SlideShare a Scribd company logo
1 of 65
تطبيقات  وخ وارزميات  التنقيب في قواعد البيانات  في  المجال  الأمني والاستخباراتي إعداد د /  أحمد أبو الفتوح
تقديم ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
التقنيات الحديثة للتنقيب في قواعد البيانات ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
1 -  خوارزمية الجار الأقرب Nearest Neighbor  ,[object Object],[object Object],[object Object]
2  -  التحليل بالتجزئة العنقودية  Cluster Analysis ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object]
3 -  شجر القرار Decision Trees ,[object Object]
تقسيم  الجرائم المرتكبة في  أحدى ا لمناطق  باستخدام خوارزمية شجر القرار إجمالي حوادث القتل التي وقعت 100 السؤال :  جريمة القتل عمداً ؟ إجمالي حوادث القتل العمد 60 السؤال :  عمر القاتل  >   30  ؟ إجمالي حوادث القتل الخطأ 40 حوادث القتل العمد، العمر  < 30 السؤال :  الدافع هو السرقة ؟ 40 حوادث القتل العمد، العمر  >  من  30 20 حوادث القتل العمد، العمر  > 30  والدافع ليس السرقة 10 حوادث القتل العمد، العمر  < 30  والدافع هو السرقة 30 لا لا نعم نعم نعم لا
استخدام شجرة القرار في التنبؤ ,[object Object],[object Object]
الفرق بين شجر ة القرار والتجزئة العنقودية ,[object Object],[object Object]
4  –  الشبكات العصبية Neural Networks ,[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],طريقة عمل خوارزمية  الشبكات العصبية الأصطناعية كأحد  تطبيقات  علم الذكاء الأصطناعى
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],12.16
المفهوم (1)  الشبكة العصبية البشرية  ( الطبيعية ) Biological Neural Networks ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],12.18
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],12.19
[object Object],12.20
[object Object],12.22
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],12.23
[object Object],[object Object],12.24 المفهوم ( إستمرار ) (2)  الشبكة العصبية الأصطناعية   Artificial Neural Networks
تابع ,[object Object]
التطبيقات التي ترتكز على إستخدام   الشبكات العصبية الأصطناعية ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
(3) مكونات الشبكة العصبية الأصطناعية ,[object Object],[object Object]
مكونات الشبكة  ( تابــــــع ) ,[object Object],[object Object]
An Artificial Neuron w 1j w 2j w 3j w ij x 1 x 2 x 3 x i f (x) y
شكل يحاكى فكرة الخلية العصبية الطبيعية
(4)  معمارية الشبكة العصبية الأصطناعية ANN Toplogy ,[object Object],[object Object]
معمارية الشبكة (  تابع ) ,[object Object],[object Object]
شبكة إصطناعية أحادية الطبقات ,[object Object],[object Object]
شبكة إصطناعية ثنائية الطبقات Adjustable Weights Output Values Input Signals (External Stimuli)
تابــــــــــــع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
شبكة إصطناعية متعددة الطبقات الطبقة الخفية الأولى طبقة المخرجات طبقة المدخلات عنصر معالجة (PE) الطبقة الخفية الثانية
تابــــــــــــــع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مثال لشبكة عصبية ذات تغذية أمامية ,[object Object],مخرجات مدخلات
تابع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مثال لشبكة عصبية ذات تغذية عكسية ,[object Object],مخرجات مدخلات
(5)  معالجة المعلومات فى  بيئة الشبكات العصبية الأصطناعية ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
تابع  ,[object Object],[object Object],[object Object]
تابـــــع  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
a) Single neuron S j f(S j ) Y j x o x 1 x 2 x n +1 w j0 w j1 w j2 w jn
b) Several neurons X1 X2 W11 W22 W21 W12 W23 PE PE PE Y1 Y2 Y3 Y1=x1w11+x2w21 Y2=x1w12+x2w22 Y3=x2w23
تابـــــــع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1 1+e -y
تابـــــــــع ,[object Object],[object Object]
Example of ANN Function Summation function: Y=3(0.2)+1(0.4)+2(0.1)=1.2 Transformation (Transfer) function : Y t  =   1 1+e -1.2 ,[object Object],X 1 =3 S j f(S j ) Y=1.2 W 1 =0.2 X 2 =1 X 3 =2 W 2 =0.4 W 3 =0.1
تابــــــــــع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
تابــــــــــع ,[object Object]
شكل يوضح نموذج دالة التعلم Compute  Output Adjust Weights Stop Is Desired output Achieved? No Yes
طرق تعليم شبكة عصبية ,[object Object],[object Object]
تابع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
تابع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مثال تطبيقي ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
شكل توضيحي للمثال الشكل التالي  يبسط ما تم عمله في المثال السابق
العقد المخفية في الشبكات العصبية ,[object Object],[object Object],[object Object]
5 –  استقراء القاعدة Rule Induction ,[object Object],[object Object]
كيف ن س تكشف القاعدة ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مثال تطبيقي لطريقة تقييم القاعدة ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
رسم توضيحي للمثال كل الحوادث حوادث سير أدت للقتل مرتكبو  10  مخالفات مرتكبو  10  مخالفات وحادث مؤدي للقتل ليس من المجموعتين
استثمار القاعدة ,[object Object],[object Object]
اختيار تقنية التنقيب المناسبة ,[object Object]
تخطيط عمليات التنقيب في  قواعد  البيانات ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مراحل تطور استخدام تكنولوجيا المعلومات ونوعية الأسئلة التي وفرت لنا إجاباتها في كل مرحلة التنقيب في قواعد البيانات Data Mining (Emerging Today) ماذا يمكن أن يحدث لطبيعة الجرائم المرتكبة في مدينة الرياض الشهر القادم، ولماذا ؟ مستودعات البيانات ودعم القرار Data Warehousing & Decision Support (1990s) ”  ما نوعية الجرائم التي وقعت في مدينة الرياض في شهر مارس الماضي ، مع مقارنة لكل المدن الأخرى ؟ ” الوصول للبيانات Data Access (1980s) ” ما نوعية الجرائم التي وقعت في مدينة الرياض في شهر مارس الماضي؟” تجميع البيانات Data Collection (1960s) ”  كم كان مجموع الجرائم في السنوات الخمس الأخيرة ؟ ” مرحلة التطور في استخدام تكنولوجيا المعلومات السؤال الذي توفر إجابته تلك التكنولوجيا
تطبيقات عملية في  المجال الأمني والاستخباراتي ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
قواعد بيانات قواعد بيانات قواعد بيانات تنسيق وتعاون تنسيق وتعاون تحليل وتنقيب معرفة حقيقية سياسات وخطط ولوائح تنفيذية وإجراءات الأمن

