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。

相关问题

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。

2023国赛c题数据预处理

对于2023国赛C题的数据预处理，可以参考以下步骤：

1. 首先，结合引用[1]中的信息，对提供的数据集进行数据清洗。这包括删除无效值，并使用哑变量填补缺失值。通过这一步骤，可以确保数据集的质量和完整性。

2. 根据引用中的描述，进一步对数据集进行分割、整理和加工。考虑到题目中将同时用到两个表单的信息，需要将表单一和表单二中的信息结合在一起，并进行编码处理。这样可以为后续的数据分析和建模提供更准确的数据集。

3. 考虑到题目中需要对四种不同状态的玻璃进行讨论，您可以按照不同状态对数据集进行分割。这样可以使得后续的分析更加针对性和有效。

4. 最后，在建模之前，可能还需要根据具体需求进行一些进一步的数据处理工作。这些数据处理工作可以根据具体情况来确定，可能涉及数据转换、特征工程等。

综上所述，对于2023国赛C题的数据预处理，可以按照数据清洗、数据整理和加工、数据分割以及其他需要的数据处理工作等步骤进行处理。这样可以为后续的数据分析和建模提供准备。