
2-1-6-4مدل سازی    15
2-1-6-5ارزیابی مدل    15
2-1-6-6توسعه ی مدل    16
2-1-7-    قابلیت های اساسی داده کاوی    16
2-1-7-1   طبقه بندی    16
2-1-7-2   پیش بینی    17
2-1-7-3    تحلیل خوشه ای    17
2-1-7-4    تخمین    18
2-1-7-5    گروه بندی شباهت یا قوانین وابستگی    19
2-1-7-6    توصیف و نمایه سازی    20

2-1-8-    دسته بندی الگوریتم های داده کاوی    20

2-1-9-    الگوریتم های خوشه بندی    21
2-1-9-1روش افرازی ( تقسیم بندی)    21
2-1-9-1-1الگوریتم K-MEANS    22
2-1-9-2روش های سلسله مراتبی    22
2-1-9-3روش های مبتنی بر چگالی    23
2-1-10-    الگوریتم های وابستگی قواعد    23
2-1-10-1الگوریتم Naïve    23
2-1-10-2 الگوریتم Apriori    24
2-1-11-    الگوریتم های طبقه بندی    26
2-1-11-1الگوریتم درخت طبقه بندی و رگرسیون  (CART)    26
2-1-11-2الگوریتم درخت تصمیم C4.5    27
2-1-11-3الگوریتم های شبکه های بیزین    29
2-2-1-    مدیریت شهری و شهرداری    30
2-2-2-    نقش فن آوری اطلاعات در توسعه ی مدیریت شهری    31
2-2-3-    معرفی سامانه مدیریت شهری 137 شهرداری تهران    33
2-2-3-1نحوه ی عملکرد سامانه مدیریت شهری 137    36
2-2-3-2ماموریت های مرکز سامانه مدیریت شهری 137    38
2-2-3-3رویکردهای اجرایی مرکز سامانه مدیریت شهری 137    38
2-2-3-4چشم انداز مرکز سامانه مدیریت شهری 137    39
2-2-3-5ساختار سازمانی سامانه مدیریت شهری 137    39
2-2   مدل مفهومی تحقیق    40
2-3-   ادبیات یاپیشینه تحقیق    40
2-4-   خلاصه فصل دوم    44

فصل سوم: روش تحقیق
مقدمه        46
3-1-  نوع تحقیق    46

3-2-  مدل فرایندی داده کاوی بر اساس استاندارد CRISP-DM    47

3-2-1-    شناخت کسب و کار    47
3-2-2-    شناخت داده ها     48
3-2-3-    آماده سازی داده ها    48
3-2-4-    مدل سازی    49
3-2-5-    ارزیابی مدل    49
3-2-6-    توسعه مدل    49
3-3-    داده های تحقیق    50
3-4-    جامعه آماری, روش نمونه گیری و حجم نمونه    50
3-5-    روش گردآوری اطلاعات و ابزار سنجش    50
3-6-    نوع داده ها و مقیاس آن ها    51
3-7-    ساختار اجرایی تحقیق    51
3-7-1-    درک مساله کسب و کار    51
3-7-2-    درک داده ها    52
3-7-3-    آماده سازی داده ها    53
3-7-4-    مدل سازی    55
3-7-5-    ارزیابی نتایج    56
3-7-6-    به کارگیری مدل    56
3-8-    مدل اجرایی تحقیق    56
3-9-    خلاصه فصل سوم    58

فصل چهارم: تجزیه و تحلیل داده ها
مقدمه        60
4-1-   توصیف داده ها    60
4-2-   تحلیل توصیفی داده ها با استفاده از جداول و نمودارهای توصیفی    63
4-2-1-    طبقه بندی بر اساس نوع مشکل    63
4-2-2-    طبقه بندی بر اساس منطقه بروز مشکل    66
4-2-3-    شاخصهای توصیفی سرانه    67
4-3-   تحلیل داده ها با استفاده از تکنیک های داده کاوی    70
4-3-1-    شناسایی مناطق همگن از منظر سامانه 137    70
4-3-1-1ارزیابی خوشه ها    76
4-3-2-    پیش بینی وضعیت تماس های آب گرفتگی در هر یک از مناطق به ازای بارش هر میلیمتر باران    77
4-3-2-1 مدل تعمیم یافته خطی    77
4-3-2-2مدل شبکه‌های عصبی    82
4-3-3    تعیین ارتباط میان آب گرفتگی نواحی مختلف یک منطقه    84
4-3-4    تعیین نواحی مستعدتر در هر منطقه در بروز مشکلات و معضلات شهری    86
4-4-   خلاصه فصل چهارم    87

فصل پنجم: بحث و نتیجه گیری
مقدمه        89
5-1-خلاصه        89
5-2-   دلایل با اهمیت بودن نتایج و دستاوردهای تحقیق    90
5-3-   جنبه ی نوآوری تحقیق    91
5-4-   نتایج تحقیق    91
5-4-1-    نتایج تحلیل توصیفی    91
5-4-2-    نتایج حاصل از تحلیل داده کاوی و ارائه ی دانش استخراج شده    94
5-4-2-1نتایج حاصل از شناسایی مناطق همگن با استفاده از روش خوشه بندی دو مرحله ای    94
5-4-2-2- نتایج پیش بینی تماس های آب گرفتگی در هر یک از مناطق به ازای بارش هر میلیمتر باران    95
5-4-2-3تعیین ارتباط میان آب گرفتگی نواحی مختلف یک منطقه    96
5-4-2-4نتایج تحلیل قوانین وابستگی برای شناسایی نواحی مستعدتر در هر منطقه در بروز مشکلات و معضلات شهری    97
5-5-  پاسخ به سوالات تحقیق    97
5-6-  محدودیت‌های تحقیق    98
5-7-  پیشنهادات تحقیق    99
5-8-  پیشنهادات جهت تحقیقات آتی    100
5-9-  خلاصه فصل پنجم    101

