https://virgool.io/feed/@tahlil تحلیل داده ها یا آنالیز داده چیست؟ من هم در این راه از صفر هرچه که درمورد تحلیل داده می آموزم با شما به اشتراک می گذارم fa 2026-04-15 04:37:08 https://files.virgool.io/upload/users/616877/avatar/QtTlP5.png?height=120&width=120 https://virgool.io/@tahlil https://virgool.io/Accounting2021/survive-in-corona-time-agrommfm8og9 ه نوشته یک صاحب کسب و کار که در زمان کرونا رشد هم کرده است.نوشته ای که در پیش می خوانید با عنوان «تاب آوری اصناف، کسب و کارها و کارآفرینان در دوران کرونا» نوشته دکتر «شهرام شکوری» است.شهرام شکوری - در ایام کرونا چطور کسب و کار را زنده نگه داریم؟ بحران ویروس کرونا به عنوان یک فاجعه جهانی، عمیقاً بر توسعه اقتصاد جهانی تأثیر گذاشته است. به نظر می­رسد که تهدید بقای کسب و کارها در سراسر جهان اجتناب ناپذیر است و این اختلال طبیعی بحران بزرگی را برای بسیاری از کسب و کارها ایجاد کرده است.وقوع چنین بحرانی توجهات مدیران شرکت ها، اصناف و کارآفرینان را به این مهم جلب کرده است که برای زنده ماندن در برابر بلایای غیر منتظره در آینده چه اقداماتی باید انجام داد و استراتژی های مناسب برای مدیریت بحران کدامند. مشاغل باید در خود این توانایی را تقویت نموده تا علاوه بر کنترل چالش های مالی و عملیاتی ویروس کرونا بتوانند به سرعت نیازهای مردم، مشتریان و تامین کنندگان خود را نیز پاسخ دهند.این مطالعه با ارائه پنج حوزه اصلی تمرکز برای کسب و کارها، بینش های ارزشمندی را برای آن ها فراهم می کند تا با موفقیت به بحران کنونی و همچنین بحران های مشابه در آینده پاسخ گویند. اقداماتی که در حال حاضر انجام می شود می تواند تأثیر فوری بر بقای شرکت، سرعت بازگشت از رکود جهانی و همچنین سلامت مالی و پایداری آن داشته باشد.از کارمندان خود محافظت کنیداز آنجایی که منابع انسانی به عنوان سرمایه‌های اصلی یک سازمان در نظر گرفته می شود، اقداماتی را برای حمایت از سلامت جسمی و روحی آنها، چه در محل کار و چه در خانه اجرا کنید. باید ابزار و شرایط لازم برای حفظ منابع انسانی سازمان فراهم شود.اقداماتی نظیر دورکاری، ایجاد آگاهی در مورد علائم بیماری، رعایت فاصله گذاری در محل کار، جایگزینی ابزارهای لمسی با ابزارهای غیر لمسی، استفاده از لوازم و ظروف یکبار مصرف، توزیع وسایل و ملزومات ضدعفونی کننده و مکمل های ویتامین C تا حدودی محیط کار را برای کارمندان شما ایمن می سازد.تداوم کار را حفظ کنیدهمه صنایع با درجات مختلف شدت تحت تأثیر بحران ویروس کرونا قرار گرفته اند. برخی از آنها حالت دفاعی بیشتری دارند، در حالی که برخی دیگر برای بازگشت به وضعیت “عادی” تلاش مداوم می کنند. در چنین شرایطی می بایست چالش های بزرگ را به یک تغییر معنی دار تبدیل کنید و کسب و کارتان را به طور مداوم با شرایط جدید و نامشخص بازار سازگار نمایید.