2023数学建模国赛c题数据预处理

据引用和中的内容，2023数学建模国赛C题的数据预处理可以按照以下步骤进行：

1. 首先对附件2中的数据进行预处理，可以按照月维度统计销量情况。对于数据过少的菜品，可以考虑剔除。对于有数据缺失的菜品，可以进行插值处理。此外，还可以对数据进行平滑处理，以减小数据的波动。

2. 在第二问中，可以先针对每个指标建立预测模型，例如销量和批发价格。使用合适的算法（可以自行选择）来建立模型，根据数据的周期性进行预测。然后，使用7月之前的数据来建立销量、批发价格与销售价格的关系式模型。

3. 在建立销量、批发价格与销售价格的关系式模型时，需要考虑第一问中与其相关性较大的菜品指标。如果菜品A与菜品C和菜品D的相关性在0.95以上，则可以将菜品A、C、D的销量和批发价格作为自变量，菜品A的销售价格作为因变量。同时，考虑到第三问的需求，还需要构建A和C、A和D、以及单独A的指标作为自变量的情况。需要标注好训练的模型及参数，以便后续的计算。

4. 考虑到第三问的寻优过程，设置一个相关性值的阈值，找出与每种菜品相关性较大的菜品。这些菜品会在后续的问题中用到。

综上所述，数据预处理的流程可以按照以上方法进行，这是一个以销量和成本构建的多维度定价模型，通过建立关系式模型和相关性分析，结合预测的菜品销量、批发价格，可以计算出对应菜品的价格。

相关问题

2023数学建模国赛c数据预处理

在2023数学建模国赛的C题中，数据预处理是指对数据进行一系列处理，以方便后续的分析和计算。根据引用，为了分析玻璃文物的表面风化与玻璃类型、纹饰和颜色等之间的关系，以及分析风化点检测数据来预测风化前的化学成分含量，首先需要对数据进行预处理。

具体的预处理步骤如下：
1. 将成分比例累加和介于85%~105%之间的数据视为有效数据。这样可以排除掉异常值或极端值，保留符合条件的数据进行后续分析。
2. 根据题目要求，计算数据的成分比例和。根据引用提供的计算结果的前24组数据，可以进一步分析和计算。

以上是数据预处理的基本步骤。通过对数据进行预处理，可以更加简便、直观地分析出玻璃文物的风化情况和其它属性之间的关系，并预测出风化前的化学成分含量。

2023国赛数学建模c题数据预处理

在解决2023国赛数学建模C题的数据预处理中，可以按照以下步骤进行处理。首先，根据附件2中的数据，可以按月维度统计销量情况。对于数据较少的情况，可以考虑剔除这些数据。对于存在数据缺失的情况，可以进行插值处理。此外，由于实测数据的波动较大，可以对数据进行平滑处理，以获得趋势信息。

对于第二问，可以先分别建立每个指标的预测模型，例如销量和批发价格的预测模型。可以选择适合的算法进行建模，然后利用7月1日至7日的数据生成销量和批发价格的预测结果。由于数据具有一定的周期性，需要考虑使用合适的算法来建立销量、批发价格与销售价格之间的关系模型。在构建关系模型时，可以考虑使用第一问中与其相关性较大的菜品指标。例如，如果菜品A与菜品C和菜品D的相关性超过0.95，则在建立销量、批发价格与销售价格的模型时，自变量可以包括菜品A、C、D的销量和批发价格，而因变量为菜品A的销售价格。另外，还可以考虑单独使用菜品A的指标作为自变量的情况，以及与其他菜品的相关性较差的情况。在构建模型时，需要标注好训练的模型及参数，以便第三问的调用计算。

综上所述，针对2023国赛数学建模C题的数据预处理，可以按照月维度统计销量情况，对数据进行剔除和插值处理，以及平滑处理。对于预测模型的建立，可以分别建立每个指标的模型，并考虑使用相关性较大的菜品指标进行关系模型的构建。在构建模型时，需要标注好训练的模型及参数，以便第三问的调用计算。