تیم های چندمنظوره haccp در ایمنی غذا چقدر موثرند؟

به طور کلی باور برآن است که HAACP توسط تیم­های چندمنظوره به خوبی به کار برده می­شود و اینکه خروجی روش این تیم یک سیستم امنیتی قوی­تر برای غذا نسبت به آنهایی خواهد بود که به تنهایی کار می­کنند. این باور با راهنمایی­ها و آموزش­ها ترویج یافته است. به عنوان مثال کدکس (2009) «تیم HACCP گردآوری­شده»را به عنوان اولین قدم در «توالی منطقی برای به کارگیری HACCP» در نظر می­گیرد و بر این باور است که بهترین راه برای اطمینان­یافتن از اینکه دانش و تجربه مناسب برای توسعه HAACP موثر وجود دارد، این است از روش تیم چندمنظوره استفاده کنیم. در یک فرآیند ساخت، ممکن است این مساله تا حدی به دلیل آن باشد که دانش مورد نیاز برای تصمیم­گیری درمورد امنیت غذایی­ــــ به عنوان مثال، دانش درباره مواد به کار برده شده و روش­های تولید، فرآیندها و کنترل آنها، ابزارها و مسائل محیطی­ــــ در میان افراد متعددی پراکنده شده است. با این حال، منشا و دلایل استفاده از تیم­های HACCP در سوابق تاریخی توسعه HACCP نامعلوم است.

در مراحل اولیه که سیستم تبدیل به HACCP می­شود، یعنی کار در ناسا روی غذاهای فضایی، یک روش تیمی چندمنظوره مورد استفاده قرار گرفت که در آن افرادی مثل تیم تغذیه/ غذا ناسا تحت نظر پاول لا چنس، آزمایشگاه­های ناتیک ارتش آمریکا و پیمانکاران/ پیمانکاران فرعی در صنعت، از جمله تیم فیلزبری که سرپرست آن هاوارد باومن بود شکرت کردند. با وجود آنکه فلسفه تحلیل خطرات و شناسایی نقاط کنترلی بحرانی از این کار حاصل شد، اما هیچ سیستم تعریف­شده­ای وجود نداشت که از تیم­ها بخواهد قواعد را به کار ببرند و در حقیقت عبارت HACCP هم در آن مرحله ایجاد شد و بعدا توسط فیلزبری ایجاد شد.

تصور کلی از تیم­های HACCP ابتدا در پیشینه HACCP در 1992 در کمیته مشاوره ملی آمریکا در محدوده میکروب­شناسی برای غذاها ایجاد شد. هیچ اشاره­ای به استفاده تیم­ها از HACCP اولیه نشده است. با این حال بررسی­های بعدی نشان دادند که فیلزبری از انواع تیم­های HACCP بدون استثنا استفاده کرد زمانی که HACCP را در فرآیندهای غذاهایشان به کار می­برد. این فرآیند که در سال 1972 رسمی شد، نیازمند یک میکروب­شناس غذا، مهندس پردازش، دانشمند توسعه محصول و افسر تنظیم­کننده برای بازبینی و تایید همه محصولات جدید و توسعه پردازش­ها یا اصلاحات بود که نیازمند تخصص بیشتر در قسمت­هایی بود که مورد نیاز هستند.

کدکس ، ایزو 22000 ، ایزو22000 ، طرح haccp ، تیم haccp ، صدور ایزو 22000 ، ممیزی ایزو 22000 ، گواهینامه ایزو 22000 ، گواهینامه haccp ، ممیزی haccp ، تیم ایمنی غذا ، تیم ایمنی haccp ، شرکت معتبر ایزو ، شرکتهای معتبر ایزو ، اخذ ایزو معتبر ، استاندارد ایزو 22000 ، استاندارد haccp ، گواهینامه gmp ، استاندارد gmp ، gmp غذایی ، شرکت brsm

امور آموزش شرکت BRS

تهران سعادت آباد خیابان سپیدار پلاک ۱۰

تلفن : [phone]

www.BRSMENA.com

www.BRS.ir

#ایزو #استاندارد #مدیریت #ممیزی #مشاوره #سیستم_کیفیت #ایزو۹۰۰۱ #ایزو۲۲۰۰۰ #ایزو۴۵۰۰۱ #ایزو۱۴۰۰۱#استاندارد #دادهکاوی

