2023五一杯数学建模b题保姆级思路代码(快递需求分析问题)
时间: 2023-08-09 10:02:58 浏览: 125
2023五一杯数学建模b题保姆级思路代码:快递需求分析问题。
首先,我们可以采用Python编程语言来解决这个问题。我们需要使用一些常用的数据分析库,例如Numpy和Pandas。
代码实现思路如下:
1. 首先,我们需要导入所需的库:
import numpy as np
import pandas as pd
2. 接下来,读取数据集并进行预处理:
data = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据集
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 将日期转换为标准格式
3. 对快递需求进行分析:
3.1 计算每日总需求量:
data['总需求量'] = data['订单数量'].groupby([data['日期']]).transform('sum')
3.2 计算每月平均需求量:
data['月平均需求量'] = data['总需求量'].groupby([data['日期'].dt.year, data['日期'].dt.month]).transform('mean')
3.3 计算每周平均需求量:
data['周平均需求量'] = data['总需求量'].groupby([data['日期'].dt.year, data['日期'].dt.week]).transform('mean')
4. 进行需求分析:
4.1 计算每个月的需求波动情况:
data['需求波动'] = data['总需求量'] - data['月平均需求量']
4.2 计算每个周的需求波动情况:
data['周需求波动'] = data['总需求量'] - data['周平均需求量']
5. 可以根据需求波动情况,进行快递员人数的调整以满足不同时间段的需求波动情况。
以上就是解决2023五一杯数学建模b题保姆级思路代码的大致思路。当然,具体的代码实现还需要根据题目要求和数据集进行进一步的调整和优化。同时,在实际问题中,我们还可以利用数据可视化工具如Matplotlib将分析结果以图表的方式展示出来,更直观地展示快递需求的变化趋势。