数据分析之最优化

为啥要进行数据分析

在上次的fme用户大会会后,我写了一点感想。在很早之前,我就觉得单纯的做数据处理是没什么前途的,所以要做分析,并且分析中有处理,处理中有分析。仅仅在处理中做一些分析,是不够的,所以我又找了一些书来读。接下来,我将按照书中的例子,做一点分享。

线性规划,最大值

其实这就是个线性规划问题,书中进行了一系列的需求分析,通过科学的方法,将问题转化成了经典的线性规划问题

书中使用了excel的函数来进行线性规划,如下图所示:

但这样就够了? NO! Excel,交互式太强,不方便部署或是集成到其他平台中! 作为一个有追求的技术人,当然要有更高端一点的解决方式! 那么,要使用什么方式来解决问题呢? FME据我了解,好像没有类似的工具,或者实现起来太复杂,pass! 还是用我万能的Python吧! 说干就干,直接上源码!

'''
Created on 2019年4月14日

@author: uYaoQi
'''

from scipy import optimize as opt
import numpy as np

# 数据分析生产橡皮鸭与橡皮鱼求取最优解的算法
# 这里面都是限制条件
# 最大利润:max(利润) = 5*(鸭)+4*(鱼)
# 限制条件之橡胶:100*(鸭)+125*(鱼)<=50000
# 根据报表分析出市场上销售橡皮鸭与橡皮鱼的关系,进而得出以下的限制函数
# 限制条件之市场:鸭<=150
# 限制条件之市场:鱼<=50

c = np.array([5,4])
a = np.array([[100,125],[1,0],[0,1]])
b = np.array([50000,150,50])

if __name__ == '__main__':
    res = opt.linprog(-c,a,b)
    print(res)

output:
     con: array([], dtype=float64)
     fun: -950.0
 message: 'Optimization terminated successfully.'
     nit: 3
   slack: array([28750.,     0.,     0.])
  status: 0
 success: True
       x: array([150.,  50.])

用Python来做线性规划,就是这么简单!

其它的一些分析

这篇推送,来自于《深入浅出数据分析》,是HeadFirst系列书籍,感兴趣的可以网上找一找,或者联系我索取。 最近除了这个分析,我也基于Dijkstra算法,做了一些路径规划方面的分析。 分析需要算法,需要模型,而模型,就在平常的生活中慢慢积累! 现在,我看公众号,只要是有数据分析相关的,都会记下来!

others

生活中处处有分析!比如我早上起床,如果昨天睡觉的时候决定了今天早上不洗头,那就可以多睡一会,我觉得这是分析;我下午要去打羽毛球、去运动,午饭/晚饭就可以多吃点,这也是分析;在生活中,处处都是分析。只是有些分析,有合适的模型,可以量化,有些,没那么容易量化!

本文分享自微信公众号 - 数据处理与分析(Qing_master)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-05-12

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