انجام پروژه های داده کاوی و یادگیری ماشین(پروژه داده کاوی)

انجام پروژه های داده کاوی و یادگیری ماشین(پروژه داده کاوی)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
برای صحبت در خصوص هر یک از عناوین زیر و مشاوره رایگان از طریق تلگرام با آی دی research_moghimi@ ارتباط برقرار کنید

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) با تمام ابزار های داده کاوی از جمله رپیدماینر، وکا و … در زمینه های زیر قابل انجام است

انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss

رده بندی (Classification)

الگوریتم های دسته بندیClassification

خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly

پیش بینی (Prediction)

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

الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth

انتخاب ویژگی (Feature Selection)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
نزدیکترین همسایه: KNN

الگوریتم های خوشه بندی Clustering

نرم افزار weka RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine

آموزش نرم افزار IBM SPSS Modeler

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار IBM SPSS Modeler

فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka RapidMiner
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی

در مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد

با نرم افزار Weka- Clementine

خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly

الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth

پیش بینی عود مجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی

کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل

ارائه چارچوبی برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیرشدگان با نوع مواد مخدرمکشوفه

تحلیل سبد سهام به منظور شناسایی الگوهای رایج در رفتار سهامداران

کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری سرطان ریه

بررسی عوامل موثر بر بیماری افسردگی و ارائه راهکارهایی جهت کاهش آن

طراحی یک متدولوژی مبتنی بر RFMجهت سنجش وفاداری مشتریان

کاربرد داده کاوی در بیمه – قراردادهای سود اور و زیان آور

۱۳۹۳٫۱۲٫۱۰
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکاweka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارSPSS Modeler14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ، خوش خیم و بد خیم

کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانشجویان با تکنیک های داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
رگرسیون : Regression ، Logeistic

شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون

شبکه های عصبی مصنوعی با تابع پایه شعاعی

درختان تصمیم گیری طبقه بندی و رگرسیونی

مدل های درختی

ماشین های بردار حامی طبقه بندی و رگرسیونی

سیستم های استنباط فازی

سیستم های استنباط فازی – عصبی

سیستم استنباط بیزین

قواعد انجمنی(Association Rules)

شبکه عصبی مصنوعی یا ANN

درخت تصمیم

عوامل موثر بر بروز بیماری دیابت و ارائه راهکار جهت کاهش آن

کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر

کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری- کالاهای مرجوعی

کاربرد داده کاوی در شناسایی باکتری ها

نزدیکترین همسایه KNN

کاربرد داده کاوی بر تصادفات جاده ای و ارائه راهکار های برای کاهش آن

هرس درخت تصمیم

الگوریتم های خوشه بندی Clustering

کاربرد داده کاوی در روش های پیشگیری از بارداری

درخت تصمیم با شاخص جینی

آنتروپی

درخت تصمیم C5.0

درخت های تصمیم CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree

بگینگ  و بوستینگ

ماشین بردار پشتیبان

کاربرد داده کاوی در تشخیص اختلالات در کبد

ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات

سیستم استنباط بیزین
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
شبکه عصبی  Neural Net ، perceptron ،AutoMLP

الگوریتم ژنتیک

کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری هپاتیت

کاربرد داده کاوی در بازی شطرنج

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های قواعد انجمنی (Association Rules)

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های وب سرویس

کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های متن کاوی

کاربرد داده کاوی در ثبت نام در مهد کودک

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های اینترنت اشیاء

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های  قواعد همسایگی با fp-growth,apriory

کاربرد داده کاوی در پیش بینی درآمد

داده کاوی در پیش بینی سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی

کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه

کاربرد داده کاوی در پزشکی : سوءتغذیه

شبکه بیزین : Bayes Net NaiveBayes

مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی

الگوریتم های دسته بندیClassification

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2

ازدحام ذرات

الگوریتم های دسته بندیClassification

الگوریتم های فراابتکاری

قواعد همسایگی

آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار.۲ ۱۴ IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکاweka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارSPSS Modeler14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

fp-growth

Apriory

ماشین بردار پشتیبان  SVM  مانند LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)

تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc

انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …

کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری – تحلیل سبد بازار

انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری

کاربرد داده کاوی در مخابرات ، سفارشی سازی در خدمات به مشتریان

تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
تشخیص داده پرت محلی

رده بندی (Classification)

وب کاوی (Web Mining)

انتخاب ویژگی (Feature Selection)

قواعد انجمنی (Association Rules)

کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرکتهای ورشکسته از نظر اقتصادی

کاربرد داده کاوی در بازاریابی بانکی

خوشه بندی (Clustering)

کاربرد داده کاوی بر روابط بین نمرات آزمون های ورودی با عملکرد شغلی و وضعیت ارتقاء آنان

پیش بینی (Prediction)

کاربرد داده کاوی در تشخیص شناسایی ایمیل های اسپم

متن کاوی(Text mining)

کاربرد داده کاوی در تشخیص قارچ های سمی از غیر سمی

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

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka

روش های حل مشکل رده نامتوازن

پیش بینی نرخ بیکاری با استفاده از سری زمانی

کاربرد داده کاوی در شناسایی تذکرات جعلی با استفاده از روش شباهت بین تذکرات

الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی

داده کاوی پزشکی : کاربرد داده کاوی در پیش بینی سوختگی

الگوریتم ازدحام ذرات

الگوریتم های فراابتکاری

کاربرد داده کاوی در بیماری قلبی

شبکه عصبی مصنوعی(ANN)

شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)

کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ریه

پیش بینی عودمجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی

کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری اپاندیس

درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی

کاربرد داده کاوی در هدفمند کردن انتخاب رشته دانشگاهی کاربرد داده کاوی در پیش بینی تصادفات جاده ای

شبکه های عصبی PCNN

کاربرد داده کاوی در طبقه بندی حیوانان

بگینگ و بوستینگ
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل

ماشین بردار پشتیبان

سیستم استنباط بیزین

بررسی الگوریتم های مختلف شبکه های گیرید

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های دسته بندی (Classification)

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های خوشه بندی (Clustering)

نرم‌افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت”Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود.