تحولات دیجیتال خود را تسریع کنیدحتی قبل از شیوع ویروس کرونا بسیاری از کسب و کارها با چالش های قابل توجه فناوری اطلاعات روبرو بودند. اکنون با توجه به محدودیت ارتباطات مستقیم و فیزیکی، کسب و کارها مستلزم این هستند که سرعت تحولات دیجیتال خود را بیش از گذشته افزایش دهند.در حال حاضر با تغییر سبک کار به حالت از راه دور، بعضاً شکاف هایی در زیرساخت های فناوری اطلاعات، برنامه ریزی نیروی کار و مهارت های دیجیتالی کسب و کارها مشاهده می گردد که می بایست رفع گردد.در کشف تغییر عادات مشتری، چابک باشیدهمه گیری جهانی ویروس برای همیشه تجربه های ما را (به عنوان مشتری، کارمند، شهروند، انسان) تغییر داده است و در نتیجه نگرش و رفتار ما تغییر می کند. این بحران اساساً در حال تغییر دادن نحوه خرید مصرف کنندگان است و به عنوان مثال روند تحولات ساختاری عظیم در صنعت کالاهای مصرفی را سرعت می بخشد.بنابراین از آنجا که الگوی تقاضای مصرف کننده در حال تغییر است، از طریق ارتباط مداوم با مشتریان می توان از این تغییرات آگاه شد و برنامه های کسب و کار خود را بر مبنای آن برگزید و استراتژی های قوی تری را مطابق با عادات جدید مشتریان خود پیاده سازی نمود.شیوع ویروس کرونا، کسب و کارها را مجبور به ارزیابی مجدد نحوه استفاده از راه های ارتباطی با مشتریان و کانال های دیجیتال برای پشتیبانی از تداوم تجارت در بحران و پس از آن کرده است. هنگامی که بحران ویروس برطرف شد، کسب و کارها باید تأثیر این تغییرات را در نحوه طراحی، برقراری ارتباط، ساخت و اجرای تجربیات مردم مورد بررسی قرار دهند.و در آخر، سناریوهای بدترین حالت را مدل کنیددر مواجهه با بحران ویروس کرونا یا هر بحران دیگر، مدیران مجبور هستند برای بهبود انعطاف پذیری کسب و کار خود سریعاً اقدام کنند. مدل سازی و ارزیابی اثرات موج همه گیرکرونا دشوار است، اما به منظور محافظت از رشد و سودآوری خود از طریق اقداماتی مانند برنامه ریزی برای سناریوهای مختلف، بدترین حالات را پیش بینی و خود را برای مقابله با آن انعطاف پذیر کنید.تمرینات مکرر مدل سازی مالی برای بهبود انعطاف پذیری و مدل های جدید که تأثیرات اقتصادی همه گیری های گذشته را در بر می گیرد به ما کمک می کند که در شرایط عدم اطمینان و بروز بحران های پیش بینی نشده آتی نیز چابک عمل کنیم.منبع: حسابداریدر این رابطه بخوانید: https://alefdalpe.ir/marketing-during-covid-19/ تحلیل داده تحلیل داده Wed, 25 Aug 2021 08:38:09 +0430 https://virgool.io/data-analysis/%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%DA%A9%D8%A7%D9%88%DB%8C-%DA%86%DB%8C%D8%B3%D8%AA-%D8%A8%D9%87-%D8%A7%D9%86%DA%AF%D9%84%DB%8C%D8%B3%DB%8C-data-mining-mcxi33okc1t1 https://lifeweb.ir/blog/6/what-ia-datamining داده کاوی جزو علومی است که جای خود را در دنیای امروز به خوبی باز کرده است. دیتا ماینینگ ابزاری شده تا با استفاده از آن تصمیمات کلان و سرنوشت سازی بتوان گرفت. ابزاری که به شما کمک می کند بفروشید، بشناسید، تصمیم بگیرید و حتی درمورد موضوعات مختلف پیش بینی های بسیار دقیقی داشته باشید. پس اگر اول راه هستید و یا هنوز به صورت دقیقی تعاریف داده کاوی را نمی دانید، این مقاله را از دست ندهید.