منبع : https://brs.ir/node/140

ارزیابی پروژه در پروژه های نوآورانه (مدیریت پروژه)

ارزیابی را می‌توان به عنوان بررسی سیستماتیک کیفیت پروژه‌ها، زیر پروژه‌ها، برنامه‌ها، زیر برنامه‌ها و هر یک از عناصر یا اجزای آن‌ها برای ایجاد دانش جدید، حمایت‌ از تصمیم‌گیری، توسعه سازمانی در پاسخ به انتظارات ذینفعان و کمک به ارزش اجتماعی و سازمانی ارائه کرد. ارزیابی از لحاظ نظری و عملی مبتنی بر دستاورد‌ها، رویکرد‌ها و روش‌های شناخته‌شده از علوم اقتصادی، مدیریت، اجتماعی، سیاسی، اداره عمومی، حقوقی و غیره است. رویکرد‌های بین رشته‌ای و سیستمیک باید نقش مهمی را در این حوزه ایفا کنند.

ارزیابی پروژه باید به عنوان یک فرآیند چند مرحله‌ای ارائه شود که در آن برای مثال چهار مرحله زیر می‌تواند وجود داشته باشد: ایجاد ساختار و طراحی فرآیند ارزیابی، جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده، تدوین نتایج و ارائه توصیه‌ها. مدل‌ها، روش‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهای ارزیابی مختلف را می‌توان به مراحل این فرآیند اختصاص داد.

مدل‌ها و روش‌های پایه متعلق به مرحله اول عبارتند از انتخاب نماینده از خانواده مدل‌های منطقی، روش‌های مبتنی بر رویکرد چارچوب منطقی (LFA)، فرا طرح (درک مشترک)، تحلیل SWOT کلاسیک و غیره. در مرحله جمع‌آوری داده‌ها، می‌توان از مصاحبه فردی، نظرسنجی، تحقیق کیفی، مشاهده میدانی، مدل‌های مبتنی بر داده‌ها ثانویه و غیره. در تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از تحلیل‌های آماری مختلف، مدل‌های اقتصادی، مطالعه تطبیقی بین گروه‌ها، تحلیل تغییر، سیستم‌های هوشمند ترکیبی و غیره استفاده می‌شود. استفاده از راه حل‌های الهام‌گرفته‌شده از ریاضی و بیولوژی می‌تواند منجر به پیشرفت‌های قابل توجهی در روش‌های ارزیابی و توسعه مدل‌ها شود. محبوب‌ترین مدل‌هایی که از تدوین نتایج ارزیابی پشتیبانی می‌کنند، معمولاً مبتنی بر برآورد‌های تخصصی چند منظوره و تحلیل چند معیاره آماری هستند. روش‌های مفید دیگر می‌تواند شامل بنچمارکینگ (الگو برداری)، تحلیل هزینه-سود و تحلیل اثربخشی هزینه‌ها باشد.

​

شکل 2: چرخه عمر پروژه و رویکرد‌های ارزیابی

انتخاب رویکرد‌های ارزیابی درست برای مراحل مربوط به چرخه عمر پروژه ضروری است (شکل 2). در مرحله تدوین مفهوم و طراحی پروژه، پروسه‌های ارزیابی توسعه هستند. آزمون مقدماتی قبل از پیاده‌سازی عبارت است از مرحله بهبود، افزایش و استانداردسازی فعالیت‌های پروژه. مرحله پیاده‌سازی مربوط به دستیابی به بلوغ، پایداری بالقوه و پیش‌بینی‌پذیری نتایج پروژه (کوتاه‌مدت، میان‌مدت و بلند‌مدت) است که می‌تواند با استفاده از پروسه‌های ارزیابی تراکمی مورد مطالعه قرار بگیرد.

به‌کارگیری ارزیابی توسعه‌ای از ایجاد نوآوری اجتماعی و آگاهی عمومی در حین پیاده‌سازی فرآیند‌های ارزیابی به گونه‌ای انعطاف‌پذیر پشتیبانی می‌کند و منطبق بر محیط آشفته و تغییرات پویای پروژه‌های ارزیابی‌شده است. در مقابل سیستم‌های ارزیابی تکوینی، سیستم‌های توسعه‌ای نه تنها قادر به تشکیل و تصحیح پروژه‌های ارزیابی‌شده هستند، بلکه همچنین خود نظارتی را تضمین می‌کنند.

