فایل ورد کامل پردازش پایگاه داده ها و مقایسه بین روش های داده کاوی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پردازش پایگاه داده ها و مقایسه بین روش های داده کاوی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۱ صفحه

۸- نتیجه گیری ها
روش متراکم سازی که در این مقاله ارایه شده است را می توان به عنوان روش مهمی در پردازش پایگاه داده ها نظیر داده کاوی در زمانی مورد توجه قرار داد که زمان دسترسی به داده ها و بهینه سازی ذخیره حافظه بسیار مهم می باشد ، مثال های پیشنها د شده برای نشان دادن نسبت متراکم سازی به انواع تکرار پایگاه داده ها بستگی دارند که در پایگاه داده ها و اندازه داده ها اتفاق می افتند ، همانگونه که اندازه داده ها نسبت متراکم سازی داده ها را افزایش داده است که زیاد خواهد شد .
نسبت متراکم سازی در کاستن از ذخیره مورد نیاز بسیار مهم می باشد و گام بسیار مهمی در تدارک داده کاوی قبل از پردازش یه حساب می اید . داده به واسطه متراکم سازی فضای حافظه بسیار کمی را تا حد ممکن اشغال می کنند و بهینه سازی پردازشگر را در زمان اجراء مجاز می سازند . در این مقاله ، نسبت متراکم سازی با یک نشانه در مقایسه با داده های مشابه می تواند نسبت متراکم سازی بیشتری داشته باشد که دو نشانه تکرار نشده دارد. از اینرو ما می توانیم نتیجه گیری کنیم که این روش متراکم سازی با پایگاه داده های دارای تکرار در نشانه هایشان مناسب خواهد بود .

عنوان انگلیسی:Database Preprocessing and Comparison between Data Mining Methods~~en~~

۸ CONCLUSIONS

The method of compression that introduced in this paper can be considered an important method in database processing such as data mining when the time of data access and memory storage optimization is very important, a proposed examples to show the compression ratio was depends on the types of database repetition that occur in database and the size of data, as the size of data increased the compression ratio of data will be increased. The compression ratio is very important in reducing the storage needed, and it is considered a very important step in data mining preparation before processing. By data compression, data can occupy a little memory as possible, and permit processor optimization to be effective at run time. In this paper the compression ratio with one attribute (primary key) can have more compression ratio compared with the similar data, which have two unrepeated attributes, so we can conclude that this method of compression will be suitable with database have repetition in their attributes.

$$en!!