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.

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های  پیش بینی

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های Prediction

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های انتخاب ویژگی (Feature Selection)

تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc

انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …

پیش بینی واستخراج الگوهای مرتبط با مصرف گاز با استفاده از تکنیک های داده کاوی

انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری

کاربرد داده کاوی در شناسایی نوع خودرو

موزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12

آموزش  نرم افزار۱۴ IBM SPSS Modeler

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار ۱۴ IBM SPSS Modeler

فرآیند داده کاوی CRISP-DM

آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2

فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2

شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها

فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2

بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها

یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)

بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)

مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2

مدل های پیش بینی کننده

طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2

استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی

ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده

روش های حل مشکل رده نامتوازن

تشخیص داده پرت

الگوریتم ژنتیک

کاربرد داده کاوی در بانک ، مشتریان خوش حساب و بد حساب

شبکه عصبی

هوش مصنوعی

بهینه سازی

کمک در پروژه های سمینار

الگوریتم چندهدفه

تکاملی

سیمولینک

تشخیص داده پرت محلی

انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی

انجام پایان نامه و پروژه دانشجویی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری افسردگی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانش آموزان

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار.۲ ۱۴ IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
کاربرد داده کاوی در تشخیص پروتین ویروس انفولانزا
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری کبد

انجام پایان نامه داده کاوی

مشاوره آنلاین رایگان

مشاوره رایگان

مشاوره دانشجویی

انجام پروژه پایان نامه های داده کاوی با WEKA

پایان نامه داده کاوی

دانلود پایان نامه داده کاوی در پایگاه داده های بزرگ

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های داده کاوی با متلب

انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر

انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی

انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق

انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی

سیستم پشتیبان تصمیم جهت کاهش تصادفات جاده ای
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
کاربرد داده کاوی در رای گیری در گنگره امریکا

کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرایط مختلف پوست

چارچوب برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیر شدگان با نوع مواد مخدر

کاربرد داده کاوی در پیش بینی میزان مصرف برق مشترکین

انجام پروژه های داده کاوی سازمانی

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka

کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ریه
کاربرد داده کاوی در رضایت شهروندان از خدمات ودفاتر الکترونیک
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری با رویکرد پرتال
کاربرد داده کاوی در پیش بینی مصرف گاز خانگی

درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree

نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner

بنابر تحقیقات انجام شده نرم افزار RapidMiner یکی از پرکاربرد ترین نرم افزارهای داده کاوی طی سال های اخیر بوده است.

طراحی متدلوژی RFM جهت سنجش وفاداری مشتریان بانک
تحلیل رفتار مشترکین تلفن ثابت شرکت مخابرات
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان سینه
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری دیابت
کاربرد داده کاوی در مدیریت بانکداری – مشتریان خوش حساب و بد حساب
بهبود اعتبار سنجی مشتریان بانک با رویکرد رده بندی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی

پیاده سازی با استفاده از نرم افزار های Clementine, SPSS, WEKA, Rapid Miner, Qnet, MATLAB

مشاوره و آموزش جهت انجام پروژه های دانشجویی (پروژه دانشجویی) برای دانشجویان ایرانی داخل و خارج ازکشور
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
انجام کلیه پروژه های تحقیقاتی درزمینه مختلف

مشاوره و آموزش جهت شبیه سازی و پیاده سازی پایان نامه و پروپوزال های دانشجویی کارشناسی ارشد ودکتری دانشگاه های داخل وخارج ازکشوررشته کامپیوتروفناوری اطلاعات و…….

مشاوره رایگان وآموزش  انتخاب موضوع پایان نامه

کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری تیروئید
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه
کاربرد داده کاوی در پیش بینی مصرف برق خانگی
کاربرد داده کاوی در بازار یابی بانکی
کاربرد داده کاوی در بدافزار تروجان ها با تکنیک های داده کاوی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی عملکرد اساتید
کاربرد داده کاوی در خوشه بندی رشته های تحصیلی براساس معدل و ترم گذرانده

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2

تمامی خدمات مربوط به تهیه پیشنهادیه پایان نامه( proposal )

