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题思路

对于2023国赛数学建模C题的思路，我可以给出一般的解题方法，但具体的情况可能需要根据实际题目来确定。通常，解决数学建模问题需要以下步骤：

1. 问题理解和分析：仔细阅读题目，理解问题的背景和要求。将问题分解为更小的子问题，并建立数学模型。

2. 数据处理和预处理：对于给定的数据，进行必要的数据清洗、预处理和分析。这可能包括数据的可视化、统计分析等。

3. 模型建立和求解：根据问题的特点和要求，选择合适的数学模型（如线性规划、整数规划、动态规划等），并利用计算机工具求解模型。

4. 模型评价和验证：对于求解得到的结果，进行评价和验证。可以通过敏感性分析、误差分析等方法来评估模型的可靠性和稳定性。

5. 结果展示和报告撰写：将求解得到的结果进行整理、分析和展示。在报告中清晰地描述问题、模型和结果，并提出合理的结论和建议。

请注意，不同的具体题目可能需要采用不同的方法和技巧。因此，在具体解答该问题之前，还需要更多的信息。希望这些步骤对你有帮助！如果你有具体的问题，欢迎继续提问。