数学建模2023国赛C题数据处理

根据引用的描述，该同学在数学建模2023国赛C题的论文中提到了数据处理的步骤。首先，对于附件2中的数据，可以按照月维度统计销量情况。在统计时，可以剔除数据太少的部分，并进行插值处理来填补有数据缺失的部分。此外，为了平滑处理数据，可以对数据进行一定的平滑处理，因为实测数据的波动通常较大，通过平滑处理可以更好地把握数据的趋势。

另外，根据引用中的代码，可以看出该同学还进行了Topsis综合评价，但具体的细节没有提及。因此，关于数学建模2023国赛C题的数据处理，除了上述提到的方法，还可能存在其他的具体处理方法，但需要更多的信息来确定。

相关问题

2023数学建模国赛c题数据处理matlab

根据提供的引用内容，没有明确提到需要使用Matlab进行数据处理。但是，如果您想使用Matlab进行数据处理，可以按照以下步骤进行：

1.首先，您需要将数据导入Matlab中。您可以使用csvread或xlsread等函数将数据从CSV或Excel文件中读取到Matlab中。

2.接下来，您可以使用Matlab中的各种函数对数据进行处理。例如，您可以使用mean函数计算平均值，std函数计算标准差，corrcoef函数计算相关系数等等。

3.在处理完数据后，您可以使用Matlab中的plot函数将数据可视化。您可以使用不同的图表类型，例如折线图、散点图、柱状图等等。

4.最后，您可以使用Matlab中的save函数将处理后的数据保存到文件中，以备后续使用。

2023国赛c题数据处理

根据引用，2023国赛C题是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策的问题。根据引用，附件1提供了6个蔬菜品类的商品信息，附件2和附件3提供了该商超2020年7月1日至2023年6月30日各商品的销售流水明细和批发价格的相关数据，附件4提供了各商品近期的损耗率数据。根据引用，问题一和问题二的结果被保存在了名为result_2.xls的Excel文件中。

因此，要处理2023国赛C题的数据，你需要使用附件中的商品信息、销售流水明细、批发价格和损耗率数据，并参考引用中的思路分析、代码和论文来建立数学模型解决问题。你可以将这些数据导入到适当的数据处理软件中，比如Excel或Python等，进行数据分析和建模。