More Related Content

What's hot

اساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاءاساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاءIbrahim Alhariri
 
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعيArtifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعيNoureddineHassi
 
مقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءمقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءHashim ElHadi
 
الذكاء الاصطناعي ppt.pptx
الذكاء الاصطناعي ppt.pptxالذكاء الاصطناعي ppt.pptx
الذكاء الاصطناعي ppt.pptxArab4apps hassan hassan
 
علم البيانات و البيانات الضخمة
علم البيانات و البيانات الضخمةعلم البيانات و البيانات الضخمة
علم البيانات و البيانات الضخمةahlamalsomahi
 
Machine learning and_neural_network_lecture_slide_ece_dku
Machine learning and_neural_network_lecture_slide_ece_dkuMachine learning and_neural_network_lecture_slide_ece_dku
Machine learning and_neural_network_lecture_slide_ece_dkuSeokhyun Yoon
 
مقدمة عن الذكاء الإصطناعي
مقدمة عن الذكاء الإصطناعيمقدمة عن الذكاء الإصطناعي
مقدمة عن الذكاء الإصطناعيOmnyaAhmed10
 
الذكاء الإصطناعي والنظم الخبيرة
الذكاء الإصطناعي والنظم الخبيرةالذكاء الإصطناعي والنظم الخبيرة
الذكاء الإصطناعي والنظم الخبيرةarteimi
 
سلسلة ماركوف Markov chain
سلسلة ماركوف Markov chainسلسلة ماركوف Markov chain
سلسلة ماركوف Markov chainEhab Saad Ahmad
 
Genetic algorithm
Genetic algorithmGenetic algorithm
Genetic algorithmgarima931
 
Neural networks...
Neural networks...Neural networks...
Neural networks...Molly Chugh
 