ارزیابی ، ارزیابی پروژه ، ارزیابی نوآورانه ، ارزیابی نوآوری ، ارزشیابی پروژه ، سنجش عملکرد ، ارزیابی سیستم ، مدیریت پروژه ، سیستم ارزیابی ، ارزیابی توسعه ای ، استاندارد پروژه ، استاندارد نواوری ، ایزو 56002 ، شرکت BRSM

امور آموزش شرکت BRS

تهران سعادت آباد خیابان سپیدار پلاک ۱۰

تلفن : [phone]

www.BRSMENA.com

www.BRS.ir

#ایزو #استاندارد #مدیریت #ممیزی #مشاوره #سیستم_کیفیت #ایزو۹۰۰۱ #ایزو۲۲۰۰۰ #ایزو۴۵۰۰۱ #ایزو۱۴۰۰۱#استاندارد #دادهکاوی

منبع : https://brs.ir/node/132

گروه تولیدی مهرام موفق به اخذ گواهینامه ISO9001:2015-ISO22000:2018-HACCP از شرکت BRSM گردید

گروه تولیدی مهرام با بیش از ۵۰ سابقه فعالیت در صنایع غذایی ایران بعنوان یک برند خوشنام وبا سابقه معرفی گردیده است. کارخانه مهرام در شهر قزوین ادر زمینه تولید انواع سس های گرم وسرد ورب فعالیت می نماید. سهم بازار حدود ۵۰ درصد این شرکت نشان از پذیرش محصولات این شرکت در بازار داخلی دارد.

گرچه محیط تولیدی این کارخانه  نسبت به حجم محصولات گشترش نیافته است ولی با تصمیمات هیات مدیره در خصوص افزایش فضای تولید اقدامات مناسب جهت بهبود شرایط زیرساختی وفضای تولید در حال اجرا می باشد. تجهیزات مناسب ازمایشگاهی ونظارت دقیق بر کیفیت محصولاتمنجر به اطمینان مصرف کنندگان نسبت به ایمنی وکیفیت محصولات گروه تولیدی مهرام گردیده است.

همچنین بهبود فرایند تولید واستفاده از دستگاههای اتوماتیک نیز گامی دیگر در افزایش ایمنی وتوان تولید سازمان بوده است.

سیستم مدیریت ایمنی وکیفیت این شرکت توسط تیم ممیزی شرکت بیکران راهکار سعادت BRSM در مرداد ۱۳۹۹ مورد ارزیابی قرار گرفت و این سازمان جهت دریافت گواهینامه های ISO9001 2015 ISO22000:2018HACCP توصیه گردید.

شرکت بیکران راهکار سعادت BRSM با صدور انواع گواهینامه های سیستمی ومحصولی در حوزه صنایع غذایی تلاش می نماید با ارزیابی دقیق براساس استانداردهای ملی وبین المللی،  کیفیت وایمنی مواد غذایی را ارزیابی وصحه گذاری نماید.

گواهینامه های شرکت BRSM تحت اعتبار مرکز ملی تائید صلاحیت ایران NACI وهمچنین مرجع اعتباردهی بین المللی IAS تحت اعتبار  IAF می باشد.

ممیزی ایزو ، استاندارد ملی ، استاندارد غذایی ، ممیزی صنعت غذا ، شرکت بین المللی ایزو ، شرکت brsm ، شرکت مهرام ، ممیزی مهرام ، گواهینامه ایزو مهرام ، شرکت معتبر غذایی ، شرکت معتبر استاندارد ، گواهینامه تحت اعتبار ناسی ، گواهینامه ایزو معتبر ، شرکت brsm ، گواهینامه تحت اعتبار iaf ، ایزو 22000 ، ایزو 9001 ، haccp ، brc ، brs ، بیکران راهکار سعادت ، iso22000

