Apa itu Pemrograman Linier dalam Ilmu Data: Pendahuluan

Ilmu data adalah bidang yang menarik dengan banyak peluang. Ini saat yang tepat untuk menjadi ilmuwan data, tetapi juga menuntut dan menantang pada saat yang bersamaan. Untuk berhasil sebagai ilmuwan data, Anda harus memiliki keterampilan di beberapa bidang, seperti pembelajaran mesin, statistik, dan analisis data. Semakin banyak pengetahuan yang Anda miliki tentang bidang ilmu data tertentu, semakin baik Anda dapat memahami masalah dan membuat solusi dengan kode Anda sendiri.

Baca terus untuk menjelajahi pemrograman linier dalam ilmu data dan penerapannya untuk mengoptimalkan berbagai proses.

Apa itu Pemrograman Linier?

Pemrograman linier (LP) adalah teknik matematika untuk menemukan solusi terbaik untuk masalah dengan kendala. Ini digunakan di banyak bidang, termasuk operasi, penelitian, ilmu manajemen, dan ilmu data. Pemrograman linier berkaitan dengan cara memanfaatkan sumber daya yang terbatas dengan sebaik-baiknya untuk memaksimalkan beberapa jenis manfaat. Anda dapat membandingkan LP dengan "memecahkan teka-teki dengan jumlah potongan yang terbatas". Dalam teka-teki ini, Anda ingin menyatukan potongan-potongan untuk membuat gambar tertentu. Pada saat yang sama, Anda ingin menggunakan potongan paling sedikit untuk memecahkan teka-teki.

Tujuan dari LP adalah menemukan solusi untuk masalah tertentu dengan memilih rangkaian tindakan dan variabel yang optimal di antara serangkaian kendala. Solusinya optimal karena tidak ada solusi lain yang akan menghasilkan lebih dari hasil yang diinginkan.

Mengapa Pemrograman Linier Penting untuk Ilmu Data?

Pemrograman linier penting dalam ilmu data karena kita sering harus berurusan dengan masalah yang memiliki banyak kendala. Misalnya, dalam analitik pemasaran, Anda mungkin ingin mencari tahu strategi berbeda apa yang dapat digunakan bersama untuk kasus Anda sambil mengikuti batasan anggaran. Pada saat yang sama, Anda ingin menjangkau pelanggan potensial sebanyak mungkin. Hal ini menyebabkan beberapa kendala dalam prosesnya, seperti “anggaran pemasaran terbatas” dan “pesan pemasaran harus menarik bagi pelanggan di segmen pasar tertentu.”

Dalam analitik data, Anda mungkin memiliki masalah serupa untuk dipecahkan dengan kendala pada data. Misalnya, Anda mungkin ingin menentukan strategi terbaik untuk memprediksi permintaan produk baru. Pada saat yang sama, mengingat data yang tersedia, Anda ingin sampai pada prediksi yang seakurat mungkin. Hal ini menyebabkan beberapa kendala dalam prosesnya, seperti “datanya terbatas” dan “sulit menemukan model prediksi terbaik”.

Dapatkan sertifikasi ilmu data dari Universitas top Dunia. Pelajari Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Jenis Pemrograman Linier dalam Ilmu Data

Ada tiga jenis pemrograman linier dalam ilmu data:

– Analisis Bisnis dan Pemasaran Pemrograman Linier Analisis pemasaran menggunakan pemrograman linier untuk menentukan kombinasi terbaik dari strategi pemasaran sehubungan dengan kendala anggaran. Misalnya, memaksimalkan laba atas investasi (ROI) anggaran pemasaran Anda. Mengingat anggaran yang tersedia, Anda dapat menggunakan pemrograman linier untuk menemukan strategi pemasaran terbaik yang memenuhi tujuan bisnis Anda.

– Pemrograman Linear Analisis Data Dalam analisis data digunakan untuk memaksimalkan kegunaan data untuk menemukan strategi terbaik untuk memprediksi permintaan akan produk baru

– Predictive Analytics Linear Programming Analitik prediktif menggunakan pemrograman linier untuk menemukan model prediksi terbaik dan memaksimalkan kegunaan model. Dengan data yang ada, Anda dapat menggunakan pemrograman linier untuk menemukan model prediksi terbaik untuk memenuhi tujuan bisnis Anda.