What Is A Neural Network? | How Deep Neural Networks Work | Neural Network Tu...
What Is A Neural Network? | How Deep Neural Networks Work | Neural Network Tu...What Is A Neural Network? | How Deep Neural Networks Work | Neural Network Tu...
What Is A Neural Network? | How Deep Neural Networks Work | Neural Network Tu...Simplilearn
 
Introduction to Soft Computing
Introduction to Soft Computing Introduction to Soft Computing
Introduction to Soft Computing Aakash Kumar
 
التخزين السحابي
التخزين السحابيالتخزين السحابي
التخزين السحابيsultanbinabdullah
 
الدرس الثاني - الخوارزم
الدرس الثاني - الخوارزمالدرس الثاني - الخوارزم
الدرس الثاني - الخوارزمia7lam
 
Fundamentals of Neural Networks
Fundamentals of Neural NetworksFundamentals of Neural Networks
Fundamentals of Neural NetworksGagan Deep
 
مقدمة في الشبكات
مقدمة في الشبكاتمقدمة في الشبكات
مقدمة في الشبكاتguest9e217f
 
HML: Historical View and Trends of Deep Learning
HML: Historical View and Trends of Deep LearningHML: Historical View and Trends of Deep Learning
HML: Historical View and Trends of Deep LearningYan Xu
 

What's hot (20)

اساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاءاساسيات الاحصاء
اساسيات الاحصاء
 
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعيArtifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
 
مقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءمقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاء
 
الذكاء الاصطناعي ppt.pptx
الذكاء الاصطناعي ppt.pptxالذكاء الاصطناعي ppt.pptx
الذكاء الاصطناعي ppt.pptx
 
علم البيانات و البيانات الضخمة
علم البيانات و البيانات الضخمةعلم البيانات و البيانات الضخمة
علم البيانات و البيانات الضخمة
 
Machine learning and_neural_network_lecture_slide_ece_dku
Machine learning and_neural_network_lecture_slide_ece_dkuMachine learning and_neural_network_lecture_slide_ece_dku
Machine learning and_neural_network_lecture_slide_ece_dku
 
مقدمة عن الذكاء الإصطناعي
مقدمة عن الذكاء الإصطناعيمقدمة عن الذكاء الإصطناعي
مقدمة عن الذكاء الإصطناعي
 
الذكاء الإصطناعي والنظم الخبيرة
الذكاء الإصطناعي والنظم الخبيرةالذكاء الإصطناعي والنظم الخبيرة
الذكاء الإصطناعي والنظم الخبيرة
 
سلسلة ماركوف Markov chain
سلسلة ماركوف Markov chainسلسلة ماركوف Markov chain
سلسلة ماركوف Markov chain
 
البيانات الضخمه
البيانات الضخمهالبيانات الضخمه
البيانات الضخمه
 
Genetic algorithm
Genetic algorithmGenetic algorithm
Genetic algorithm
 
Neural networks...
Neural networks...Neural networks...
Neural networks...
 
What Is A Neural Network? | How Deep Neural Networks Work | Neural Network Tu...
What Is A Neural Network? | How Deep Neural Networks Work | Neural Network Tu...What Is A Neural Network? | How Deep Neural Networks Work | Neural Network Tu...
What Is A Neural Network? | How Deep Neural Networks Work | Neural Network Tu...
 
Introduction to Soft Computing
Introduction to Soft Computing Introduction to Soft Computing
Introduction to Soft Computing
 
التخزين السحابي
التخزين السحابيالتخزين السحابي
التخزين السحابي
 
تحليل النظم
تحليل النظمتحليل النظم
تحليل النظم
 
الدرس الثاني - الخوارزم
الدرس الثاني - الخوارزمالدرس الثاني - الخوارزم
الدرس الثاني - الخوارزم
 
Fundamentals of Neural Networks
Fundamentals of Neural NetworksFundamentals of Neural Networks
Fundamentals of Neural Networks
 
مقدمة في الشبكات
مقدمة في الشبكاتمقدمة في الشبكات
مقدمة في الشبكات
 
HML: Historical View and Trends of Deep Learning
HML: Historical View and Trends of Deep LearningHML: Historical View and Trends of Deep Learning
HML: Historical View and Trends of Deep Learning
 