آموزش داده کاوی توسط لایف وبداده‌‌‌‌کاویما در دنیایی داده‌‌محور و غنی از اطلاعات زندگی می‌‌‌‌کنیم.اطمینان از در دسترس بودن دانش فراوان دلگرم کننده است، اما حجم بسیار بالای آن‌‌ها ما را با چالش جدی روبرو خواهد کرد.هرچه اطلاعات بیشتری در دسترس باشد، مدت زمان بیشتری نیاز خواهد بود تا بتوانیم اطلاعات مفید مورد نیاز خودمان را پیدا کنیم.در تمامی جنبه‌‌های داده‌‌کاوی از جمله معنا و مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد شد.داده‌‌‌‌کاوی چیست؟معمولاً، وقتی کسی در مورد «کاوش» صحبت می‌‌‌‌کند، به افرادی اشاره دارد که از کلاه ایمنی با چراغ‌‌های متصل به آن برای کشف منابع طبیعی به منظور حفاری در زیر زمین استفاده می‌‌‌‌کنند. اما داده‌‌کاوی در فضای اینترنت بحثی متفاوت است.داده‌‌‌‌کاوی فرایند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌‌ها، استخراج اطلاعات مفید برای کمک به سازمان‌‌‌‌ها برای حل تعارضات، پیش‌‌‌‌بینی روندها، کاهش خطرات و یافتن فرصت‌‌‌‌های جدید است.داده‌‌‌‌کاوی مانند کاوش واقعی در یک معدن است زیرا در هر دو حالت، کاوشگران برای یافتن منابع و عناصر ارزشمند، حجم عظیمی از اطلاعات و مواد را بررسی و الک می‌‌‌‌کنند.داده‌‌‌‌کاوی همچنین شامل کشف و تشخیص روابط و یافتن الگوها، آنومالی‌‌‌‌ها و همبستگی‌‌‌‌ها برای حل مشکلات، و خلق اطلاعات کاربردی در این فرآیند است. داده‌‌‌‌کاوی یک فرآیند گسترده و متنوع است که شامل مولفه‌‌‌‌های بسیاری است، حتی برخی از این مولفه‌‌‌‌ها، خودشان به جای داده‌‌‌‌کاوی به اشتباه استفاده می‌‌‌‌شوند. به عنوان مثال، آمار، بخشی از روند کلی داده‌‌‌‌کاوی است.علاوه بر این، داده‌‌‌‌کاوی و یادگیری ماشین هر دو تحت عنوان کلی علمِ داده قرار می‌‌‌‌گیرند، و اگرچه شباهت‌‌‌‌هایی به هم دارند، هرکدام از این دو فرآیند بر روی داده‌‌‌‌ها به روشی متفاوت کار می‌‌‌‌کنند. داده‌‌کاوی را گاهی کشف دانش در دل داده نیز می‌‌‌‌نامند.اکنون پس از آموختن داده‌‌‌‌کاوی، به توضیح مراحل داده‌‌‌‌کاوی خواهیم پرداخت.مراحل داده‌‌‌‌کاویمراحل داده کاوی و یا دیتا ماینینگدر مواجه با این سوال که «داده‌‌‌‌کاوی چیست»، اجازه دهید آن را به گام‌‌‌‌های متخصصان و تحلیل‌‌‌‌گران داده در مواجه با یک پروژه داده‌‌‌‌کاوی تفکیک کنیم:درک کسب وکارشرایط کنونی شرکت چگونه است، اهداف پروژه و تعریف از موفقیت چیست؟درک دادهمشخص کنید که چه نوع داده‌‌‌‌ای برای حل مسئله مورد نیاز است و سپس آن‌‌ها را از منابع مناسب جمع‌‌‌‌آوری کنید.آماده‌‌سازی دادهنقایص کیفیت داده مانند داده‌‌‌‌های تکراری، مخدوش یا مفقود را برطرف کنید، سپس داده‌‌‌‌ها را در قالبی مناسب برای حل مشکل کسب و کار آماده کنید.مدل سازی دادهبرای تعیین الگوهای داده از الگوریتم‌‌‌‌ها استفاده کنید. متخصصین داده، مدل را ایجاد، تست و ارزیابی می‌‌‌‌کنند.