2023数学建模竞赛C题资源集合：论文、代码及数据处理

资源摘要信息: "2023全国大学生数学建模竞赛 c题"包含了多个与数学建模相关的核心知识点和实际应用案例，涵盖了数据处理、模型构建和编程实现等方面的内容。本文将详细介绍在该资源中所体现的各个知识点。 首先，标题中的“数学建模竞赛”指的是一个面向大学生的赛事，旨在锻炼学生的数学知识应用、问题解决和创新实践能力。参与者需要根据给定的问题，收集和处理相关数据，建立数学模型，并通过编写代码来解决实际问题，最后形成论文报告来展示整个建模过程和结果。 描述中提及的文件和文件夹结构显示了参赛者为解决某一个实际问题所采取的步骤和方法。在所列举的文件中，可以看到涉及到多个Jupyter Notebook (.ipynb) 文件，这些文件通常用于数据分析和展示，以及Python脚本文件 (.py)，用于编写和执行数据处理、模型求解等编程任务。 具体知识点如下： 1. ARIMA模型：ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种广泛应用于时间序列数据预测的经典统计模型。在"ARIMA.ipynb"文件中，参赛者可能使用了该模型来预测销售量、股票价格等时间序列数据的变化趋势。 2. 数据处理：在"单品合并.ipynb"、"第二问受频数影响的数据处理.py"以及其他数据处理相关的文件中，参赛者需要对原始数据进行清洗、合并、筛选和变换等操作，确保数据质量，为后续的模型建立提供准确的数据支持。 3. 回归分析：回归分析是数学建模中重要的统计方法之一，用于估计变量之间的关系。在"回归方程展示图.ipynb"、"第三问回归处理.ipynb"等文件中，参赛者可能运用了线性回归、多元回归等方法来分析数据集中的变量关系，并通过图形的方式展示回归结果。 4. 时间序列分析：时间序列分析是指将数据按照时间顺序排列，使用统计方法来研究数据随时间变化的趋势和周期性等特性。在"按月销售量汇总.ipynb"中，可能涉及到对月度销售数据的时间序列分析。 5. 神经网络模型：在"第三问 gru算法.ipynb"文件中，参赛者可能使用了GRU（门控循环单元）这一神经网络模型来处理序列数据。GRU是循环神经网络（RNN）的一种，适合处理和预测时间序列数据。 6. 混合整数规划：在"第三问求解混合规划.py"中，参赛者可能遇到了需要同时优化连续变量和整数变量的规划问题，混合整数规划能够处理这类问题。 7. 定价和销量分析：在"第二问各品类_定价_销量_频数"的相关文件中，参赛者可能分析了产品定价与销量之间的关系，以及需求频数对销量的影响。 8. 数据可视化：文件中的"箱型图(商品).ipynb"和"箱线图(品类).ipynb"展示了参赛者如何使用箱线图来展示数据集的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值等信息。 9. 销售量分析：在"销量.ipynb"文件中，参赛者可能对销售数据进行了详细分析，以寻找提升销量的策略。 10. 编程实现：资源中的Python脚本文件表明，参赛者需要具备一定的编程能力，能够编写代码来执行数据处理、模型建立和求解过程。 标签“毕业设计 软件/插件”意味着该竞赛题目可能与软件开发和插件设计相关，参赛者除了要完成数学建模任务外，还可能需要开发相关的软件或插件来辅助问题的解决。 最后，"CUMCM2023_C-code"表明这是2023年全国大学生数学建模竞赛C题的代码资料，包含了所有的代码实现和数据分析结果，是解决实际问题的重要参考。 整体来看，资源中所体现的知识点和技能点涵盖了数据处理、统计分析、机器学习、数学建模和编程实现等多个领域，是大学数学建模竞赛的全面展示，同时也是计算机科学与应用数学领域的重要实践。