Similar to الفصل الثامن

Artificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptxArtificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptxssuser456639
 
Artificial intelligence in power saving &amp; games
Artificial intelligence in power saving &amp; gamesArtificial intelligence in power saving &amp; games
Artificial intelligence in power saving &amp; gamesEyas Barhok
 
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...DrMuhammadTamerKhatt
 
إدارة المعرفة ونظم المعلومات
إدارة المعرفة ونظم المعلوماتإدارة المعرفة ونظم المعلومات
إدارة المعرفة ونظم المعلوماتProf. Othman Alsalloum
 
علم البيانات والبيانات الضخمة- الذكاء الاصطناعي للجميع -جديد
علم البيانات والبيانات الضخمة- الذكاء الاصطناعي للجميع -جديدعلم البيانات والبيانات الضخمة- الذكاء الاصطناعي للجميع -جديد
علم البيانات والبيانات الضخمة- الذكاء الاصطناعي للجميع -جديدAreege Alangari
 
العرض التقديمي.pptx
العرض التقديمي.pptxالعرض التقديمي.pptx
العرض التقديمي.pptxssuser4d2acd
 
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلميةتقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلميةDrMuhammadTamerKhatt
 
نظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxنظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxLassaadBenMahjoub
 
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاعتقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاعالفهرس العربي الموحد
 
النمذجة في التصنيع الغذائي الشبكة العصبية الصناعية
النمذجة في التصنيع الغذائي  الشبكة العصبية الصناعيةالنمذجة في التصنيع الغذائي  الشبكة العصبية الصناعية
النمذجة في التصنيع الغذائي الشبكة العصبية الصناعيةFarhan Alfin
 
Active learning arabic
Active learning arabicActive learning arabic
Active learning arabicarteimi
 
النظم الخبيرة في مجال التصنيف
النظم الخبيرة في مجال التصنيفالنظم الخبيرة في مجال التصنيف
النظم الخبيرة في مجال التصنيفnada labib
 
Grid computing , Utility computing الحوسبة الشبكية و الخدمية
Grid computing , Utility computing  الحوسبة الشبكية و الخدميةGrid computing , Utility computing  الحوسبة الشبكية و الخدمية
Grid computing , Utility computing الحوسبة الشبكية و الخدميةSally Jarkas
 
neural network nntool box matlab start
neural network nntool box matlab startneural network nntool box matlab start
neural network nntool box matlab startnabeelasd
 

Similar to الفصل الثامن (20)

Artificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptxArtificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptx
 
28438
2843828438
28438
 
neural network
neural networkneural network
neural network
 
Artificial intelligence in power saving &amp; games
Artificial intelligence in power saving &amp; gamesArtificial intelligence in power saving &amp; games
Artificial intelligence in power saving &amp; games
 
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
 
إدارة المعرفة ونظم المعلومات
إدارة المعرفة ونظم المعلوماتإدارة المعرفة ونظم المعلومات
إدارة المعرفة ونظم المعلومات
 
علم البيانات والبيانات الضخمة- الذكاء الاصطناعي للجميع -جديد
علم البيانات والبيانات الضخمة- الذكاء الاصطناعي للجميع -جديدعلم البيانات والبيانات الضخمة- الذكاء الاصطناعي للجميع -جديد
علم البيانات والبيانات الضخمة- الذكاء الاصطناعي للجميع -جديد
 
العرض التقديمي.pptx
العرض التقديمي.pptxالعرض التقديمي.pptx
العرض التقديمي.pptx
 
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلميةتقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
 
Artificial neural networks lec1
Artificial neural networks lec1Artificial neural networks lec1
Artificial neural networks lec1
 
Towards secure SDNs
Towards secure SDNsTowards secure SDNs
Towards secure SDNs
 
نظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxنظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptx
 
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاعتقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
 
النمذجة في التصنيع الغذائي الشبكة العصبية الصناعية
النمذجة في التصنيع الغذائي  الشبكة العصبية الصناعيةالنمذجة في التصنيع الغذائي  الشبكة العصبية الصناعية
النمذجة في التصنيع الغذائي الشبكة العصبية الصناعية
 
Active learning arabic
Active learning arabicActive learning arabic
Active learning arabic
 