ارزیابی دادهتصمیم بگیرید که آیا نتایج ارائه شده توسط یک مدل خاص به شما کمک می‌‌‌‌کند تا هدف کسب و کار را برآورده یا مشکل را برطرف کنید و همچنین نتایج مدل به چه میزان موثر بوده‌‌‌‌اند. گاهی اوقات یک مرحله تکراری برای پیدا کردن بهترین الگوریتم وجود دارد، به خصوص اگر متخصصین داده دقیقاً در بار اول به آن نرسند.اجرای راه حلنتایج پروژه را جهت تصمیم‌‌گیری در اختیار مسئولان ذیربط قرار دهید.مزایای داده‌‌‌‌کاویاز آنجا که ما در دنیای داده‌‌محور زندگی و کار می‌‌‌‌کنیم، ضروری است تا حد امکان از مزایای آن بهره‌‌‌‌مند شویم. داده‌‌‌‌کاوی، ابزارهای حل و فصل مشکلات و مسائل را در عصر چالش اطلاعاتی، در اختیار ما قرار می‌‌‌‌دهد.مزایای داده‌‌‌‌کاوی شامل موارد زیر است:جمع‌‌آوری اطلاعات قابل اعتماد برای شرکت‌‌‌‌ها·راه‌‌حلی کارآمد و مقرون به صرفه در مقایسه با سایر برنامه‌‌‌‌های داده‌‌‌‌محور·داده‌‌‌‌کاوی به کسب و کارها کمک می‌‌‌‌کند تا از نظر تولید و سازگاری عملیاتی، سودآور عمل کنند.استفاده از هر دو سیستم جدید و قدیمی·دستیاری به منظور تصمیم آگاهانه برای کسب و کارها·دستیاری برای تشخیص ریسک اعتباری و کلاهبرداری·داده‌‌‌‌کاوی به متخصصین داده کمک می‌‌‌‌کند تا حجم عظیمی از داده‌‌ها را به راحتی تجزیه و تحلیل کنند.متخصصین داده می‌‌‌‌توانند از این اطلاعات برای کشف کلاهبرداری، ساخت مدل‌‌‌‌های ریسک و بهبود ایمنی محصول استفاده کنند.داده‌‌‌‌کاوی به متخصصین داده کمک می‌‌‌‌کند تا سریعاً پیش‌‌‌‌بینی‌‌‌‌های خودکار رفتارها و روندها را آغاز کرده و الگوهای پنهان را کشف کنند.آیا عیب و ایرادی در داده‌‌‌‌کاوی وجود دارد؟هیچ چیز کامل نیست، از جمله داده‌‌‌‌کاوی!این موارد مهمترین مسائل در مورد داده‌‌‌‌کاوی است:استفاده از بسیاری از ابزارهای نرم‌‌‌‌افزار تجزیه و تحلیل داده‌‌‌‌ها پیچیده و چالش برانگیز است. متخصصین داده برای استفاده موثر و مفید از ابزارها به آموزش صحیح و دقیق نیاز دارند.ابزارهای مختلف بسته به الگوریتم‌‌‌‌هایی که به کار می‌‌‌‌برند، با انواع مختلف داده‌‌‌‌کاوی کار می‌‌‌‌کنند. بنابراین، تحلیلگران داده باید مطمئن شوند که ابزار صحیحی را انتخاب می‌‌کنند.تکنیک‌‌‌‌های داده‌‌‌‌کاوی عاری از خطا نیستند‌‌‌‌، بنابراین همیشه این ریسک وجود دارد که اطلاعات کاملاً دقیق نباشد. چنین ایرادی به ویژه در صورت عدم تنوع در مجموعه داده بسیار مهم است.شرکت‌‌‌‌ها به طور بالقوه می‌‌‌‌توانند اطلاعات مشتریان خود را که به دست آورده‌‌‌‌اند به سایر مشاغل و سازمان‌‌‌‌ها بفروشند و این امر نگرانی درباره حریم خصوصی را به وجود می‌‌‌‌آورد.داده‌‌‌‌کاوی به پایگاه داده‌‌‌‌های بزرگی نیاز دارد و مدیریت فرآیند را دشوار می‌‌‌‌کند.چه نوع ابزار و تکنیک‌‌‌‌هایی در داده‌‌‌‌کاوی وجود دارد؟همان طور که مهندسان می‌‌گویند: «از ابزار مناسب برای کار مناسب استفاده کنید» در اینجا نیز مجموعه‌‌‌‌ای از ابزارها و تکنیک‌‌‌‌هایی وجود دارد که ویژگی‌‌‌‌های متنوعی از داده‌‌‌‌کاوی را در اختیار تحلیلگران داده قرار می‌‌‌‌دهد.