Pentingnya Pemrograman Linier dalam Analisis Bisnis dan Pemasaran

Pemrograman linier pemasaran digunakan dalam analitik bisnis dan pemasaran untuk menentukan strategi pemasaran terbaik yang dapat Anda gunakan, mengingat batasan anggaran Anda. Misalnya, Anda mungkin ingin memaksimalkan laba atas investasi (ROI) anggaran pemasaran Anda. Mengingat anggaran yang tersedia, Anda dapat menggunakan pemrograman linier untuk menemukan strategi pemasaran terbaik yang memenuhi tujuan bisnis Anda.

Pemrograman linier pemasaran dapat digunakan untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran dengan batasan tertentu. Misalnya, Anda ingin menemukan kombinasi terbaik dari saluran pemasaran, pesan, dan anggaran yang memenuhi tujuan bisnis Anda dengan anggaran pemasaran yang terbatas. Anda juga dapat menggunakan pemrograman linier pemasaran untuk menentukan cara terbaik mengalokasikan anggaran pemasaran ke berbagai kelompok pelanggan. Misalnya, Anda ingin memaksimalkan pendapatan yang dihasilkan dari setiap grup. Anda dapat menggunakan pemrograman linier untuk menemukan alokasi anggaran terbaik di setiap grup.

Periksa AS - Program Ilmu Data kami

Pentingnya Pemrograman Linier dalam Analisis Data

Dalam analitik data, pemrograman linier digunakan untuk memaksimalkan kegunaan data untuk menemukan strategi terbaik untuk memprediksi permintaan akan produk baru. Pada saat yang sama, mengingat data yang tersedia, Anda ingin prediksi seakurat mungkin. Anda dapat menggunakan pemrograman linier untuk menemukan strategi terbaik untuk memprediksi permintaan, bahkan mengikuti data terbatas yang ada untuk melakukan penelitian. Anda dapat menggunakan pemrograman linier analitik data untuk mengoptimalkan analisis data. Misalnya, Anda secara otomatis ingin menemukan bagian menarik dari kumpulan data yang besar. Anda dapat menggunakan pemrograman linier untuk menemukan cara terbaik untuk secara otomatis mendeteksi bagian menarik dari data mengikuti tujuan analisis data tertentu.

Pentingnya Pemrograman Linier dalam Analitik Prediktif

Pemrograman linier analitik prediktif digunakan untuk menemukan model prediksi terbaik untuk memaksimalkan kegunaan model. Pada saat yang sama, Anda ingin hasil Anda seakurat mungkin dengan menggunakan data yang ada. Anda dapat menggunakan pemrograman linier analitik prediktif untuk mengoptimalkan pemilihan model. Anda juga dapat menggunakan pemrograman linier analitik prediktif untuk mengoptimalkan pelatihan model, seperti saat Anda ingin menemukan parameter pelatihan terbaik untuk melatih model prediksi.

Takeaway kunci

Pemrograman linier digunakan di banyak bidang, termasuk ilmu data. Ilmuwan data dapat menggunakan pemrograman linier untuk menyelesaikan berbagai masalah, seperti mengoptimalkan kampanye pemasaran atau menemukan model prediksi terbaik. Jika Anda seorang ilmuwan data, penting untuk mempelajari tentang pemrograman linier karena Anda sering harus berurusan dengan masalah dengan berbagai kendala. Dengan mempelajari tentang pemrograman linier, Anda akan dapat menyelesaikan masalah ini dengan lebih efektif.

Seperti pemrograman linier, seorang ilmuwan data harus mengetahui beberapa alat lain yang berguna dan sangat penting. Sebagian besar alat ini menemukan turunannya dalam matematika keras atau ilmu komputer. Karena itu, mudah untuk menguasai teknik ini dengan panduan dan rekan yang benar. Di upGrad, Sertifikat Profesional kami dalam Ilmu Data dan Analisis Bisnis bertujuan untuk menyediakan teknik tersebut. Kursus 20 bulan ini dirancang untuk pemula maupun profesional berpengalaman, memperluas kesempatan untuk memilih dari 3 spesialisasi, bekerja dengan pakar industri, dan mempelajari semua alat dan teknologi relevan yang diperlukan untuk karir cemerlang dalam ilmu data.

Baca Artikel Populer AS - Ilmu Data kami

Lihat halaman kursus dan segera daftarkan diri Anda!