O que é Programação Linear em Ciência de Dados: Introdução

A ciência de dados é um campo empolgante com muitas oportunidades. É um ótimo momento para ser um cientista de dados, mas também exigente e desafiador ao mesmo tempo. Para ter sucesso como cientista de dados, você precisa ter habilidades em vários campos, como aprendizado de máquina, estatística e análise de dados. Quanto mais conhecimento você tiver sobre áreas específicas da ciência de dados, melhor poderá entender os problemas e criar soluções com seu próprio código.

Continue lendo para explorar a programação linear em ciência de dados e seus aplicativos para otimizar vários processos.

O que é Programação Linear?

A programação linear (PL) é uma técnica matemática para encontrar a melhor solução para um problema com restrições. É usado em muitas áreas, incluindo operações, pesquisa, ciência de gerenciamento e ciência de dados. A programação linear preocupa-se em como fazer o melhor uso de recursos limitados para maximizar algum tipo de benefício. Você pode comparar o LP a “resolver um quebra-cabeça com um número limitado de peças”. Neste quebra-cabeça, você deseja encaixar as peças para criar uma imagem específica. Ao mesmo tempo, você deseja usar o menor número de peças para resolver o quebra-cabeça.

O objetivo do LP é encontrar uma solução para um problema específico, escolhendo o conjunto ideal de ações e variáveis ​​entre um conjunto de restrições. A solução é ótima porque nenhuma outra solução produziria mais do resultado desejado.

Por que a programação linear é importante para a ciência de dados?

A programação linear é importante na ciência de dados porque muitas vezes temos que lidar com problemas que possuem muitas restrições. Por exemplo, em análise de marketing, você pode querer descobrir quais estratégias diferentes juntas podem ser usadas para o seu caso enquanto segue as restrições orçamentárias. Ao mesmo tempo, você deseja alcançar o maior número possível de clientes em potencial. Isso leva a várias restrições no processo, como “o orçamento de marketing é limitado” e “a mensagem de marketing deve ser atraente para os clientes no segmento de mercado específico”.

Na análise de dados, você pode ter problemas semelhantes para resolver com restrições nos dados. Por exemplo, você pode querer determinar a melhor estratégia para prever a demanda de um novo produto. Ao mesmo tempo, dados os dados disponíveis, você deseja chegar a previsões que sejam as mais precisas possíveis. Isso leva a várias restrições no processo, como “os dados são limitados” e “é difícil encontrar o melhor modelo de previsão”.

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Tipos de programação linear em ciência de dados

Existem três tipos de programação linear em ciência de dados:

– Análise de negócios e marketing Programação linear A análise de marketing usa programação linear para determinar a melhor combinação de estratégias de marketing à luz das restrições orçamentárias. Por exemplo, maximizar o retorno sobre o investimento (ROI) do seu orçamento de marketing. Dado o orçamento disponível, você pode usar a programação linear para encontrar as melhores estratégias de marketing que atendam às suas metas de negócios.

– Data Analytics Programação linear Na análise de dados é usado para maximizar a utilidade dos dados para encontrar a melhor estratégia para prever a demanda de um novo produto

– Programação linear de análise preditiva A análise preditiva usa programação linear para encontrar o melhor modelo de previsão e maximizar a utilidade do modelo. Com os dados atuais, você pode usar a programação linear para encontrar o melhor modelo de previsão para atender às suas metas de negócios.

Importância da programação linear em análise de negócios e marketing

A programação linear de marketing é usada em análise de negócios e marketing para determinar as melhores estratégias de marketing que você pode usar, dadas as restrições de orçamento. Por exemplo, você pode querer maximizar o retorno sobre o investimento (ROI) do seu orçamento de marketing. Dado o orçamento disponível, você pode usar a programação linear para encontrar as melhores estratégias de marketing que atendam às suas metas de negócios.

A programação linear de marketing pode ser usada para otimizar campanhas de marketing, dadas certas restrições. Por exemplo, você deseja encontrar a melhor combinação de canais de marketing, mensagens e orçamentos que atendam às suas metas de negócios com um orçamento de marketing limitado. Você também pode usar a programação linear de marketing para determinar a melhor maneira de alocar um orçamento de marketing para diferentes grupos de clientes. Por exemplo, você deseja maximizar a receita gerada por cada grupo. Você pode usar a programação linear para encontrar a melhor alocação de orçamento em cada grupo.

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Importância da Programação Linear na Análise de Dados

Na análise de dados, a programação linear é usada para maximizar a utilidade dos dados para encontrar a melhor estratégia para prever a demanda de um novo produto. Ao mesmo tempo, dados os dados disponíveis, você deseja que a previsão seja a mais precisa possível. Você pode usar a programação linear para encontrar a melhor estratégia para prever a demanda, seguindo até mesmo os dados limitados presentes para conduzir a pesquisa. Você pode usar programação linear de análise de dados para otimizar a análise de dados. Por exemplo, você deseja localizar automaticamente as partes interessantes de um grande conjunto de dados. Você pode usar a programação linear para encontrar a melhor maneira de detectar automaticamente as partes interessantes dos dados seguindo uma meta específica de análise de dados.

Importância da Programação Linear na Análise Preditiva

A programação linear de análise preditiva é usada para encontrar o melhor modelo de previsão para maximizar a utilidade do modelo. Ao mesmo tempo, você deseja que seus resultados sejam os mais precisos possíveis usando os dados disponíveis. Você pode usar programação linear de análise preditiva para otimizar a seleção de modelo. Você também pode usar a programação linear de análise preditiva para otimizar o treinamento do modelo, como nos casos em que deseja encontrar os melhores parâmetros de treinamento para treinar um modelo de previsão.

Principais conclusões

A programação linear é usada em muitas áreas, incluindo ciência de dados. Os cientistas de dados podem usar a programação linear para resolver uma variedade de problemas, como otimizar campanhas de marketing ou encontrar o melhor modelo de previsão. Se você é um cientista de dados, é importante aprender sobre programação linear, pois muitas vezes você tem que lidar com problemas com diversas restrições. Ao aprender sobre programação linear, você será capaz de resolver esses problemas com mais eficiência.

Assim como a programação linear, um cientista de dados deve conhecer várias outras ferramentas úteis e altamente importantes. A maioria dessas ferramentas encontra sua derivação na matemática hardcore ou na ciência da computação. Dito isso, é fácil dominar essas técnicas com a orientação e os colegas corretos. No upGrad, nosso Certificado Profissional em Ciência de Dados e Business Analytics visa fornecer tais técnicas. Este curso de 20 meses foi desenvolvido tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes, oferecendo a chance de escolher entre 3 especializações, trabalhar com especialistas do setor e aprender todas as ferramentas e tecnologias relevantes necessárias para uma carreira brilhante em ciência de dados.

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