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。

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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。

2023国赛数学建模c题Apriori算法

Apriori算法是一种常用的关联分析算法，用于发现数据集中项之间的关联关系。在2023国赛数学建模C题中，提到了Apriori算法作为解答电商的啤酒尿布问题的方法。这个问题是一个典型的关联分析问题，可以使用Apriori算法来寻找频繁项集，即经常同时出现的商品组合。

Apriori算法的基本思想是通过迭代的方式生成候选项集，并利用支持度来筛选出频繁项集。支持度表示一个项集在数据集中出现的频率。具体操作包括先扫描数据集，计算各个项的支持度，然后根据设定的最小支持度阈值，筛选出满足条件的频繁一项集。接下来，根据频繁一项集生成候选二项集，并再次计算支持度，筛选出频繁二项集。依此类推，直到无法生成更多的频繁项集为止。

在电商的啤酒尿布问题中，可以将商品作为项，利用Apriori算法找出频繁项集，即经常同时被购买的商品组合。这样可以帮助电商店主了解商品之间的关联关系，优化商品的陈列和推荐策略，提高销售额和顾客满意度。

需要注意的是，题目中提到的Apriori算法是用于解答电商的啤酒尿布问题的一种方法，而不是2023国赛数学建模C题的具体要求。在具体解答C题时，需要根据题目要求，对数据进行预处理、分析和建模，可能需要运用其他的数学模型和算法来解答问题。