هوش مصنوعیسیستم‌‌‌‌های هوش مصنوعی عملکردهای تحلیلی را انجام می‌‌‌‌دهند که از هوش انسان تقلید می‌‌‌‌کنند، مانند یادگیری، برنامه ریزی، حل مسئله و استدلال.یادگیری قاعده ارتباطاین مجموعه ابزار که تجزیه و تحلیل سبد بازار نیز نامیده می شود، روابط بین متغیرهای مجموعه داده را جستجو می‌‌‌‌کند. به عنوان مثال، یادگیری قاعده ارتباط می‌‌‌‌تواند تعیین کند که کدام محصولات به طور مکرر با هم خریداری می شوند (به عنوان مثال، تلفن هوشمند و قاب محافظ)خوشه بندیاین فرایند، مجموعه داده‌‌‌‌ها را به تعدادی زیرمجموعه معنا‌‌‌‌دار تقسیم می‌‌‌‌کند که به عنوان خوشه شناخته می‌‌‌‌شوند. این فرایند به کاربران کمک می‌‌‌‌کند ساختار طبیعی یا گروه‌‌‌‌بندی درون داده‌‌‌‌ها را درک کنند.طبقه بندیاین تکنیک، موارد خاصی را در یک مجموعه داده، به دسته‌‌‌‌ها یا کلاسهای مختلف هدف اختصاص می‌‌‌‌دهد. هدف از این کار، طراحی و توسعه پیش‌‌‌‌بینی‌‌‌‌های دقیق در گروه هدف، برای هر کدام از دسته‌‌‌‌ها در داده‌‌‌‌ها است.تجزیه و تحلیل دادهفرایند تجزیه و تحلیل داده‌‌‌‌ها، متخصصان را قادر می‌‌‌‌سازد تا اطلاعات دیجیتالی را ارزیابی کرده و آنها را به یک هوش تجاری مفید تبدیل کنند.پاکسازی و آماده‌‌‌‌سازی داده‌‌‌‌هااین روش، داده‌‌‌‌ها را به فرم بهینه‌‌‌‌ای برای تجزیه و تحلیل و پردازش بیشتر تبدیل می‌‌‌‌کند. آماده‌‌‌‌سازی شامل فعالیت‌‌‌‌هایی مانند شناسایی و حذف خطاها و داده های مخدوش یا تکراری است.ذخیره‌‌‌‌سازی داده‌‌‌‌هامحل ذخیره داده شامل مجموعه‌‌‌‌ای گسترده از داده‌‌‌‌های تجاری است که مشاغل از آنها در تصمیم‌‌‌‌گیری خود کمک می‌‌‌‌گیرند. ذخیره‌‌‌‌سازی داده‌‌‌‌ها یکی از مولفه های اساسی و ضروری اکثر فعالیت‌‌‌‌های داده‌‌‌‌کاوی در مقیاس بزرگ است.یادگیری ماشینییادگیری ماشینی مرتبط با تکنیک هوش مصنوعی است که قبلاً ذکر شد. یادگیری ماشینی یک تکنیک برنامه‌‌‌‌نویسی رایانه‌‌‌‌ای است که با استفاده از احتمالات آماری، قابلیت یادگیری را بدون دخالت انسان یا برنامه‌‌‌‌ریزی دستی به کامپیوتر می‌‌‌‌دهد.همگرایی یا رگرسیونروش رگرسیون طیف وسیعی از مقادیر عددی را در دسته هایی مانند فروش، قیمت سهام یا حتی دما پیش بینی می‌‌‌‌کند. دامنه‌‌‌‌ها براساس اطلاعات موجود در یک مجموعه داده خاص است. حال نیاز به ذکر دو ابزار خاص دیگر است:زبان برنامه نویسی Rاین زبان برنامه‌‌‌‌نویسی، ابزاری متن باز است که برای گرافیک و محاسبات آماری استفاده می‌‌‌‌شود. این مجموعه، انتخاب گسترده‌‌‌‌ای از آزمون‌‌‌‌های آماری، طبقه بندی و تکنیک های گرافیکی و تحلیل سری زمانی را برای تحلیلگران فراهم می‌‌‌‌کند.داده‌‌‌‌کاوی اوراکلاین ابزار، ماژولی از پایگاه داده تجزیه و تحلیل پیشرفته اوراکل است. این ابزار به تحلیلگران داده کمک می‌‌‌‌کند تا پیش‌‌‌‌بینی کرده و درک دقیقی ایجاد کنند. تحلیلگران از داده‌‌‌‌کاوی اوراکل برای پیش‌‌‌‌بینی رفتار مشتری، ایجاد مشخصات مشتری و شناسایی فرصت‌‌‌‌های فروش متقابل استفاده می‌‌‌‌کنند.