واحد صدور گواهینامه شرکت BRSM

تهران سعادت آباد خیابان سپیدار پلاک ۱۰

تلفن : [phone]

www.BRSMENA.com

www.BRSM.ir

منبع : https://brsm.ir/node/113

ممیزی سیستم مدیریت کیفیت چاپ برجیس توسط شرکت BRSM

چاپ لیبل از نیازهاى اصلى یک محصول جهت شناسایى نام تجارى مى باشد. شرکت خجسته نوین با نام تجاری چاپ برجیس واقع در منطقه شهریار تهران توسط شرکت بیکران راهکار سعادت BRS وبراساس استاندارد ایزو 9001 مورد ممیزی قرار گرفت وموفق به کسب گواهینامه سیستم مدیریت کیفیت از مراجع اعتباردهی NACI وهمچینن IAS گردید. تیم ممیزی شرکت BRSM طی فرآیند ممیزی فعالیتهای بازرگانی وسفارشات- پیش از چاپ- چاپ- پس از چاپ- دایکات واسلیت را بعنوان فرآیندهای اصلی تهیه لیبل مورد ممیزی قرارداده است. همچنین سایر فرآیندهای مدیریتی و پشتیبانی سازمان نیز مورد بررسی قرار گرفته است که درنهایت منجر به توصیه این سازمان جهت صدور گواهینامه از شرکت BRSM گردید. کیفیت محصولات- پیگیری نیازها وانتظارات مشتریان- رعایت برنامه زمان بندی- استفاده از ماشین آلات مدرن از جمله مهمترین مشخصه های سیستم مدیریت کیفیت سازمان می باشد.

تحقیق و توسعه شرکت BRS

تهران سعادت آباد خیابان سپیدار پلاک ۱۰

تلفن : [phone]

www.BRSMENA.com

www.BRS.ir

#ایزو #استاندارد #مدیریت #ممیزی #مشاوره #سیستم_کیفیت #ایزو۹۰۰۱ #ایزو۲۲۰۰۰ #ایزو۴۵۰۰۱ #ایزو۱۴۰۰۱#استاندارد 

استاندارد شهریار ، ممیزی شهریار ، ایزو البرز ، ایزو تهران ، ایزو9000 ، ایزو 14000 ، استاندارد کرج ، ایزو کرج ، استاندارد تهران ، ایزو تهران

منبع :https://brs.ir/node/94

انواع سوالات داده‌کاوی

داده‌کاوی، طیف وسیعی از فعالیت‌ها را پوشش می‌دهد. و به دنبال ارائه جواب به سوالاتی از قبیل سوالات زیر است:

• چه چیزی در این داده‌ها هست؟
• چه نوع الگوهایی را می‌توان از هزارتوی داده‌ها تشخیص داد؟
• چطور می‌توان تمام این داده‌ها را برای منافع آتی، استفاده کرد؟

2-1-1- جمعیت و نمونه[1]

در داده‌کاوی، مجموعه‌داده‌ها می‌توانند کلان[2] باشند- ممکن است میلیون‌ها مورد وجود داشته باشد. با این‌حال، انواع صنایع متفاوت از لحاظ تعداد مواردی که از فرایندهای کسب و کار پدیدار می‌شوند تا حد زیادی با هم فرق می‌کنند. برای مثال، اپلیکیشن‌های وب می‌توانند داده‌ها را از میلیون‌ها کوکی[3] جمع‌آوری کند در حالیکه سایر اپلیکیشن‌ها مانند باشگاه طرفداران[4] یا برنامه‌های مدیریت ارتباط با مشتری[5]، ممکن است موارد محدودتری داشته باشند. قوانین محافظت از داده‌ها و بازار محلی و مشتریان صنعت فرق می‌کنند اما در بسیاری از کشورها، امکان خریداری یا اجاره اطلاعات هم در یک سطح پرجزئیات و هم خلاصه یا در سطح انبوه[6]، وجود دارد.

داده‌کاوی از روش علمی کاوش و کاربرد استفاده می‌کند. ما با حجم انبوهی از داده‌ها روبرو هستیم که در برخی موارد می‌توانیم آن را به عنوان یک جمعیت کل درنظر بگیریم. به عبارت دیگر، ما تمام اطلاعاتی موجود را داریم. در موارد دیگر، مجموعه‌داده ما ممکن است به عنوان یک نمونه بزرگ درنظر گرفته شود. اگر با مقادیر نسبتاً کم داده‌ها (بالغ بر 10هزارمورد) سروکار داشته باشیم، در آنصورت شاید ترجیح دهیم با کل مجموعه‌داده کار کنیم. اگر با مجموعه‌داده‌های بزرگ سروکار داشته باشیم، شاید برای سهولت در کار با داده‌ها، کار با یک زیرمجموعه را انتخاب کنیم. اگر این تجزیه و تحلیل روی یک نمونه اجرا شود، پیامد آن این است که نتایج، نمونه معرف کل جمعیت خواهند بود. به عبارت دیگر، نتایج این تجزیه و تحلیل روی نمونه را می‌توان طوری تعمیم داد که برای کل جمعیت، وارد باشد.

