Veri Biliminde Doğrusal Programlama Nedir: Giriş

Veri bilimi, birçok fırsatın olduğu heyecan verici bir alandır. Veri bilimcisi olmak için harika bir zaman ama aynı zamanda talepkar ve zorlu. Bir veri bilimcisi olarak başarılı olmak için makine öğrenimi, istatistik ve veri analizi gibi çeşitli alanlarda becerilere sahip olmanız gerekir. Veri biliminin belirli alanları hakkında ne kadar fazla bilgi sahibi olursanız, sorunları o kadar iyi anlayabilir ve kendi kodunuzla çözümler üretebilirsiniz.

Çeşitli süreçleri optimize etmek için veri biliminde ve uygulamalarında doğrusal programlamayı keşfetmek için okumaya devam edin.

Doğrusal Programlama Nedir?

Doğrusal programlama (LP), kısıtlamalarla ilgili bir soruna en iyi çözümü bulmak için kullanılan matematiksel bir tekniktir. Operasyonlar, araştırma, yönetim bilimi ve veri bilimi dahil birçok alanda kullanılır. Doğrusal programlama, bir tür faydayı en üst düzeye çıkarmak için sınırlı kaynakların en iyi şekilde nasıl kullanılacağı ile ilgilidir. LP'yi "sınırlı sayıda parçayla bulmaca çözmeye" benzetebilirsiniz. Bu bulmacada, belirli bir resim oluşturmak için parçaları bir araya getirmek istiyorsunuz. Aynı zamanda bulmacayı çözmek için en az sayıda parça kullanmak istiyorsunuz.

LP'nin amacı, bir dizi kısıtlama arasından en uygun eylem ve değişkenleri seçerek belirli bir soruna çözüm bulmaktır. Çözüm optimaldir, çünkü başka hiçbir çözüm istenen sonucu daha fazla veremez.

Doğrusal Programlama Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir?

Doğrusal programlama veri biliminde önemlidir çünkü çoğu zaman birçok kısıtlaması olan problemlerle uğraşmak zorunda kalırız. Örneğin, pazarlama analitiğinde, bütçe kısıtlamalarını takip ederken elinizdeki durum için hangi farklı stratejilerin birlikte kullanılabileceğini bulmak isteyebilirsiniz. Aynı zamanda mümkün olduğu kadar çok potansiyel müşteriye ulaşmak istiyorsunuz. Bu, süreçte "pazarlama bütçesi sınırlıdır" ve "pazarlama mesajı belirli pazar segmentindeki müşterilere çekici gelmelidir" gibi çeşitli kısıtlamalara yol açar.

Veri analitiğinde, veriler üzerindeki kısıtlamalarla çözmeniz gereken benzer sorunlarınız olabilir. Örneğin, yeni bir ürüne olan talebi tahmin etmek için en iyi stratejiyi belirlemek isteyebilirsiniz. Aynı zamanda, mevcut veriler göz önüne alındığında, doğruya mümkün olduğunca yakın tahminlere ulaşmak istiyorsunuz. Bu, süreçte "veriler sınırlıdır" ve "en iyi tahmin modelini bulmak zordur" gibi çeşitli kısıtlamalara yol açar.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın. Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarını, Gelişmiş Sertifika Programlarını veya Yüksek Lisans Programlarını öğrenin.

Veri Biliminde Doğrusal Programlama Türleri

Veri biliminde üç tür doğrusal programlama vardır:

– İş ve Pazarlama Analitiği Doğrusal Programlama Pazarlama analitiği, bütçe kısıtlamaları ışığında en iyi pazarlama stratejileri kombinasyonunu belirlemek için doğrusal programlamayı kullanır. Örneğin, pazarlama bütçenizin yatırım getirisini (YG) en üst düzeye çıkarmak. Mevcut bütçe göz önüne alındığında, iş hedeflerinizi karşılayan en iyi pazarlama stratejilerini bulmak için doğrusal programlamayı kullanabilirsiniz.

– Veri Analitiği Doğrusal Programlama Veri analitiğinde, yeni bir ürüne olan talebi tahmin etmek için en iyi stratejiyi bulmak üzere verilerin yararlılığını en üst düzeye çıkarmak için kullanılır.

– Tahmine Dayalı Analitik Doğrusal Programlama Tahmine dayalı analitik, en iyi tahmin modelini bulmak ve modelin kullanışlılığını en üst düzeye çıkarmak için doğrusal programlamayı kullanır. Mevcut verilerle, iş hedeflerinize ulaşmak için en iyi tahmin modelini bulmak için doğrusal programlamayı kullanabilirsiniz.

