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2024年大学生数学建模竞赛C题 数据附件：外国游客在中国的旅行分析.zip

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简介：
本题目要求参赛者基于提供的数据集，深入分析外国游客在中国的旅行行为和偏好。需利用统计模型与数据分析方法，探讨影响游客选择目的地的关键因素，并提出优化旅游体验的相关建议。挑战在于如何从大量复杂的数据中提炼出有价值的信息，为旅游业提供决策依据。 2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国附件.zip 由于文件名重复出现多次，可以简化为： - 该内容包含一个名为“2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国附件”的ZIP压缩包。

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  • 2024年大学生数学建模竞赛C题 数据附件：外国游客在中国的旅行分析.zip
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    本题目要求参赛者基于提供的数据集，深入分析外国游客在中国的旅行行为和偏好。需利用统计模型与数据分析方法，探讨影响游客选择目的地的关键因素，并提出优化旅游体验的相关建议。挑战在于如何从大量复杂的数据中提炼出有价值的信息，为旅游业提供决策依据。 2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国附件.zip 由于文件名重复出现多次，可以简化为： - 该内容包含一个名为“2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国附件”的ZIP压缩包。
     
  • 2024年大学生数学建模竞赛C题：老外游中国.pdf
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    本资料为2024年大学生数学建模竞赛C题“老外游中国”的官方题目解析与示例解答集，旨在通过数学模型探讨优化外国游客在中国的旅游路线和体验。适合参赛学生参考学习。 2024年大学生数学建模竞赛C题题目为“老外游中国”。该文档详细探讨了如何通过数据分析与模型构建来优化外国游客在中国的旅游体验，涵盖从规划行程到评估满意度等多个方面的问题研究。
     
  • 2024年全国大学生数学建模竞赛（高教社杯）C题.zip
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    该资料包为2024年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛C题相关材料。内含题目要求及背景信息，适合参赛团队进行研究与模型构建。 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目C题.zip 由于您提供的内容主要是文件名的重复列出，因此简化为单次表述： 这是关于2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目C题的一个压缩文件。
     
  • 2024年全国大学生数学建模竞赛题目公布
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    2024年全国大学生数学建模竞赛已正式发布赛题，此次赛事将继续推动学生运用数学知识解决实际问题的能力培养。 2024年全国大学生数学建模竞赛的赛题已经发布。
     
  • 2023年全国大学生数学建模竞赛C题
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    2023年全国大学生数学建模竞赛C题旨在考察参赛者运用数学方法解决实际问题的能力，涉及优化模型、数据分析等关键技术。 data 文件夹用于存储项目中的所有数据文件。 该文件夹包含两个子文件夹： 1. 数据 子文件夹： - 内容：主要存储 Excel 文件。 - 用途：存放原始数据及处理后的数据。 2. 图片 子文件夹： - 内容：包括重要的图片资源，例如图表和项目文档中使用的图像。 - 用途：为数据分析结果提供可视化支持或用于展示相关资料中的图形元素。 notebooks 文件夹则存储所有的 Jupyter Notebook 源代码文件。这些交互式 Python 文件主要用于执行数据处理、分析以及创建可视化的任务，并且需要在具备相应的 Jupyter 和 Python 环境中运行。 src 文件夹存放项目所需的Python脚本，主要用来完成如数据预处理及自动化流程等特定操作的编程需求。 template 文件夹内则包含以 LaTeX 格式编写的论文模板。
     
  • 2023年全国大学生数学建模竞赛C题
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    2023年全国大学生数学建模竞赛C题是该年度赛事中的一个挑战性题目，旨在考察参赛者运用数学工具解决实际问题的能力。此题目要求学生通过建立有效的数学模型来分析和解决问题，在限定时间内提交研究报告，展现了当代大学生的创新思维与团队协作精神。 ### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**： - 在中国全面进入小康社会后，民众对高品质生活的需求日益增长，这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一，其保鲜周期短且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出，次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状，超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一，进货通常在凌晨完成，因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**： - 对于某超市的六个蔬菜类别（附件1），利用附件2和附件3提供的历史销售数据，构建模型以解决以下四个问题： 1. **销量分析**：分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**：预测销售量，并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**：针对选定的30种单品，预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**：结合供应端和消费端的因素，提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**：将附件中的四个数据集整合为单一的数据集。 - **异常值处理**：剔除无效数据，并使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**： - **图表分析**：绘制各蔬菜的销售分布图。 - **描述性统计**：计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**：利用K均值算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**：分析各类别出现频率。 - **相关性分析**：通过皮尔逊系数分析蔬菜之间的相互关系。 - **预测模型构建**： - **岭回归分析**：预测销售总量及各品类的销量。 - **ARIMA模型**：预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**：基于成本加成定价原则确定最优价格。 - **遗传算法**：优化定价策略，寻找最大收益下的最佳解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**： - 将蔬菜分为三大类：日常主菜、辅菜和时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌的销售量较大。 - 进行JB检验，验证各品类销售是否符合正态分布假设条件。 - 皮尔逊相关性分析显示不同类别之间的关联度。 - **补货决策与定价**： - 岭回归结果显示蔬菜总销量受批发价和单价的影响呈负相关关系。 - 计算加成率，确定合理的价格范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量及批发价格。 - 结合上述预测结果和损耗情况，计算最优补货数量与定价。 - **单品预测与定价**： - 选取销量较大的30种单品进行分析。 - 运用ARIMA模型对这些单品的单日销量做出预测。 - 应用遗传算法确定最佳价格策略。 - **综合策略制定**： - 供应链管理：收集产地数据，了解气候规律性变化。 - 消费者行为研究：收集烹饪方式和消费者偏好信息。 - 制定合理的补货与定价方案以满足顾客需求。 #### 四、结论 通过对超市蔬菜销售数据的深入分析，本研究提出了有效的补货及定价策略。通过构建预测模型并利用遗传算法优化，实现了对蔬菜销量的准确预测以及价格策略的最优化调整。结合供应链管理和消费者行为分析制定出更灵活高效的经营方案，在提高超市盈利能力的同时也提升了顾客满意度，并促进了其长期稳定发展。
     