مشاوره و ویراستاری پایان نامه های مرتبط با فناوری اطلاعات و کامپیوتر

بینایی ماشین Image Processing & Machine vision

پایان نامه ارشد پردازش تصوبر

پایان نامه ارشد داده کاوی

پایان نامه کارشناسی ارشد بیگ دیتا

پایان نامه ارشد اینرتنت اشیا

داده های بزرگ

بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها

توجه به استفاده از توابع مختلف، بسته های مختلفی وجود دارند که یا بعد از نصب برنامه R در برنامه وجود دارند یا باید آنها را نصب کرد. اگر بسته مورد نظر در سیستم نصب باشد، برای استفاده باید اول آن را بارگذاری (Load) کرد و سپس استفاده کرد که این کار را با استفاده از دستور ()library انجام می‌دهیم به طوری که داخل آرگومان باید نام بسته مورد استفاده را نوشت و اجرا کرد. همچنین این کار را می‌توان با استفاده از منوی packages در برنامه و گزینه load package انجام داد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
در صورتی که بسته مورد نظر نصب نباشد ابتدا از منوی packages گزینه install package بعد از انتخاب کشور مورد نظر، بسته را انتخاب و آنرا نصب می‌کنیم. سپس با توجه به مطالب بارگذاری بسته، از آن استفاده می‌کنیم.
انتخاب ستونی از چارچوب داده‌ها با توجه به موقعیت آن ستون

فرض کنید که می‌خواهیم ستون‌هایی را از چارچوب داده‌ها با توجه به موقعیتشان انتخاب کنیم.

اگر بخواهیم از چارچوب داده‌ای (مثلاً به اسم dfrm) یک ستون را انتخاب کنیم می‌توان از دستور:

[[dfrm[[n

استفاده کرد. همچنین برای این منظور می‌توان از دستور

[dfrm[n

فرق دستور اول و دوم در این است که خروجی دستور اول به صورت سطری است و ستون n ام را به صورت پشت سر هم نمایش می‌دهد. اما در دستور دوم همانند شکل چارچوب داده‌ها، به‌صورت ستونی نمایش می‌دهد.

برای انتخاب چند ستون از چارچوب داده‌ها، مانند دستور دوم عمل می‌کنیم ([dfrm[n)

 با این تفاوت که به‌جای شماره ستون n شماره ستون‌های مورد نظر را به‌صورت برداری وارد می‌کنیم. فرض کنید ستون‌های مورد نظر n2، n1 و...nk باشند. در این صورت دستور انتخاب این ستون‌ها به‌صورت:

[(dfrm[c(n1,n2,…,nk

خواهد بود.

همچنین انتخاب ستون‌ها را می‌توان به طریق ماتریسی نیز از انتخاب کرد. مثلاً برای انتخاب یک ستون از dfrm از دستور:

[dfrm[,n

و برای انتخاب چند ستون از dfrm از دستور:

[(dfrm[c(n1,n2,…,nk
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
استفاده می‌کنیم.

داده کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.

در سال ۱۹۶۰ آماردانان اصطلاح "Data Fishing" یا "Data Dredging"به معنای "صید داده" را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده‌ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده‌ها در پایگاه‌های داده یا Database اصطلاح "Data Mining" یا داده کاوی در حدود سال ۱۹۹۰ رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر "Data Archaeology"یا "Information Harvesting" یا "Information Discovery" یا"Knowledge Extraction" نیز بکار رفته‌اند.

اصطلاح Data Mining همان طور که از ترجمه آن به معنی داده کاوی مشخص می‌شود به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها وروابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است.

داده کاوی به بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تا کنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق می‌شود. این ابزارها ممکن است مدلهای آماری، الگوریتم‌های ریاضی و روش‌های یاد گیرنده (Machine Learning Methods) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یا درخت‌های تصمیم گیری (Decision Trees) به دست می‌آورند بهبود می‌بخشد. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز شامل می‌شود برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می‌پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از:

    قواعد انجمنی (Association): الگوهایی که بر اساس آن یک رویداد به دیگری مربوط می‌شود مثلاً خرید قلم به خرید کاغذ.
    ترتیب (Sequence): الگویی که به تجزیه و تحلیل توالی رویدادها پرداخته و مشخص می‌کند کدام رویداد، رویدادهای دیگری را در پی دارد مثلاً تولد یک نوزاد و خرید پوشک.
    پیش بینی(Prediction): در پیش بینی هدف پیش بینی یک متغیر پیوسته می‌باشد. مانند پیش بینی نرخ ارز یا هزینه‌های درمانی.
    رده‌بندی یا طبقه‌بندی (Classification): فرآیندی برای پیدا کردن مدلی است که رده‌های موجود در داده‌ها را تعریف می‌نماید و متمایز می‌کند، با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها (متغیر هدف) ناشناخته می‌باشد، استفاده نمود. در حقیقت در رده‌بندی بر خلاف پیش بینی، هدف پیش بینی مقدار یک متغیر گسسته است. روش‌های مورد استفاده در پیش بینی و رده‌بندی عموما یکسان هستند.
    خوشه بندی(Clustering): گروه بندی مجموعه‌ای از اعضاء، رکوردها یا اشیاء به نحوی که اعضای موجود در یک خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر و کمترین شباهت را به اعضای خوشه‌های دیگر داشته باشند
    مصورسازی (visualization): مصورسازی داده‌ها یکی از قدرتمندترین و جذابترین روش‌های اکتشاف در داده‌ها می‌باشد.
RStudio

Rstudio شرکتی است که تهیه نرم‌افزار، آموزش و خدماتی را برای محیط محاسباتی برنامه آر تخصیص داده است. برنامه ساخته شده توسط این شرکت، محیطی توسعه یافته و یکپارچه برای نرم افزار آر به حساب می‌آید.

از قابلیت‌های این محیط می‌توان به:

1) ابزارهای سودمند قدرتمند (متمایز کردن، کامل شدن دستورات، دندانه‌های هوشمند...)

