2023数模国赛c题附件二数据处理

附件2中的数据处理包括以下几个步骤：

首先，根据月份对数据进行统计，以月为单位进行销量情况的统计。对于数据较少的月份，可以选择剔除，以保证分析的准确性。对于有数据缺失的月份，可以进行插值处理，填充缺失值。此外，考虑到实测数据的波动性较大，可以对数据进行平滑处理，以获取趋势信息。

其次，针对每个指标可以建立单独的预测模型。例如，对于销量和批发价格，可以选择合适的算法进行预测，并预测7月1日至7日的数据。这些指标往往具有一定的周期性，因此在建立销量、批发价格与销售价格之间的关系式模型时，可以利用第一问中与其相关性较大的菜品指标。例如，假设菜品A与菜品C和菜品D的相关性在0.95以上，那么在建立模型时，自变量可以选择菜品A、C、D的销量和批发价格，因变量为菜品A的销售价格。同时，还需要考虑到不会在第三问中选择所有菜品A、C、D，所以还需要构建A和C、A和D以及单独A的指标作为自变量的情况。在建立模型时，需要标注好训练的模型及参数，以便后续第三问的计算使用。

最后，为了确定相关性较大的菜品，需要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。这个阈值可以根据实际情况来设定。这些相关性较大的菜品将在第二问的构建中使用，并且在后续问题中也会用到。通过以上的数据处理步骤，可以为2023数模国赛C题附件二提供有效的分析和预测基础。