  • 2024年美国大学生数学建模竞赛（美赛）C题Python代码解析.docx
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    本文档详细解析了2024年美国大学生数学建模竞赛C题的解决方案及应用Python编程实现的相关技术，为参赛者提供宝贵的参考和指导。 ### 2024美国大学生数学建模竞赛美赛C题Python代码解析 #### 一、题目背景与问题概述 2024年的美国大学生数学建模竞赛（简称“美赛”）C题名为“Momentum in Tennis”，即网球中的动量分析。此题旨在通过分析网球比赛数据来探讨球员在比赛中的表现变化趋势及其对最终胜负的影响。题目要求参赛者运用数学建模方法和数据分析手段来解决以下问题： 1. **基于历史数据预测比赛走势**：通过对已有的网球比赛数据进行分析，建立模型预测比赛中特定时间点的比赛走势。 2. **动量变化对比赛结果的影响**：分析比赛中球员表现的动量变化如何影响最终的比赛结果。 #### 二、技术栈介绍 为了解决上述问题，参赛者采用了一系列技术和工具，包括但不限于： - **NumPy**: 用于数值计算的基础库。 - **Pandas**: 提供高性能的数据结构和数据分析工具。 - **Matplotlib**: 用于绘制高质量图表。 - **Scikit-learn**: 提供一系列机器学习算法及实用工具。 #### 三、数据预处理与特征工程 为了更好地理解和利用原始数据，进行了以下数据预处理步骤： 1. **转换时间格式**： - 将`elapsed_time`列转换为`timedelta`格式，以便于后续的时间差计算。 - 计算每场比赛中各个时间段的时间差，单位为秒。 - 对于首次记录的NaN值，使用该记录的`elapsed_time`值（转换为秒）填充。 2. **特征提取**： - 提取关键特征，如球员得分、比赛阶段等，这些特征对于理解比赛进程至关重要。 #### 四、数据可视化 为了直观地展现数据中的模式和趋势，进行了以下数据可视化操作： 1. **球员得分对比**： - 使用Matplotlib绘制球员得分随时间的变化趋势。 - 通过设置不同的线条样式和标记来区分不同球员的得分变化。 2. **动量变化可视化**： - 选取一场比赛作为示例，绘制动量变化曲线。 - 通过添加水平红线表示零点，可以清晰地看出动量正负变化的情况。 #### 五、模型构建与评估 为了预测比赛走势和分析动量变化对结果的影响，采用了以下步骤： 1. **模型选择**： - 选择随机森林分类器作为主要模型，因为它能够处理非线性关系，并且对于多分类问题有较好的性能。 - 使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。 2. **模型训练与验证**： - 使用训练集数据训练模型。 - 通过交叉验证评估模型的泛化能力。 - 在测试集上评估模型性能，包括准确率和其他分类指标。 #### 六、结论与讨论 通过对上述过程的详细解析，我们可以得出以下几点结论： 1. **数据预处理是关键**：正确地处理时间和得分等数据对于后续的分析至关重要。 2. **可视化有助于发现模式**：通过可视化工具可以直观地观察到比赛中球员表现的趋势变化。 3. **模型的选择与调参**：随机森林分类器在此类问题中表现出色，但模型的选择还需根据具体情况进行调整。 #### 七、拓展思考 除了以上分析之外，还可以考虑以下几个方面进行深入研究： 1. **多模型比较**：尝试使用其他类型的模型（如神经网络、支持向量机等）进行比较分析。 2. **特征工程优化**：进一步挖掘潜在特征，提高模型预测精度。 3. **动态模型更新**：考虑到比赛数据会持续更新，探索如何实时更新模型以适应新数据。 “Momentum in Tennis”这一题目不仅考验了参赛者的编程能力和数据分析技巧，还要求他们具备一定的体育领域知识和创新思维。通过本次比赛，参赛者不仅能够提升自己的专业技能，还能在实践中加深对数学建模和数据分析的理解。
     
  • 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题赛题.zip
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    本资料为2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题赛题，内含详细题目要求和附件资源，适合参赛团队进行深入研究与实践。 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题B题.zip
     
  • 2024年全国大学生数学建模竞赛（高教社杯）A题赛题.zip
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    本文件包含2024年全国大学生数学建模竞赛“A题”的赛题，由高等教育出版社赞助。内容涉及复杂数学问题及其应用挑战。 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题A题.zip 由于文件名重复且无实质内容变化，简化后如下： 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛赛题A题 （注：原表述中仅包含文件名的多次列出）
     
  • 2020年全国大学生数学建模竞赛A题资料附件.zip
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    本资源为2020年全国大学生数学建模竞赛A题相关资料及附件，包含数据文件、参考文档等，适合参赛学生与教师下载使用以备赛。 所上传文件为本人在数模竞赛中的原创作品，其中包括2020年数学建模竞赛A题的论文。