2) محیط برنامه‌نویسی ساخته شده برای نرم‌افزار آر (جستجو در فضای کاری، نمایشگر داده‌ها خروجی پی‌دی‌اف و ...)

3) سازگار (قابلیت کار کردن با هر نسخه‌ای از نرم‌افزار آر (نسخه‌های 2.11.1 به بالا)، رایگان و منبع آزاد و...)،

اشاره کرد.
Rstudio شرکتی است که تهیه نرم‌افزار، آموزش و خدماتی را برای محیط محاسباتی برنامه آر تخصیص داده است. برنامه ساخته شده توسط این شرکت، محیطی توسعه یافته و یکپارچه برای نرم افزار آر به حساب می‌آید.

از قابلیت‌های این محیط می‌توان به:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
1) ابزارهای سودمند قدرتمند (متمایز کردن، کامل شدن دستورات، دندانه‌های هوشمند...)

2) محیط برنامه‌نویسی ساخته شده برای نرم‌افزار آر (جستجو در فضای کاری، نمایشگر داده‌ها خروجی پی‌دی‌اف و ...)

3) سازگار (قابلیت کار کردن با هر نسخه‌ای از نرم‌افزار آر (نسخه‌های 2.11.1 به بالا)، رایگان و منبع آزاد و...)،

اشاره کرد.
برای دانلود این نرم‌افزار می‌توانید
رگرسیون غیرخطی

فرض کنید دو بردار از مشاهدات x و y را در اختیار داریم و به نظر می‌رسد که رگرسیونی غیرخطی برای این دو بردار برقرار است. یعنی حدس ما این است که بردار y تابعی غیرخطی از بردار x است. برای بدست آوردن پارامترهای مربوط به این رگرسیون از تابع ()nls استفاده می‌کنیم. برای این منظور فرض کنید:

 a<- 1:1000

 b<-3*a^2+a+5

 حال با اضافه کردن برداری از نویزها به بردار b مقادیر آن را کمی متفاوت از بردار اصلی b تغییر می‌دهیم. یعنی خواهیم داشت:

 (c<-b+rnorm(1000,0,1

 حال مساله را این طور مطرح می‌کنیم که فرض کنیم بردار x و z را در اختیار داریم  (که به صورت زیر هستند) و می‌دانیم بین بردار z و x رگرسیونی غیرخطی از نوع درجه دو برقرار است. حال می‌خواهیم برای این حدس ضرائب رگرسیون غیرخطی فوق را بدست آوریم. یعنی می‌خواهیم ببینیم که برای حدس مدل رگرسیونی به شکل:

 z=rx2+ux+s

 ضرائب این رگرسیون چند است.

 برای این منظور داریم:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
 (abc <-matrix(c(a,b,c),ncol=3

 [x<-abc[,1

[y<- abc [,2

[z<- abc [,3

((nls(z~r*x^2+u*x+s,list(abc),start=list(r=1,u=1,s=1

 که در توضیح تابع باید گفت که در قسمت اول آرگومان تابع باید فرمول مورد نظر، در قسمت دوم آرگومان مجموعه داده‌ای که این دو بردار در آن موجود هستند که باید به صورت list باشند و در قسمت سوم آرگومان تابع، مقادیر اولیه پارامترهایی که می‌خواهیم بررسی شوند به صورت list نوشته می‌شوند.
ه لینک زیر مراجعه کنید

با توجه به استفاده از توابع مختلف، بسته های مختلفی وجود دارند که یا بعد از نصب برنامه R در برنامه وجود دارند یا باید آنها را نصب کرد. اگر بسته مورد نظر در سیستم نصب باشد، برای استفاده باید اول آن را بارگذاری (Load) کرد و سپس استفاده کرد که این کار را با استفاده از دستور ()library انجام می‌دهیم به طوری که داخل آرگومان باید نام بسته مورد استفاده را نوشت و اجرا کرد. همچنین این کار را می‌توان با استفاده از منوی packages در برنامه و گزینه load package انجام داد.

در صورتی که بسته مورد نظر نصب نباشد ابتدا از منوی packages گزینه install package بعد از انتخاب کشور مورد نظر، بسته را انتخاب و آنرا نصب می‌کنیم. سپس با توجه به مطالب بارگذاری بسته، از آن استفاده می‌کنیم.


برای این منظور کافی است از تابع boxplot استفاده کرد. آرگومان مربوط به متغیری که می‌خواهیم نمودار جعبه‌ای آن ترسیم شود از نوع عددی (numeric) است.

برای مثال، فرض کنید نمودار جعبه‌ای مربوط به نمونه‌ای از اعداد نرمال با میانگین 0 و واریانس 1 به حجم1000 را می‌خواهیم رسم کنیم:

(set.seed(100

(x<-rnorm(1000,0,1

(boxplot(x

سطر اول دستور به منظور یکسان بودن نمونه اعداد تصادفی انتخاب شده از جامعه نرمال با میانگین 0 و واریانس 1 است. شکل نمودار جعبه‌ای به صورت زیر است:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
در توضیح شکل باید گفت که:

- خط پررنگی که در وسط جعبه وجود دارد، میانه جامعه است.

-در جعبه موجود سطر پایین چارک اول مشاهدات و سطر بالا، چارک سوم مشاهدات است.

-ارتفاع کادری که حول جعبه است نشان‌دهنده دامنه مشاهدات است.