بنابراین این نمونه باید خوب باشد، در اینجا منظورمان از خوب بودن این است که باید نمونه معرف کل و بدون جانبداری (سوگیری)[7] باشد. خود نمونه‌گیری یک موضوع کلی است. با توجه به اینکه ما معمولاً با جمعیت‌های بزرگ سروکار داریم و می‌توانیم از پس نمونه‌های بزرگ بربیاییم، می‌توانیم یک نمونه تصادفی را بگیریم که در آن تمام اعضاء جمعیت، شانس برابری برای انتخاب‌شدن دارند. ما مباحث عملی پیرامون نمونه‌گیری در سایر بخش‌های این کتاب را بررسی خواهیم کرد. همچنین می‌توانیم مجموعه‌داده را به درون نمونه‌های متعدد قسمت‌بندی کنیم طوری که بتوانیم نتایج خود را آزمایش کنیم. اگر یک مجموعه‌داده کوچک داشته باشیم در آنصورت با گرفتن زیرمجموعه‌های تصادفی درون همان نمونه، که به عنوان خودراه‌اندازی[8] به آن اشاره می‌شود، مجدداً نمونه گیری می‌کنیم. سپس باید روش‌های بررسی اینکه آیا نمونه حاصل نمونه معرف هست یا خیر، را درنظر بگیریم.

گاهی اوقات ما تنها بخشی از این جمعیت را برای یک تجزیه و تحلیل خاص در نظر می‌گیریم، برای مثال، شاید تنها به رفتار خرید نزدیک کریسمس یا در ماه‌های تابستان علاقمند باشیم. در این مورد، این زیرمجموعه به عنوان یک چارچوب نمونه‌گیری یاد می‌شود چرا که نمونه‌های بیشتر دقیقاً از این زیرمجموعه انتخاب خواهد شد.

2-1-2 آماده‌سازی داده‌ها[9]

آماده‌سازی داده برای داده‌کاوی یک گام حیاتی است که گاهی اوقات نادیده گرفته می‌شود. ما از سال‌ها قبل می‌دانستیم که «دو به اضافه دو می‌شود چهار». اعداد عینی[10]، ملموس[11]، جامد[12]، رویدادنی[13] و فراتر از بحث و ابزاری دانسته می‌شوند که می‌توانند برای اندازه‌گیری همه‌چیز و هرچیز استفاده شوند. اما اعداد وردش (تنوع یا واریاسیون) ذاتی[14] دارند، برای مثال، دو محصول شاید طی یک روز معین فروخته شده باشند اما ممکن است قیمت فروش آنها متفاوت باشد؛ تفسیر بر اساس ارزش اسمی[15] شاید درست نباشد. برخی از کسب و کارها برای تصمیم‌گیری از داده‌ها استفاده می‌کنند بدون اینکه حتی مطمئن شوند داده‌ها بامعنی هستند و بدون اینکه در ابتدا داده‌ها را به دانش و درنهایت به آگاهی[16] تبدیل کنند. «آگاهی» از داده‌هایی ناشی می‌شود که اعتبار آنها از طریق استفاده از تجربیات گذشته سنجیده شده است و بر اساس ملاحظات زمینه آن، توصیف می‌شود.

2-1-3- روش‌های نظارت‌شده و نظارت‌نشده[17]

داده‌کاوی، فرایندی است که از انواع روش‌های تجزیه و تحلیل داده برای کشف الگوهای نامعلوم، غیرمنتظره، جالب و وارد و روابط میان داده‌ها استفاده می‌کند که ممکن است برای معتبرسازی و پیش‌بینی‌های دقیق استفاده شود. درکل، دو روش تجزیه و تحلیل داده وجود دارد: نظارت‌شده و نظارت نشده (شکل 2-1 و شکل 2-2 را ببینید). در هر دو مورد، نمونه‌ای از داده‌های مشاهده‌شده موردنیاز است. این داده‌ها شاید نمونه آموزشی[18] نامیده شوند. نمونه آموزشی توسط فعالیت‌های داده‌کاوی برای یادگیری الگوهای این داده‌ها استفاده می‌شود.

