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

دورة حياة النظام.pptx
دورة حياة النظام.pptxدورة حياة النظام.pptx
دورة حياة النظام.pptxhrima
 
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
 
تصميم المقررات الالكترونية
تصميم المقررات الالكترونيةتصميم المقررات الالكترونية
تصميم المقررات الالكترونيةmalhelo
 
الذكاء الإصطناعي لكل الناس
الذكاء الإصطناعي لكل الناسالذكاء الإصطناعي لكل الناس
الذكاء الإصطناعي لكل الناسMohamed Alrshah
 
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيAsmaa Abd El-gawad
 
محاضرة 3 نظام التشغيل
محاضرة 3 نظام التشغيلمحاضرة 3 نظام التشغيل
محاضرة 3 نظام التشغيلzakaria_alathari
 
Artificial Intelligence Projects - Matlab
Artificial Intelligence Projects - MatlabArtificial Intelligence Projects - Matlab
Artificial Intelligence Projects - MatlabSafiya Najeh
 
قواعد البيانات
قواعد البياناتقواعد البيانات
قواعد البياناتImpossible Love
 
مهارات التفكير
مهارات التفكيرمهارات التفكير
مهارات التفكيرHAZEM ABO ELNIL
 
مفهوم إدارة المعرفة
مفهوم إدارة المعرفةمفهوم إدارة المعرفة
مفهوم إدارة المعرفةRasha
 
AI in ED_ الذكاء الاصطناعي في التعليم_ DrNIsmail.pdf
AI in ED_ الذكاء الاصطناعي في التعليم_ DrNIsmail.pdfAI in ED_ الذكاء الاصطناعي في التعليم_ DrNIsmail.pdf
AI in ED_ الذكاء الاصطناعي في التعليم_ DrNIsmail.pdfNashwa Ismail
 
الفرق بين الابداع والابتكار
الفرق بين الابداع والابتكارالفرق بين الابداع والابتكار
الفرق بين الابداع والابتكارosmanabdelrhman
 
Algorithms and Data Structure 2020
Algorithms and Data Structure 2020Algorithms and Data Structure 2020
Algorithms and Data Structure 2020Joud Khattab
 
الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
  الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر   الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر Aboul Ella Hassanien
 
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيnada labib
 

What's hot (20)

دورة حياة النظام.pptx
دورة حياة النظام.pptxدورة حياة النظام.pptx
دورة حياة النظام.pptx
 
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
 
تصميم المقررات الالكترونية
تصميم المقررات الالكترونيةتصميم المقررات الالكترونية
تصميم المقررات الالكترونية
 
الذكاء الإصطناعي لكل الناس
الذكاء الإصطناعي لكل الناسالذكاء الإصطناعي لكل الناس
الذكاء الإصطناعي لكل الناس
 
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي
 
محاضرة 3 نظام التشغيل
محاضرة 3 نظام التشغيلمحاضرة 3 نظام التشغيل
محاضرة 3 نظام التشغيل
 
تصميم المقررات الالكترونية
تصميم المقررات الالكترونيةتصميم المقررات الالكترونية
تصميم المقررات الالكترونية
 
Artificial Intelligence Projects - Matlab
Artificial Intelligence Projects - MatlabArtificial Intelligence Projects - Matlab
Artificial Intelligence Projects - Matlab
 
قواعد البيانات
قواعد البياناتقواعد البيانات
قواعد البيانات
 
مهارات التفكير
مهارات التفكيرمهارات التفكير
مهارات التفكير
 
مفهوم إدارة المعرفة
مفهوم إدارة المعرفةمفهوم إدارة المعرفة
مفهوم إدارة المعرفة
 
تحليل النظم
تحليل النظمتحليل النظم
تحليل النظم
 
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي
 
AI in ED_ الذكاء الاصطناعي في التعليم_ DrNIsmail.pdf
AI in ED_ الذكاء الاصطناعي في التعليم_ DrNIsmail.pdfAI in ED_ الذكاء الاصطناعي في التعليم_ DrNIsmail.pdf
AI in ED_ الذكاء الاصطناعي في التعليم_ DrNIsmail.pdf
 
الفرق بين الابداع والابتكار
الفرق بين الابداع والابتكارالفرق بين الابداع والابتكار
الفرق بين الابداع والابتكار
 
Algorithms and Data Structure 2020
Algorithms and Data Structure 2020Algorithms and Data Structure 2020
Algorithms and Data Structure 2020
 
الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
  الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر   الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
 
مفاهيم القيادة الأكاديمية 
مفاهيم القيادة الأكاديمية مفاهيم القيادة الأكاديمية 
مفاهيم القيادة الأكاديمية 
 
نظام التشغيل
نظام التشغيلنظام التشغيل
نظام التشغيل
 
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي
 

Similar to الفصل الثامن

Artificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptxArtificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptxssuser456639
 
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
 
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
 
علم البيانات و البيانات الضخمة
علم البيانات و البيانات الضخمةعلم البيانات و البيانات الضخمة
علم البيانات و البيانات الضخمةahlamalsomahi
 
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
 
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة Ayman Amin
 
نظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxنظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxLassaadBenMahjoub
 
النظم الخبيرة نهائى
النظم الخبيرة نهائىالنظم الخبيرة نهائى
النظم الخبيرة نهائىAsmaa Abd El-gawad
 
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
 
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
 

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
 
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
 
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
 
علم البيانات و البيانات الضخمة
علم البيانات و البيانات الضخمةعلم البيانات و البيانات الضخمة
علم البيانات و البيانات الضخمة
 
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
 
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
 
نظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxنظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptx
 
النظم الخبيرة نهائى
النظم الخبيرة نهائىالنظم الخبيرة نهائى
النظم الخبيرة نهائى
 
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
 
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
 

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