اپلیکیشن‌‌‌‌های داده‌‌‌‌کاویداده‌‌‌‌کاوی ابزاری مفید و پرکابرد برای مشاغل رقابتی امروز است. در اینجا چند نمونه داده‌‌‌‌کاوی آورده شده است که طیف گسترده‌‌‌‌ای از برنامه‌‌‌‌های کاربردی را نشان می‌‌‌‌دهد.بانک‌‌‌‌هاداده‌‌‌‌کاوی به بانک‌‌‌‌ها کمک می‌‌‌‌کند تا با رتبه‌‌‌‌بندی اعتباری و سیستم‌‌‌‌های ضد کلاهبرداری کار کنند، داده‌‌‌‌های مالی مشتری، تراکنش‌‌‌‌های خرید و معاملات کارت را تجزیه و تحلیل نمایند. داده‌‌‌‌کاوی همچنین به بانک‌‌‌‌ها کمک می‌‌‌‌کند تا عادات و ترجیحات آنلاین مشتریان خود را بهتر درک کنند، که در طراحی یک کارزار بازاریابی جدید کمک می‌‌‌‌کند.مراقبت های سلامتی و پزشکیداده‌‌‌‌کاوی با جمع‌‌‌‌آوری تاریخچه پزشکی هر بیمار، نتایج معاینات جسمی، داروها و الگوهای درمانی، به پزشکان کمک می‌‌‌‌کند تا تشخیص دقیق‌‌‌‌تری داشته باشند. داده‌‌‌‌کاوی همچنین به مبارزه با جعل و کلاهبرداری و اتلاف هزینه کمک می‌‌‌‌کند و یک استراتژی مدیریت منابع سلامت با صرفه‌‌‌‌تری ایجاد می‌‌‌‌کند.بازاریابیاگر تنها یک برنامه وجود داشته باشد که از داده‌‌‌‌کاوی بهره‌‌‌‌مند شود، آن بازاریابی است! در حقیقت، قلب و روح بازاریابی، هدف‌‌‌‌گذاری بر روی مشتریان برای دستیابی به بهترین نتیجه است. البته بهترین روش برای هدف‌‌‌‌گذاری بر روی مخاطبان این است که تا آنجا که ممکن است بیشتر در مورد آنها بدانید. داده‌‌‌‌کاوی کمک می‌‌‌‌کند تا داده‌‌‌‌های یکپارچه‌‌‌‌ای در مورد سن، جنس، سلیقه، سطح درآمد، محل سکونت و عادت‌‌‌‌های مختلف مشتریان در کنار هم قرار گیرند تا برای ایجاد کارزارهای وفاداری شخصی سازی شده و موثرتر مورد استفاده قرار گیرند. بازاریابی داده حتی می‌‌‌‌تواند پیش بینی کند که چه مشتریانی اشتراك خود را در لیست پستی یا سایر خدمات مرتبط لغو خواهند کرد. شرکت‌‌‌‌های مجهز به این اطلاعات می‌‌‌‌توانند قبل از اینکه مشتریان فرصت ترک آن شرکت را پیدا کنند، در جهت حفظ آن مشتریان گام بردارند!خرده فروشیدنیای خرده‌‌‌‌فروشی و بازاریابی با یکدیگر ارتباط مستقیم دارند، اما خرده‌‌‌‌فروشی همچنان بازار جداگانه خود را تضمین می‌‌‌‌کند. خرده فروشی‌‌‌‌ها و سوپرمارکت‌‌‌‌ها می‌‌‌‌توانند از الگوی خرید برای محدود کردن ارتباطات محصولات و تعیین اینکه چه کالاهایی باید در فروشگاه ذخیره شوند و کجا باید بروند استفاده کنند. داده‌‌‌‌کاوی همچنین مشخص می‌‌‌‌کند که کدام کارزار بهترین نتیجه را خواهد داشت.مدر تمامی جنبه‌‌های داده‌‌کاوی از جمله معنا و مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد شو مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد شو مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد شو مفهوم، مراحل پیاده‌‌سازی، تکنیک‌‌ها، مزایا و ابزارهای داده‌‌کاوی توضیحات مفصلی ارائه خواهد ش تحلیل داده تحلیل داده Fri, 02 Apr 2021 00:35:07 +0430