-نقاط دایره‌ای که بین کادر اصلی (دامنه مشاهدات) و خطوط بالا و پایین جعبه، نقاط دورافتاده (outlier) هستند. 1.5 برابر اختلاف ناشی از خطوط بالا و پایین جعبه دامنه میان‌چارکی مشاهدات است که نقاط دورافتاده را مشخص می‌کند.


برای این منظور از تابع ()hist استفاده می‌کنیم. آرگومان مربوط به این تابع نیز مقادیر عددی را در بر می‌گیرد.

برای مثال، فرض کنید نمودار جعبه‌ای مربوط به نمونه‌ای از اعداد نرمال با میانگین 0 و واریانس 1 به حجم1000 را می‌خواهیم رسم کنیم:

(set.seed(100

(x<-rnorm(1000,0,1

(hist(x

می‌توان تعداد ستون‌هایی که در بافت‌نگار مورد نظر است را انتخاب کرد. همچنین می‌توان عنوان نمودار و نام متغیر سطر افقی را می‌توان به ترتیب با استفاده از پارامترهای main و xlab تغییر داد.

به‌طور مثال می‌توان عنوان نمودار و نام متغیر سطر  افقی را به random normal و values تغییر داد. همچنین تعداد ستون‌ها را 100 در نظر گرفت. بنابراین خواهیم داشت:

("hist(x,100,main="random normal", xlab="valuse

برای رسم بافت‌نگار همچنین می‌توانید به تابع histogram از پکیج lattice مراجعه کنید.
یکی از قابلیت‌های موجود در R محیط گرافیکی آن است. به‌طور مثال در این محیط می‌توان با در دست داشتن فایل‌های مربوط به نقشه یک شهر یا کشور (فایل‌های GIS)، نقشه نقطه مورد نظر را ترسیم کرد. جهت ترسیم، این فایل باید به صورت چندضلعی (Polygon) باشد.
محاسبه انتگرال

برای محاسبه انتگرال با استفاده از برنامه R روش‌های مختلفی وجود دارند که به ذکر دو روش می‌پردازیم.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
1) با استفاده از تابع ()integrate

2) با استفاده از شبیه‌سازی به روش مونت کارلو.

به طور مثال فرض کنید که تابع زیر را در نظر داریم و می‌خواهیم انتگرال تابع زیر را در حدود انتگرالی 0 و 10 محاسبه کنیم:

 f<-function(x){

exp(-x)/sqrt(x)

}

حال برای محاسبه انتگرال تابع فوق کافی است داخل آرگومان تابع ()integrate به ترتیب تابع، حد پائین و حد بالای انتگرال را قرارداده و اجرا کنیم که به صورت ذیل است:

(integrate(f,0,10

برای محاسبه انتگرال به روش مونت کارلو کافی است  ابتدا تعدادی متغیر تصادفی از توزیع یکنواخت پیوسته با حدود بالا و پائین همانند حدود انتگرال تولید می‌کنیم. سپس مقدار تابع را به ازای این تعداد متغیر تصادفی یکنواخت محاسبه و سپس میانگین این مقادیر را به دست می‌آوریم و این حاصل را در تفاضل حدود انتگرال (یا همان حدود متغیر یکنواخت تولید شده) ضرب می‌کنیم. جواب به ددست آمده تقریب دیگری برای محاسبه انتگرال در برنامه R است که برای تابع فوق به شکل زیر به دست می‌آید:

(u<-runif(1000000,min=0,max=10
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
((10*
برای رسم نقشه پس نصب و بارگذاری بسته maptools  از دستور  ()readShapePoly استفاده می‌کنیم. قبل از استفاده از این دستور بایستی فایل‌های نقشه منطقه مورد نظر را (پس از نصب بسته maptools) در شاخه library\maptools\shapes ذخیره کنیم. به‌طور مثال می‌توانید نقشه شهر تهران و کشور ایران را از لینک‌های زیر:

م آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی

م آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
/در آموزش رایگان انجام پروژه متلب پایان نامه ارشد دکتری /
دانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسیReviewed by خانه متلب on Oct 28Rating: 5.0دانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسیدانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی

دانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان.rar/fil
برای دانلود رایگان مجموعه فیلم آموزشی روش های آماری و علوم انسانی اینجا کلیک کنید
***  همچنین با توجه به نیاز خود میتوانید موارد زیر را انتخاب نمایید ***

    فیلم های آموزشی فارسی رایگان
    ربات رایگان تلگرام برای کد پروژه matlab
    موضوعات پیشنهادی پایان نامه
    انجام پروژه MATLAB با بهترین قیمت ، کیفیت ، زمان با آموزش حضوری یا فیلم آموزشی
    دانلود فیلم های پروژه محور
/ دانلود فیلم آموزشی فارسی زبان محاسبات آماری نرم افزار R دانلود رایگان فیلم آموزشی گام به گام دانلود رایگان پروژه کد متلب …
Apr 3, 2016 – فیلم‌ آموزشی AngularJS برای ساخت اپلیکیشن‌های تک صفحه‌ای … زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز … به درخواست دوستان دوره آموزش مقدماتی تا پیشرفته برنامه نویسی به زبان R را برای شما آماده کردیم. … مقدمه ای بر برنامه نویسی R LiveLessons; آغاز به کار با R; دانلود و نصب R …
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
آموزش برنامه نویسی R و نرم افزار R Studio به صورت گام به گام و به زبان فارسی، با … در دسترس است، اما منبع مناسبی به زبان فارسی که بتواند نیاز محققین رشته های مرتبط را …. مشاهده آنلاین و یا دانلود رایگان این پیش نمایش، نیازمند عضویت و ورود به سایت (+) است. … فیلم آموزشی مسائل تعامل سیال و سازه با
دانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی

 افزار ANSYS Fluent.