İşletme ve Pazarlama Analitiğinde Doğrusal Programlamanın Önemi

Pazarlama doğrusal programlaması, bütçe kısıtlamalarınız göz önüne alındığında kullanabileceğiniz en iyi pazarlama stratejilerini belirlemek için iş ve pazarlama analitiğinde kullanılır. Örneğin, pazarlama bütçenizin yatırım getirisini (YG) en üst düzeye çıkarmak isteyebilirsiniz. Mevcut bütçe göz önüne alındığında, iş hedeflerinizi karşılayan en iyi pazarlama stratejilerini bulmak için doğrusal programlamayı kullanabilirsiniz.

Pazarlama doğrusal programlaması, belirli kısıtlamalar verildiğinde pazarlama kampanyalarını optimize etmek için kullanılabilir. Örneğin, sınırlı bir pazarlama bütçesi verildiğinde iş hedeflerinizi karşılayan en iyi pazarlama kanalları, mesajlar ve bütçe kombinasyonunu bulmak istiyorsunuz. Farklı müşteri grupları arasında bir pazarlama bütçesi tahsis etmenin en iyi yolunu belirlemek için pazarlama doğrusal programlamasını da kullanabilirsiniz. Örneğin, her gruptan elde edilen geliri en üst düzeye çıkarmak istiyorsunuz. Her grupta en iyi bütçe dağıtımını bulmak için doğrusal programlamayı kullanabilirsiniz.

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

Veri Analitiğinde Doğrusal Programlamanın Önemi

Veri analitiğinde, yeni bir ürüne olan talebi tahmin etmek için en iyi stratejiyi bulmak üzere verilerin kullanışlılığını en üst düzeye çıkarmak için doğrusal programlama kullanılır. Aynı zamanda, mevcut veriler göz önüne alındığında, tahminin olabildiğince doğru olmasını istersiniz. Araştırmayı yürütmek için mevcut sınırlı verileri bile takip ederek, talebi tahmin etmeye yönelik en iyi stratejiyi bulmak için doğrusal programlamayı kullanabilirsiniz. Veri analizini optimize etmek için veri analizi doğrusal programlamasını kullanabilirsiniz. Örneğin, büyük bir veri kümesinin ilginç kısımlarını otomatik olarak bulmak istiyorsunuz. Belirli bir veri analizi hedefini izleyerek verilerin ilginç kısımlarını otomatik olarak algılamanın en iyi yolunu bulmak için doğrusal programlamayı kullanabilirsiniz.

Tahmine Dayalı Analitikte Doğrusal Programlamanın Önemi

Tahmine dayalı analitik doğrusal programlama, modelin kullanışlılığını en üst düzeye çıkarmak için en iyi tahmin modelini bulmak için kullanılır. Aynı zamanda, elinizdeki verileri kullanarak sonuçlarınızın olabildiğince doğru olmasını istersiniz. Model seçimini optimize etmek için tahmine dayalı analitik doğrusal programlamayı kullanabilirsiniz. Bir tahmin modelini eğitmek için en iyi eğitim parametrelerini bulmak istediğiniz durumlarda olduğu gibi, model eğitimini optimize etmek için tahmine dayalı analitik doğrusal programlamayı da kullanabilirsiniz.

Temel Çıkarımlar

Doğrusal programlama, veri bilimi de dahil olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Veri bilimcileri, pazarlama kampanyalarını optimize etmek veya en iyi tahmin modelini bulmak gibi çeşitli sorunları çözmek için doğrusal programlamayı kullanabilir. Bir veri bilimcisiyseniz, genellikle çeşitli kısıtlamalara sahip problemlerle uğraşmak zorunda olduğunuz için doğrusal programlama hakkında bilgi edinmek önemlidir. Doğrusal programlamayı öğrenerek, bu sorunları daha etkili bir şekilde çözebileceksiniz.

Doğrusal programlama gibi, bir veri bilimcisi diğer birçok yararlı ve son derece önemli aracı bilmelidir. Bu araçların çoğu türevlerini katı matematik veya bilgisayar bilimlerinde bulur. Bunu söyledikten sonra, doğru rehberlik ve akranlarla bu tekniklerde ustalaşmak kolaydır. upGrad'da, Veri Bilimi ve İş Analitiği alanındaki Profesyonel Sertifikamız, bu tür teknikleri sağlamayı amaçlamaktadır. Bu 20 aylık kurs, hem yeni başlayanlar hem de deneyimli profesyoneller için tasarlanmıştır ve 3 uzmanlık arasından seçim yapma, endüstri uzmanlarıyla çalışma ve veri biliminde parlak bir kariyer için gerekli tüm ilgili araçları ve teknolojileri öğrenme şansını genişletir.

Popüler ABD - Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

Kurs sayfasına göz atın ve kısa sürede kaydınızı yaptırın!