2024数学建模亚太赛【C题】赛题详细解析

devtools/2024/11/30 18:40:47/

目录

📑一、竞赛时间

🗝️二、奖项设置

✏️三、选题思路

🔍阶段一:【数据预处理与探索性分析】

1.【数据清洗与预处理】

2.【探索性数据分析(EDA)】

🔍阶段二:【时间序列建模与预测】

1、【时间序列建模:预测未来发展趋势】

2、【多变量时间序列预测】

🔍阶段三:【全球市场对比分析】

1、【数据整合与特征构建】

2、【回归建模】

🔍阶段四:【策略建议制定】

🎈四、推荐技术与方法

1. 数据分析工具

2. 时间序列与回归模型

📑一、竞赛时间

2024年11月21日 6:00  —  11月25日 9:00

🗝️二、奖项设置

------------------- 等级奖项--------------------

"亚太杯”创新奖:6 支(每题2支),奖金1000元/队,证书;

一等奖:5%,证书;

二等奖:15%,证书;

三等奖:25%,证书;

成功参赛奖:若干,证书;

--------------------组织类荣誉 --------------------

优秀指导教师

优秀组织单位

✏️三、选题思路

C题:宠物产业及相关产业的

C题属于大数据分析与行业预测类问题,是许多同学在数据竞赛和实践中经常遇到的题型之一。此类题目综合性强,不仅要求良好的数据处理与建模能力,还需要结合行业背景和政策导向提出合理的策略建议。C题具有较高的开放性和适中的难度,适合各专业的学生参与。对于初学者而言,该题目的门槛较低,而对于具有建模经验的同学,则可在题目开放性中挖掘更多创新点。本文将从题目背景、分析方法、建模步骤以及策略制定等方面详细展开解题思路。

建议初学者同学进行选择】

C题关注宠物产业的发展与市场需求分析。题目要求基于历史数据分析行业趋势,构建预测模型,并提出针对性的策略建议。研究应从多个维度(如宠物类型、市场需求等)对行业数据进行全面分析,同时结合全球产业特点与中国市场现状,制定切实可行的商业发展策略。

🔍阶段一:【数据预处理与探索性分析】

1.【数据清洗与预处理】

缺失值处理: 确定数据中是否存在缺失值,可采用均值填补、插值法或基于模型的预测填补方法。

异常值检测: 利用箱线图或IQR规则识别并处理异常值,避免其对模型构建的影响。

数据标准化: 对于量纲不同的变量,采用归一化或标准化方法(如z-score)进行处理,提高模型的收敛性。

2.【探索性数据分析(EDA)】

探索性数据分析是理解数据特性和趋势的重要步骤,建议采用以下方法:

单变量分析: 使用直方图、密度图等方法分析单个变量的分布,了解宠物种类、市场规模等数据特征。

双变量关系: 使用散点图、箱线图、热力图等方法分析变量间的关系,例如市场需求与宠物类型、时间趋势与销售额的相关性。

时间序列趋势: 使用折线图观察时间序列数据的波动和趋势,明确是否存在周期性或季节性。

地理分布分析: 如果数据包含地理维度,可用地理热力图展示不同区域的市场规模分布情况。

推荐工具Python(Pandas、Matplotlib、Seaborn)、Tableau等。

🔍阶段二:【时间序列建模与预测】

1、【时间序列建模:预测未来发展趋势】

时间序列数据在本题中具有重要作用,建议以下模型进行预测:

ARIMA模型:适用于线性趋势的时间序列,能够捕捉行业发展中的长期趋势和季节性波动。

Prophet模型: 对非线性趋势、突变点更具鲁棒性,适合处理复杂的宠物产业销售数据。

LSTM模型: 如果数据量较大且趋势较复杂,可采用长短期记忆网络(LSTM)对时间序列数据建模。

建模步骤:

数据拆分:划分训练集与测试集,确保模型的预测能力可验证。

数据平稳化:使用差分、对数变换等方法将序列平稳化。

参数调优:通过网格搜索调整模型参数(如ARIMA的p、d、q参数)。

预测与评估:利用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)等指标评估模型性能。

2、【多变量时间序列预测】

结合多维度数据(如宠物类型、市场规模等),构建多变量预测模型,更全面地预测行业趋势。

🔍阶段三:【全球市场对比分析】

1、【数据整合与特征构建】

欧美市场数据:收集欧美宠物产业的相关数据(如市场规模、消费习惯),提取关键特征进行对比分析。

特征工程: 构建宠物类型、食品需求、政策影响等关键变量,确保模型能够捕捉全球市场的显著差异。

2、【回归建模】

目标: 预测全球宠物食品需求量,揭示中国市场在全球竞争中的地位。

推荐模型: 使用线性回归、随机森林回归或XGBoost模型,通过特征重要性分析找出影响全球需求的关键变量。

🔍阶段四:【策略建议制定】

在数据分析和预测结果的基础上,结合行业背景提出针对性的商业发展策略:

宠物类型的细分策略: 针对犬类、猫类和其他宠物需求的差异,优化产品线和服务模式。

区域发展策略: 基于地理分布分析,重点发展需求增长显著的区域市场。

国际化战略: 借助全球市场对比分析,制定出口策略,聚焦潜力市场(如新兴国家)。

政策应对策略: 关注政府对宠物食品生产与出口的政策支持,最大化政策红利。

建议结合文献研究,参考已成功案例验证策略的可行性。

🎈四、推荐技术与方法

1. 数据分析工具

Python库:Pandas(数据处理)、NumPy(数值计算)、Seaborn/Matplotlib(可视化)。

交互式工具:Tableau或Power BI,用于快速生成可视化报告。

2. 时间序列与回归模型

时间序列:statsmodels、Prophet、TensorFlow/Keras(深度学习)。

回归分析:sklearn、XGBoost。

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