Networking
NetworkingNetworking
Networking
 
النظم الخبيرة في مجال التصنيف
النظم الخبيرة في مجال التصنيفالنظم الخبيرة في مجال التصنيف
النظم الخبيرة في مجال التصنيف
 
Grid computing , Utility computing الحوسبة الشبكية و الخدمية
Grid computing , Utility computing  الحوسبة الشبكية و الخدميةGrid computing , Utility computing  الحوسبة الشبكية و الخدمية
Grid computing , Utility computing الحوسبة الشبكية و الخدمية
 
neural network nntool box matlab start
neural network nntool box matlab startneural network nntool box matlab start
neural network nntool box matlab start
 
Data mining
Data miningData mining
Data mining
 

الفصل الثامن

  • 1. تطبيقات وخ وارزميات التنقيب في قواعد البيانات في المجال الأمني والاستخباراتي إعداد د / أحمد أبو الفتوح
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9. تقسيم الجرائم المرتكبة في أحدى ا لمناطق باستخدام خوارزمية شجر القرار إجمالي حوادث القتل التي وقعت 100 السؤال : جريمة القتل عمداً ؟ إجمالي حوادث القتل العمد 60 السؤال : عمر القاتل > 30 ؟ إجمالي حوادث القتل الخطأ 40 حوادث القتل العمد، العمر < 30 السؤال : الدافع هو السرقة ؟ 40 حوادث القتل العمد، العمر > من 30 20 حوادث القتل العمد، العمر > 30 والدافع ليس السرقة 10 حوادث القتل العمد، العمر < 30 والدافع هو السرقة 30 لا لا نعم نعم نعم لا
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27. An Artificial Neuron w 1j w 2j w 3j w ij x 1 x 2 x 3 x i f (x) y
  • 28. شكل يحاكى فكرة الخلية العصبية الطبيعية
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32. شبكة إصطناعية ثنائية الطبقات Adjustable Weights Output Values Input Signals (External Stimuli)
  • 33.
  • 34. شبكة إصطناعية متعددة الطبقات الطبقة الخفية الأولى طبقة المخرجات طبقة المدخلات عنصر معالجة (PE) الطبقة الخفية الثانية
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42. a) Single neuron S j f(S j ) Y j x o x 1 x 2 x n +1 w j0 w j1 w j2 w jn
  • 43. b) Several neurons X1 X2 W11 W22 W21 W12 W23 PE PE PE Y1 Y2 Y3 Y1=x1w11+x2w21 Y2=x1w12+x2w22 Y3=x2w23
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49. شكل يوضح نموذج دالة التعلم Compute Output Adjust Weights Stop Is Desired output Achieved? No Yes
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54. شكل توضيحي للمثال الشكل التالي يبسط ما تم عمله في المثال السابق
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59. رسم توضيحي للمثال كل الحوادث حوادث سير أدت للقتل مرتكبو 10 مخالفات مرتكبو 10 مخالفات وحادث مؤدي للقتل ليس من المجموعتين
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63. مراحل تطور استخدام تكنولوجيا المعلومات ونوعية الأسئلة التي وفرت لنا إجاباتها في كل مرحلة التنقيب في قواعد البيانات Data Mining (Emerging Today) ماذا يمكن أن يحدث لطبيعة الجرائم المرتكبة في مدينة الرياض الشهر القادم، ولماذا ؟ مستودعات البيانات ودعم القرار Data Warehousing & Decision Support (1990s) ” ما نوعية الجرائم التي وقعت في مدينة الرياض في شهر مارس الماضي ، مع مقارنة لكل المدن الأخرى ؟ ” الوصول للبيانات Data Access (1980s) ” ما نوعية الجرائم التي وقعت في مدينة الرياض في شهر مارس الماضي؟” تجميع البيانات Data Collection (1960s) ” كم كان مجموع الجرائم في السنوات الخمس الأخيرة ؟ ” مرحلة التطور في استخدام تكنولوجيا المعلومات السؤال الذي توفر إجابته تلك التكنولوجيا
  • 64.
  • 65. قواعد بيانات قواعد بيانات قواعد بيانات تنسيق وتعاون تنسيق وتعاون تحليل وتنقيب معرفة حقيقية سياسات وخطط ولوائح تنفيذية وإجراءات الأمن