تجزیه و تحلیل داده‌های نظارت‌شده برای برآورد یک وابستگی مجهول بین داده‌های ورودی-خروجی معلوم استفاده می‌شود. متغیرهای ورودی ممکن است شامل کمیت‌هایی از اقلام متفاوت خریداری شده توسط یک مشتری خاص باشند، اطلاعاتی که در خرید اعلام کرده‌اند، موقعیت مکانی و قیمتی که پرداخت کرده‌اند. متغیرهای خروجی ممکن است شامل نشانه‌ای از این باشد که آیا مشتری به یک کمپین فروش (مثل کمپین حراج) واکنش نشان می‌دهد یا خیر. متغیرهای خروجی همچنین در داده‌کاوی به عنوان نشانه‌ها یا اهداف درنظر گرفته می‌شوند. در محیط نظارت‌شده، متغیرهای ورودی نمونه از طریق یک سیستم یادگیری پذیرفته می‌شوند و خروجی متعاقب از این سیستم یادگیری با خروجی از این نمونه مقایسه می‌شود. به عبارت دیگر، ما سعی می‌کنیم پیش‌بینی کنیم که چه کسی به یک کمپین فروش پاسخ خواهد داد. تفاوت میان خروجی سیستم یادگیری و خروجی نمونه را می توان مثلاً از یک سیگنال خطا[1] آموخت. سیگنال‌های خطا برای تنظیم سیستم یادگیری استفاده می‌شوند. این فرایند بارها با داده‌های این نمونه انجام می‌شود و سیستم یادگیری تا زمانی که خروجی به یک حد آستانه خطای کمینه برسد، تنظیم می‌شود. این همان فرایندی است که برای کوک دقیق یک پیانوی به تازگی خریداری شده انجام می‌شود. کوک دقیق باید توسط یک کارشناس یا با استفاده از برخی ابزارآلات الکترونیکی انجام داد. کارشناس، نت‌ها را برای نمونه آموزشی آماده می‌کند و پیانوی تازه خریداری‌شده، سیستم یادگیری است. این کوک کردن زمانی کامل می‌شود که ارتعاش نت‌های کلیدی پیانو با ارتعاش در گوش کارشناس، مطابقت داشته باشد.

تجزیه و تحلیل داده های نظارت‌نشده شامل هیچ کوک دقیقی نیست. الگوریتم‌های داده‌کاوی از میان داده‌ها جستجو می‌کنند تا الگوها را کشف کنند و هیچ متغیر هدف یا نشانه‌ای وجود ندارد. تنها مقادیر ورودی به سیستم یادگیری ارائه می‌شوند بدون اینکه نیاز به اعتبارسنجی در مقابل هر خروجی وجود داشته باشد. هدف از تجزیه و تحلیل داده‌های نظارت‌نشده، کشف ساختارهای «طبیعی» در داده‌های ورودی است. در سیستم‌های بیولوژیک، ادراک، کاری است که از طریق یک تکنیک نظارت‌نشده آموخته می‌شود.

2-1-4- تکنیک‌های کشف دانش[2]

یک تحلیل‌گر بسته به مشخصات مسائل کسب و کار و دسترس‌پذیری داده‌های «تمیز[3]» و مناسب برای تجزیه و تحلیل، باید درباره اینکه از کدام تکنیک‌ کشف دانش برای کسب بهترین خروجی استفاده کند، تصمیم بگیرد. از جمله تکنیک‌های موجود عبارتند از:

• روش‌های آماری[4]: رگرسیون چندگانه[5]، رگرسیون لجستیک[6]، تجزیه و تحلیل واریانس[7] و مدل‌های لگاریتم خطی[8] و استنباط بیزین[9].
• درخت‌های تصمیم[10] و قواعد تصمیم‌گیری[11]: الگوریتم‌های دسته بندی و درخت رگرسیون[12] (CART) و الگوریتم‌های هرس[13]
• تجزیه و تحلیل خوشه‌ای[14]: الگوریتم بخش‌پذیر[15]، الگوریتم‌های توده‌شو[16]، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی[17]، خوشه‌بندی تیغه‌ای[18] و خوشه‌بندی صعود تدریجی[19]
• قواعد مربوطه[20]: تجزیه و تحلیل سبد بازار[21]، الگوریتم قیاسی[22] و الگوهای زنجیروار (توالی)[23] و تجزیه و تحلیل شبکه اجتماعی[24]
• شبکه‌های عصبی مصنوعی[25]: پرسپترون‌های چندلایه با یادگیری انتشار به عقب[26]، شبکه‌های شعاعی[27]، نقشه‌های خودسازمان‌دهنده (SOM)[28] و شبکه‌های کوهونن[29]
• الگوریتم‌های ژنتیک[30]: که به عنوان یک روش‌شناسی برای حل مسائل بهینه‌سازی سخت استفاده می‌شوند
• سیستم‌های استنباط فازی[31]: براساس نظریه مجموعه‌ها[32] و منطق فازی[33] است
• روش‌های بصری‌سازی Nبعدی[34]: تکنیک‌های هندسی[35]، مبتنی بر آیکون[36]، پیکسل‌گرا[37] و سلسله‌مراتبی[38]
• استدلال مبتنی بر مورد (CBR)[39]: براساس مقایسه موارد جدید با موارد ذخیره‌شده، از اندازه‌گیری‌های تشابه استفاده می‌کند و می‌تواند هنگامی که تنها یک چند مورد معدود در اختیار هستند، استفاده شود

این فهرست دقیق و کامل نیست و ترتیب آن نشانه هیچ‌گونه الویت‌بندی در کاربرد این تکنیک‌ها نیست. این کتاب روی روش‌هایی تمرکز خواهد کرد که بطور گسترده که در طیف وسیعی از محصولات نرم‌افزاری داده‌کاوی استفاده و اجرا می‌شوند و روش‌هایی که برای ارائه نتایج خوب به سوالات کسب و کار در یک زمان نسبتاً کوتاه، معروف هستند. ما بیشتر روی نیاز کسب و کار تمرکز خواهیم کرد تا جنبه‌های علمی. کتاب‌شناسی شامل منابع ادبیاتی است که تمام این تکنیک‌ها را پوشش می‌دهد.

[1] error signal

[2] Knowledge-Discovery

[3] clean

[4] Statistical methods

[5] multiple regression

[6] logistic regression

[7] analysis of variance

[8] log-linear models

[9] Bayesian inference

[10] Decision trees

[11] decision rules

[12] Classification And Regression Tree algorithms

[13] pruning algorithms

[14] Cluster analysis

[15] divisible algorithm

[16] agglomerative algorithms

[17] Hierarchical clustering

[18] partitional clustering

[19] incremental clustering

[20] Association rule

[21] market basket analysis

[22] a priori algorithm

[23] Sequence patterns

[24] social network analysis

[25] Artificial neural networks

[26] multilayer perceptrons with back-propagation learning

[27] radial networks

[28] Self-Organising Maps (SOM)

[29] Kohonen

[30] Genetic algorithms

[31] Fuzzy inference systems

[32] fuzzy sets

[33] fuzzy logics

[34] N-dimensional visualisation methods

[35] geometric

[36] icon-based

[37] pixel-oriented

[38] hierarchical

[39] Case-Based Reasoning (CBR)

[1] Population and Sample

[2] enormous

[3] Cookies: کوکی یک فایل است که توسط یک وب سایت برای حفظ اطلاعات بر روی رایانه شما قرار می‌گیرد. یک کوکی می‌تواند شامل اطلاعاتی باشد که شما در آن لیست وارد کرده اید مانند ایمیل، نشانی، شماره تلفن و سایر اطلاعات شخصی.

[4] Loyalty clubs

[5] Customer Relationship Management

[6] summary or aggregate level

[7] unbiased

[8] bootstrapping

[9] Data Preparation

[10] concrete

[11] tangible

[12] solid

[13] inevitable

[14] inherent variation

[15] Face value

[16] intelligence

[17] Supervised and Unsupervised Methods

[18] training sample

امور ثبت و صدور گواهینامه های ایزو شرکت BRSM

تهران سعادت آباد خیابان سپیدار پلاک ۱۰

تلفن : [phone]

www.BRSCERTIFICATION.com

www.BRSM.ir

#ایزو #استاندارد #مدیریت #ممیزی #مشاوره #سیستم_کیفیت #ایزو۹۰۰۱ #ایزو۲۲۰۰۰ #ایزو۴۵۰۰۱ #ایزو۱۴۰۰۱#استاندارد 

منبع :https://brsm.ir/node/83