美赛C题评委点评：数据驱动的数学建模分析

“C_DataDrivenModels.pdf”主要涵盖了2019年美国数学建模竞赛（MCM）C题的评委点评报告，由Rodney X. Sturdivant和Robert E. Burks撰写，主题是数据驱动的数学建模。这份报告分析了自2016年以来，MCM C题的发展趋势，特别是如何利用数据增强模型构建的挑战，并讨论了与数据相关的问题，如数据量、类型、缺失值等。 在2016年的"The Good Grant Challenge"问题中，参赛者需要处理一个1亿美元的教育基金分配问题，目标是在5年内优化分配以提高投资回报率（ROI），促进学生表现的提升。所涉及的数据来自美国国家教育统计中心，包括调查数据、大学成绩卡以及涵盖122个数据元素的7800多所学校的表现数据。这要求参赛者不仅要建立数学模型，还要对大量复杂数据进行有效分析。 2017年的"Cooperate and Navigate"问题探讨了自动驾驶汽车对华盛顿州道路交通的影响。参赛者需要在I-5、I-90、I-405和SR520四条道路上模拟自动驾驶汽车的效果，提出政策建议，考虑专用车道、自动驾驶汽车的比例、高峰时段等因素。这一问题的数据包括了这四条道路的平均车流量，强调了模型需考虑实际交通数据的复杂性。 这些案例展示了数据驱动建模在解决现实世界问题中的重要性，特别是在教育、交通等领域的应用。参赛者不仅需要掌握数学建模技术，还要具备数据处理和分析的能力，以及理解和解读复杂数据集的技能。同时，报告可能还讨论了如何处理缺失数据、不同类型数据的整合、以及如何从数据中提取洞察力来指导决策等问题，这些都是数据驱动建模的关键组成部分。 此外，报告可能还涉及了如何评估模型的性能，以及如何根据实际数据调整和优化模型。在解决这些问题时，参赛者可能采用了统计分析、机器学习算法，甚至可能涉及了数据可视化，以便更好地理解数据并提出解决方案。评委的点评可能提供了关于如何在这些挑战中成功的关键策略和思考，对于未来的参赛者以及对数据驱动建模感兴趣的读者来说，具有极高的参考价值。