Apr 14, 2018 – فیلم آموزش زبان برنامه نویسی R | نرم ‌افزار R Studio را در سطح مقدماتی آماده … دهد تا بتواند به صورت رایگان و قانونی دانلود، نصب و استفاده نماید که ما این امکان … در داخل ایران منابع آموزشی فارسی برای این زبان بسیار کم دیده می شود.

دانلود فیلم
دانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی

 برنامه نویسی آر و تحلیل آماری Fundamentals Of R … R یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که … این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. … شما از این پس می توانید فیلم های مورد نظرتان را در فروم دانلود فارسی ثبت نمایید …
این نرم‌افزار بازمتن، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است . زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز …

May 15, 2017 – در دوره
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
<div id=”15409410588837951″><script type=”text/JavaScript” src=”https://www.aparat.com/embed/7UmgO?data[rnddiv]=15409410588837951&data[w]=640″></script></div>
دانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی

 Livelessons R Programming با زبان برنامه نویسی آر و کاربردهای مختلف آن آشنا می شوید. … این بازی کاملا فارسی، به صورت رایگان خدمت شما ارایه می گردد. … گرچه R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار می‌رود، این نرم‌افزار قابل …. دانلود آموزش, دانلود فیلم آموزش, دانلود راهنمای تصویری, دانلود رایگان …Apr 4, 2017 – این بازی کاملا فارسی، به صورت رایگان خدمت شما ارایه می گردد. … گرچه R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار می‌رود، این نرم‌افزار قابل به ….
دانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی

 آموزش, دانلود فیلم آموزش, دانلود راهنمای تصویری, دانلود رایگان آموزش, دانلود آموزش با …
Aug 23, 2016 – برای دریافت رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی که توسط گروه اقتصادی ها تهیه شده است، روی این لینک کلیک کنید.
to دانلود رایگان فیلم آموزشی نرم افزار R به زبان فارسی

آموزش نرم افزار r pdf

آموزش نرم افزار r studio

فیلم آموزش نرم افزار r

کتاب آموزش نرم افزار r
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
آموزش نرم افزار آماری r

دانلود کتاب آموزش نرم افزار r

فیلم آموزش زبان برنامه نویسی r

آموزش برنامه نویسی r و نرم افزار r studio

انجام پروژه های آماری در بندر عباس
مشاوره و انجام امور آماری پایان نامه و پروژه دانشگ

راهنمایی و مشاوره پایان نامه  های کارشناسی ارشد و دکترا تجزیه و تحلیل پرسش نامه ها تجزیه و تحلیل داده  های  آماری با spss و r و minitab تحلیل

۱ ماه پیش | پژوهش یاران
آموزش و انجام تحلیل آماری پایان نامه و پروژه

مشاوره و تدوین پروپوزال انجام تحلیل  آماری پایان نامه ها آموزش مباحث آمار و تحلیل  آماری و نرم افزار تدوین پایان نامه با برگزاری جلسات پشتیبانی

آموزش و انجام تحلیل آماری پایان نامه و پروژه
۷

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

 انجام تحلیلهای تخصصی  آماری در کلیه رشتهها با استفاده... و طرح آزمایشها تجزیه و تحلیل  آماری کلیه پایان نامه  های علوم اجتماعی، مدیریت، مهندسی...

انجام هرگونه تحلیل آماری با R شما

انجام هرگونه تحلیل آماری با R شما عزیزان را بر عهده گیرد. لازم به ذکر است هزینه و زمان انجام کار کاملأ با راحتی شما تنظیم می گردد. شما می توانید هم کار خود را بصورت آنلاین سفارش داده و تحویل بگیرید و هم می توانید به دفتر این موسسه واقع
برچسب ها و مطالب مرتبط: مشاوره پایان نامه ، مشاوره انجام پایان نامه ، انجام پایان نامه اقتصاد ، انجام پایان نامه مدیریت ، انجام پایان نامه حسابداری ، انجام پایان نامه پزشکی ، انجام پایان نامه شهرسازی ، پایان نامه اقتصاد ، پایان نامه مدیریت ، پایان نامه حسابداری ، پایان نامه پزشکی ، پایان نامه شهرسازی ، ویرایش پایان نامه ، استخراج مقاله از پایان نامه ، پایان نامه ارشد ، پایان نامه دکتری ، پایان نامه حقوق ، انجام پایان نامه ارشد حسابداری، تهیه پروپوزال، تهیه مقاله، ویرایش مقاله، چاپ مقاله، نگارش مقاله، نوشتن مقاله، ترجمه مقاله

آشنایی با نرم افزار R
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است.

زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز پیاده‌سازی شده است. اگرچه دستورات اس‌پلاس و R بسیار شبیه است لیکن این دو نرم‌افزار دارای هسته‌های متمایزی می‌باشند.

، حاوی محدودهٔ گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (از جمله: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری، تحلیل سری‌های زمانی، رده‌بندی، خوشه‌بندی و غیره) و قابلیت‌های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره می‌توانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند.
نمونه‌ای از نمودارهای تولید شده توسط آر.

گرچه نرم‌افزار R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار می‌رود، این نرم‌افزار قابل به کارگیری در محاسبات ماتریسی است و در این زمینه، همپای نرم‌افزارهایی چون اُکتاو و نسخهٔ تجاری آن متلب (MATLAB) است.[۲]

R، همچنین نرم‌افزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارهاست.