فهرست منابع        102
چکیده انگلیسی    105

فهرست  جداول
جدول 2-1 : نمونه ای از جدول پیام    35
جدول 2-2: تحقیقات خارجی در زمینه کاربرد داده کاوی در مراکز تماس    444
جدول4-1 : فیلد های جدول پیام    61
جدول 4-2: فیلد های جدول اطلاعاتی مربوط به اعتبار مصوب عمرانی مناطق    61
جدول4-3: فیلد های جدول اطلاعاتی مربوط به بارش مناطق    61
جدول4-4: فراوانی گروه های تماس    63
جدول4-5 پراکندگی مشکلات مربوط به گروه جمع آوری و نصب    65
جدول4-6 : طبقه بندی مشکلات بر اساس منطقه    66
جدول 4-7  سرانه تماس و بودجه مناطق بیست و دو گانه تهران    68
جدول4-8: شاخص‌های نیکویی برازش    78
جدول4-9: آزمون درستنمایی مدل خطی تعمیم یافته    78
جدول4-10  آزمون عوامل مدل خطی تعمیم یافته    79
جدول4-11 آزمون ضرائب مدل خطی تعمیم یافته    79
جدول4-12 بخشی از ارتباط‌های دنباله‌ای شناسایی شده    85
جدول4-13 قوانین شناسایی شده به روش GRI    86

فهرست شکل ها
شکل 2-1 مراحل فرایند کشف دانش و جایگاه داده کاوی.    11
شکل2-2 مراحل فرایند CRISP-DM    13
شکل 2-1 چرخه گردش پیام- ماخذ: مرکز سامانه 137    36
شکل 2-2ساختار سازمانی سامانه مدیریت شهری سامانه 137-ماخذ: مرکز مدیریت سامانه 137    39
شکل2-3 مدل مفهومی تحقیق    40
شکل3-1وضعیت ایستگاه های پنج گانه هواشناسی مستقر در شهر تهران می باشد.    53
شکل3-2 روش اجرایی تحقیق    57
شکل4-1: درصد فراوانی هر کدام از گروه‌های تماس    64
شکل 4-2 :سهم مناطق در تماس های از نوع "جمع آوری خاک و نخاله" و "نصب سطل زباله مخزن دار"    66
شکل4-3: رابطه میان تعداد تماس، جمعیت و اعتبار مصوب عمرانی    69
شکل4-4 بررسی نه عامل اول در خوشه بندی    73
شکل4-5 بررسی نه عامل دوم در خوشه بندی    74
.شکل 4-6 بررسی هفت عامل آخر در خوشه بندی    75
شکل 4-7 اعضای خوشه های اول و دوم    76
شکل 4-8 : آنالیز مدل خطی تعمیم یافته    81
شکل 4-9: نمودار صعود    81
شکل 4-10: مدل شبکه عصبی    83
شکل 4-11: آنالیز مدل شبکه عصبی    84
شکل 5-1 : رابطه میان تعداد تماس، جمعیت و اعتبار مصوب عمرانی    93
شکل 5-2 اعضای خوشه اول و دوم    94

توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پروپوزال داده کاوی در بانک

پروپوزال داده کاوی در بانک

هدف از پروپوزال داده کاوی در بانک با عنوان «مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی»می باشد

مشخصات فایل

تعداد صفحات	34
حجم	83 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی	docx
دسته بندی	رشته فناوری اطلاعات (IT)

توضیحات کامل

هدف از  پروپوزال داده کاوی در بانک با عنوان «مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی»می باشد.هرچند ممکن است استخراج دانش از حجم عظیم داده‌های برجای‌مانده از تعاملات سازمان ها و به خصوص تعاملات بانک ها با مشتریانشان، در نگاه اول بسیار سخت و گاهی ناممکن به نظر برسد، اما با بهره گیری از ابزارهای نوین تحلیل داده‌ها همچون داده‌کاوی و استفاده از دانش های روز دنیا همچون مباحث مدیریت دانش و مدیریت ارتباط با مشتری می توان این داده‌ها را به گنجینه‌ای گران‌بها تبدیل نمود.

این گنجینه همان دانش استخراج‌شده از طریق کند و کاو این داده هاست.می توان فن‌های داده‌کاوی را ابزارهای پشتیبان تصمیم دانست که مدیران سازمان را قادر می سازد که به جای تأثیرپذیری از محیط، بر بازار و عوامل آن تأثیرگذار باشند.رتبه بندی مشتریان با بخش‌بندی آن ها سعی در کشف الگوهای رفتاری مشابه حاکم بر آن بخش دارد. کشف این الگوها می تواند در مسیر اتخاذ تصمیمات راهبردی سازمان بکار گرفته شود. 

فهرست مطالب
فصل اول    1
1 1  مقدمه    2
1 2  تعریف مسئله    4
1 3  ضرورت انجام تحقیق    10
1 4  مراحل انجام تحقیق    11
1 5  محدوده تحقیق    13
1 6  اهداف تحقیق    13
1 7  ساختار پایان‌نامه    15
منابع و مآخذ    

توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود