Ce este programarea liniară în știința datelor: introducere

Știința datelor este un domeniu interesant, cu multe oportunități. Este un moment grozav pentru a fi un cercetător de date, dar și solicitant și provocator în același timp. Pentru a reuși ca om de știință a datelor, trebuie să aveți abilități în mai multe domenii, cum ar fi învățarea automată, statistica și analiza datelor. Cu cât aveți mai multe cunoștințe despre anumite domenii ale științei datelor, cu atât puteți înțelege mai bine problemele și puteți crea soluții cu propriul cod.

Citiți mai departe pentru a explora programarea liniară în știința datelor și aplicațiile sale pentru a optimiza diferite procese.

Ce este programarea liniară?

Programarea liniară (LP) este o tehnică matematică pentru a găsi cea mai bună soluție la o problemă cu constrângeri. Este folosit în multe domenii, inclusiv operațiuni, cercetare, știința managementului și știința datelor. Programarea liniară se preocupă de cum să folosești cât mai bine resursele limitate pentru a maximiza un fel de beneficiu. Puteți compara LP cu „rezolvarea unui puzzle cu un număr limitat de piese”. În acest puzzle, doriți să potriviți piesele împreună pentru a crea o imagine specifică. În același timp, doriți să folosiți cel mai mic număr de piese pentru a rezolva puzzle-ul.

Obiectivul LP este de a găsi o soluție la o problemă specifică prin alegerea setului optim de acțiuni și variabile dintr-un set de constrângeri. Soluția este optimă deoarece nicio altă soluție nu ar da mai mult din rezultatul dorit.

De ce este importantă programarea liniară pentru știința datelor?

Programarea liniară este importantă în știința datelor, deoarece adesea trebuie să ne confruntăm cu probleme care au multe constrângeri. De exemplu, în analiza de marketing, ați putea dori să vă dați seama ce strategii diferite pot fi utilizate împreună pentru cazul dvs., respectând restricțiile bugetare. În același timp, doriți să ajungeți la cât mai mulți clienți potențiali. Acest lucru duce la mai multe restricții în proces, cum ar fi „bugetul de marketing este limitat” și „mesajul de marketing ar trebui să fie atrăgător pentru clienții din segmentul de piață specific”.

În analiza datelor, este posibil să aveți probleme similare de rezolvat cu constrângeri asupra datelor. De exemplu, ați putea dori să determinați cea mai bună strategie pentru a estima cererea pentru un produs nou. În același timp, având în vedere datele disponibile, doriți să ajungeți la predicții cât mai aproape de exacte. Acest lucru duce la mai multe constrângeri în proces, cum ar fi „datele sunt limitate” și „găsirea celui mai bun model de predicție este dificilă”.

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Învață programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Tipuri de programare liniară în știința datelor

Există trei tipuri de programare liniară în știința datelor:

– Business and Marketing Analytics Programare liniară Analiza de marketing utilizează programarea liniară pentru a determina cea mai bună combinație de strategii de marketing în lumina constrângerilor bugetare. De exemplu, maximizarea rentabilității investiției (ROI) a bugetului dvs. de marketing. Având în vedere bugetul disponibil, ați putea folosi programarea liniară pentru a găsi cele mai bune strategii de marketing care să vă îndeplinească obiectivele de afaceri.

– Data Analytics Programarea liniară În analiza datelor este utilizată pentru a maximiza utilitatea datelor pentru a găsi cea mai bună strategie pentru prezicerea cererii pentru un produs nou

– Analiza predictivă Programare liniară Analiza predictivă utilizează programarea liniară pentru a găsi cel mai bun model de predicție și pentru a maximiza utilitatea modelului. Cu datele prezente, puteți folosi programarea liniară pentru a găsi cel mai bun model de predicție pentru a vă îndeplini obiectivele de afaceri.

Importanța programării liniare în analiza de afaceri și marketing

Programarea liniară de marketing este utilizată în analiza de afaceri și marketing pentru a determina cele mai bune strategii de marketing pe care le puteți utiliza, având în vedere restricțiile bugetare. De exemplu, este posibil să doriți să maximizați rentabilitatea investiției (ROI) a bugetului dvs. de marketing. Având în vedere bugetul disponibil, ați putea folosi programarea liniară pentru a găsi cele mai bune strategii de marketing care să vă îndeplinească obiectivele de afaceri.

Programarea liniară de marketing poate fi folosită pentru a optimiza campaniile de marketing având în vedere anumite constrângeri. De exemplu, doriți să găsiți cea mai bună combinație de canale de marketing, mesaje și bugete care să vă îndeplinească obiectivele de afaceri, având în vedere un buget de marketing limitat. De asemenea, puteți utiliza programarea liniară de marketing pentru a determina cea mai bună modalitate de a aloca un buget de marketing pentru diferite grupuri de clienți. De exemplu, doriți să maximizați veniturile generate de fiecare grup. Puteți utiliza programarea liniară pentru a găsi cea mai bună alocare bugetară pentru fiecare grup.

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

Importanța programării liniare în analiza datelor

În analiza datelor, programarea liniară este utilizată pentru a maximiza utilitatea datelor pentru a găsi cea mai bună strategie pentru prezicerea cererii pentru un produs nou. În același timp, având în vedere datele disponibile, doriți ca predicția să fie cât mai precisă. Puteți folosi programarea liniară pentru a găsi cea mai bună strategie de estimare a cererii, urmând chiar și datele limitate prezente pentru a efectua cercetarea. Puteți utiliza programarea liniară a analizei datelor pentru a optimiza analiza datelor. De exemplu, doriți să găsiți automat părțile interesante ale unui set de date mare. Puteți utiliza programarea liniară pentru a găsi cea mai bună modalitate de a detecta automat părțile interesante ale datelor în urma unui obiectiv specific de analiză a datelor.

Importanța programării liniare în analiza predictivă

Programarea liniară a analizei predictive este utilizată pentru a găsi cel mai bun model de predicție pentru a maximiza utilitatea modelului. În același timp, doriți ca rezultatele dvs. să fie cât mai exacte posibil, folosind datele disponibile. Puteți utiliza programarea liniară a analizei predictive pentru a optimiza selecția modelului. De asemenea, puteți utiliza programarea liniară a analizei predictive pentru a optimiza antrenamentul modelului, ca în cazurile în care doriți să găsiți cei mai buni parametri de antrenament pentru a antrena un model de predicție.

Recomandări cheie

Programarea liniară este utilizată în multe domenii, inclusiv în știința datelor. Oamenii de știință de date pot folosi programarea liniară pentru a rezolva o varietate de probleme, cum ar fi optimizarea campaniilor de marketing sau găsirea celui mai bun model de predicție. Dacă sunteți un om de știință a datelor, este important să învățați despre programarea liniară, deoarece deseori trebuie să vă confruntați cu probleme cu diverse constrângeri. Învățând despre programarea liniară, veți putea rezolva aceste probleme mai eficient.

La fel ca programarea liniară, un cercetător de date trebuie să cunoască câteva alte instrumente utile și extrem de importante. Cele mai multe dintre aceste instrumente își găsesc derivarea în matematică sau informatică hardcore. Acestea fiind spuse, este ușor să stăpânești aceste tehnici cu îndrumarea și colegii corecte. La upGrad, certificatul nostru profesional în știința datelor și analiză de afaceri își propune să ofere astfel de tehnici. Acest curs de 20 de luni este conceput atât pentru profesioniști nou, cât și pentru profesioniști cu experiență, extinzând șansa de a alege dintre 3 specializări, de a lucra cu experți din industrie și de a învăța toate instrumentele și tehnologiile relevante necesare pentru o carieră strălucitoare în știința datelor.

Citiți articolele noastre populare din SUA - Data Science

Consultați pagina cursului și înscrieți-vă în curând!