امکان توسعهٔ قابلیت‌های R، با افزودن بسته‌های ایجاد شده توسط کاربران آن، یکی از ویژگی‌های مهم این نرم‌افزار است. این بسته‌ها توسط R، LaTeX، جاوا، سی++ و فورترن نوشته شده‌اند. مجموعه‌ای از بسته‌های اصلی R، هنگام نصب همراه برنامه وجود دارند و در مجموع ۴۴۴۲ بسته (تا آوریل ۲۰۱۳) در شبکهٔ بایگانی فراگیر آر (CRAN) وجود دارد.[۳] این بسته‌ها طیف وسیعی از قابلیت‌ها را در زمینه‌های مختلف تحلیل داده‌ها به R می‌دهند.

R، دارای محیط خط فرمان برای ورود و اجرای دستورات است. ابزار مختلفی جهت تسهیل ویرایش دستورات و ارتباط با کاربر برای R ساخته شده است، که برخی از آنها در فهرست زیر آمده‌اند:

    JGR: ویرایشگر چندسکویی بر پایهٔ جاوا.
    R Commander: رابط گرافیکی بر پایهٔ tcltk، دارای قابلیت استفاده از منوها به جای نوشتن دستورات (مناسب برای کاربران مبتدی و آشنا با اس‌پلاس)
    آراکسل RExcel: امکان استفاده از R و R Commander در برنامهٔ ماکروسافت اکسل
    rggobi: رابط برنامهٔ GGobi برای به تصویر کشیدن داده‌های ماتریسی
کد کوتاهی که با زبان آر نوشته شده برای مجموعه مندلبرو که ۲۰ تکرار از z = z² + c را با ضابت‌های پیچیده متفاوت نمایش می‌دهد.

library(caTools) # external package providing write.gif function
jet.colors “yellow”, “#FF7F00”, “red”, “#7F0000”))
m C imag=rep(seq(-1.2,1.2, length.out=m), m))
C Z X for (k in 1:20) { # loop with 20 iterations
Z X[,,k] }
write.gif(X, “Mandelbrot.gif”, col=jet.colors, delay=100)

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

کوچک اما توانا؛ این توصیف شاید موجزترین تعبیری باشد که می توان راجع به نرم افزار R بیان نمود.نرم افزار R محیط بسیار مناسبی برای محاسبات آماری و ترسیم نمودارها است. نرم افزار آماری R در سال های اخیر در دنیا شهرت بسزایی یافته و نظر کاربران زیادی را به خود جلب نموده است. شاید بتوان عوامل زیر را به عنوان علت شهرت آن احصاء نمود:

* این نرم افزار رایگان است و اغلب افراد دانشگاهی حامیان آن هستند.

* روی اکثر سکوها قابل نصب است و کار می کند.

* تعداد زیادی پکیج روی آن نصب می شود که زمینه های مختلف آماری را در بر می گیرد و از این حیث قدرت شگرفی را به این نرم افزار به ظاهر کوچک می بخشد.

فایل آموزش استفاده از نرم افزار R به صورت pdf در ادامه ی این مطلب برای دانلود قرار داده شده است.

R Commender یک نرم افزار آماری رایگان و از رابط های گرافیکی آماری (GUI=graphical user interface) برای R است.  و در واقع به محیط برنامه نویسی و دستوری R فضایی گرافیکی می بخشد. پروفسور John Fox   آن را  برای  آموزش درسهای آماری و جلوگیری از پیچیدگی یادگیری نرم افزار R تدارک دید. که شامل منو هایی است که می توانند آنالیز های آماری را در داده ها انجام دهند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
نکاتی در باره ی نصب  R commander  :

 

بسته ی Rcmdr از بسته های استاندارد R است که  به صورت عادی می تواند لود و نصب گردد. با این حال نحوه ی صحیح نصب آن را در R شرح خواهیم داد:

یک نکته ی کلی که باید همواره مد نظر قرار داد این است که بسته ی Rcmdr ( علاوه بربسته هایی مثل tcltk و MASS که جزیی از تقسیم بندی های استاندارد R هستند) از بسته های کمکی دیگری نیز استفاده می کند، و برای کار کردن درست این بسته نیاز است تا تمام این بسته ها حاضر باشند:

Abline،  aplpack، car، colorspace، effects، Hmisc، leaps، lmtest، relimp، rgl و (در ویندوز) RODBC.

بسیاری از این بسته ها به بسته های دیگری نیز وابسته هستند…

پس از نصب بسته، برای اجرای بسته Rcmdr، کافی است دستور library(Rcmdr)  را وارد کرد.

نکاتی برای سیستم عاملWindows :

راحت ترین راه برای نصب بسته ی  Rcmdr در صورتی که به اینترنت وصل  باشید، از طریق منوی  packag و در آن  Install packages است همچنین می توان از دستور زیر

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

install.packages(“Rcmdr”)

 

وقتی که  برای اولین بار بسته ی  Rcmdr را با دستور library(Rcmdr) فراخوانی می کنید، به شما پیشنهاد می شود که تمام بسته های وابسته به آن را که در حال حاضر ندارید دانلود کنید؛ به نرم افزار اجازه بدهید تا این کار بکند.

چنانچه R را در Program files تحت ویندوز ویستا یا ۷ نصب کردید؛ باید R را با قابلیت های administrator اجرا کنید تا بسته ها را نصب کند.

