«Магистр интеллектуального анализа данных» — это аббревиатура степени магистра наук в области интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных — это область, которая фокусируется на извлечении знаний и закономерностей из больших наборов данных. Вот несколько методов, обычно используемых при интеллектуальном анализе данных, а также примеры кода:

1. Анализ правил ассоциации:

   • Метод: априорный алгоритм

   • Пример кода (Python):

     from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
     from mlxtend.frequent_patterns import apriori
     
     dataset = [['Apple', 'Banana', 'Mango'],
             ['Apple', 'Banana'],
             ['Apple', 'Banana', 'Orange'],
             ['Apple', 'Banana', 'Mango', 'Orange']]
     
     te = TransactionEncoder()
     te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
     df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
     
     frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
     print(frequent_itemsets)

2. Классификация:

   • Метод: деревья решений

   • Пример кода (Python):

     from sklearn.datasets import load_iris
     from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
     from sklearn.model_selection import train_test_split
     from sklearn.metrics import accuracy_score
     
     iris = load_iris()
     X = iris.data
     y = iris.target
     
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
     
     clf = DecisionTreeClassifier()
     clf.fit(X_train, y_train)
     
     y_pred = clf.predict(X_test)
     accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
     print("Accuracy:", accuracy)

   • Заголовок: «Классификация с использованием деревьев решений: практический пример с Python»

3. Кластеризация:

   • Метод: кластеризация по K-средним.

   • Пример кода (Python):

     from sklearn.datasets import make_blobs
     from sklearn.cluster import KMeans
     
     X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=42)
     
     kmeans = KMeans(n_clusters=3)
     kmeans.fit(X)
     
     cluster_labels = kmeans.labels_
     cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
     
     print("Cluster Labels:", cluster_labels)
     print("Cluster Centers:", cluster_centers)

   • Заголовок: «Кластеризация с использованием алгоритма K-средних: реализация на Python»

4. Регрессия:

   • Метод: линейная регрессия

   • Пример кода (Python):

     from sklearn.datasets import make_regression
     from sklearn.linear_model import LinearRegression
     
     X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.2, random_state=42)
     
     reg = LinearRegression()
     reg.fit(X, y)
     
     slope = reg.coef_
     intercept = reg.intercept_
     
     print("Slope:", slope)
     print("Intercept:", intercept)

   • Заголовок: «Регрессионный анализ с использованием линейной регрессии: практический пример на Python»

Это всего лишь несколько примеров методов, используемых при интеллектуальном анализе данных. Каждый метод имеет собственную реализацию и синтаксис кода, а для некоторых методов могут потребоваться определенные библиотеки или пакеты. Важно изучить и адаптировать эти методы с учетом вашего конкретного набора данных и проблемы.