چنانچه با دستور library(Rcmdr) با پیغام خطایی ناشی از ناشناخته بودن Rcmdr مواجه شدید؛ برای رفع این مشکل این برنامه را بسته و دوباره از اول آن را باز کنید اما این بار ابتدا روی آیکن R دکمه راست ماوس کلیک کنید و گزینه ی Run as administraror  را انتخاب کنید.

توصیه می شود که در اینجا R را در پوشه ی جداگانه ای نصب کنید، مثل  C: \R \، تا درگیر این مورد نشوید.

در ویندوز، بسته ی Rcmdr با تک صفحه (SDI)  به بهترین نحو عمل خواهد کرد. تحت پیش فرض که  چندین صفحه وجود دارد، Tk کادر محاوره ها ممکن است که بالای پنجره ی R باقی نماند. این یک موضوع کلی در این زمینه هاست مثل R Commander که اصول آن در بسته ی tcltk موجود است.

برای غیر فعال کردن SDI از آیکن R خود بر روی دسک تاپ خود یک کپی بگیرید ( بر روی آیکن راست کلیک کنید و آن را روی محل دیگری بر روی دسک تاپ خود بکشید و از منوی context گزینه ی copy here را انتخاب کنید.) حال بر روی آیکن جدید راست کلیک کرده و properties را انتخاب کنید. در قسمت target در تب shortcut به آدرس نوشته شده – -sdi را اضافه کنید( قبل آن فاصله بگذارید)
 “C:\Program Files\R\rw2010\bin\Rgui.exe” –sdi
اگر دوست دارید اسم این فاییل را می توانید در تب general کادر محاوره properties عوض کنید. سپس ok کنید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
همچنین می توانید برای استفاده از SDI، R را نصب کنید یا  می توانید در زیر پوشه ی etc فایل Rconsole را ویرایش کنید.

اگر بخواهید R Commander  وقتی که R را باز می کنید اجرا شود  می توانید دستور زیر را در etc  در Rprofile.site وارد کنید:

انجام پروژه های R ، انجام پروژه های آماری با R ، انجام پروژه با نرم افزار R در

   
انجام پروژه های R

انجام پروژه های R ، انجام پروژه های آماری با R ، انجام پروژه با نرم افزار R در متلب پروژه با کمترین قیمت دانشجویی انجام میشود اگر در انجام پروژه های R خود مشکل دارید میتوانید با شماره تماس بگیرید

انجام پروژه R در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد توسط مجریان کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود

کارشناسان متلب پروژه از ابتدا تا انتهای انجام پروژه های R در کنار شما خواهند بود و با دادن گزارش کامل در فایل وورد مشاوره تخصصی شما از سایت های دیگر بی نیاز خواهند کرد

سفارش پروژه R خود را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید
انجام پروژه دانشجویی R
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
پروژه دانشجویی R در درمتلب پروژه توسط برترین اساتید R در ایران انجام میشود که سابقه همکاری چندین ساله با متلب پروژه دارند

انجام پروژه های تحلیل آماری با R

با توجه به اینکه نرم افزار R یکی از اصلی ترین نرم افزاری تحلیل آماری می باشد

نرم افزار R چیست ؟

نرم افزار R محیطی برای محاسبات آماری و تحلیل داده را فراهم می کند. این نرم افزار از نظر دستورات شباهت زیادی به نرم افزار آماری S-PLUS دارد؛ اما می توان گفت که این دو نرم افزار دارای هسته های متفاوتی هستند که هر کدام قابلیت های متفاوتی را فراهم می کند.
به عنوان یک زبان استاندارد غیر رسمی برای کارهای آماری و داده کاوی مطرح می شود. دلیل محبوبیت این نرم افزار در سالهای اخیر در درجه  اول رایگان بودن این نرم افزار است.همچنین این نرم افزار بر روی انواع سیستم عامل ها قابل نصب است. از دیگر مزایای این نرم افزار فراهم کردن زمینه ای بی نظیر برای نوستن متدهای آماری است و قابلیت توسعه همچون دیگر نرم افزار های باز را دارد.

 

چرا پروژه R خود را به متلب پروژه بسپاریم ؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
متلب پروژه با تجربه موفق 7 ساله در انجام پروژه های R و با همکاری بیش از 200 برنامه نویس حرفه ای ایران با داشتن نماد اعتماد خود را از سایرین متمایز کرده است تمامی پروژه های تحلیل آماری با نرم افزار R با ضمانت و در کمترین زمان ممکن انجام میشود

 

برای سفارش پروژه R باید چه کار کنم ؟

برای سفارش انجام پروژه های R باید سفارش خود را از طریق فرم ثبت سفارش ارسال کنید یا می توانید شما میتوانید با شماره تماس بگیرید

زمان انجام پروژه R چقدر می باشد ؟

انجام پروژه های R در متلب پروژه طبق زمان خواسته شده مشتری تنظیم میشود ولی سعی میشود در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود

کیفیت در انجام پروژه R به چه صورت خواهد بود ؟

کیفیت در انجام پروژه های R از اصلی ترین اهداف گروه متلب پروژه می باشد بالاترین کیفیت در پروژه Rهمواره هدف متلب پروژه بوده است
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
چگونه از انجام پروژه R مطمئن شویم ؟

اطمینان از انجام پروژه های R با توجه به کیفیت بالای سفارشات انجام شده در متلب پروژه مشخص می باشد متلب پروژه همواره مفتخر بوده اطمینان شما را توانسته فراهم کند