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2017 年“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛 C题思路讲解

简介: 之前有小伙伴私信我叫我说说这次比赛C题的思路,怎么写的,我就写篇博客说说吧,仅供参考! 针对C题,该题目比较综合,是一个成熟的数模赛题,与国赛的相似性较高。一般而言,第一问难度较低,题目要求进行数据挖掘,找出影响移动端产品发展的主要因素,我们可以把问题简化为从多因子中提取若干主要因子进行分析。
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之前有小伙伴私信我叫我说说这次比赛C题的思路,怎么写的,我就写篇博客说说吧,仅供参考!

针对C题,该题目比较综合,是一个成熟的数模赛题,与国赛的相似性较高。一般而言,第一问难度较低,题目要求进行数据挖掘,找出影响移动端产品发展的主要因素,我们可以把问题简化为从多因子中提取若干主要因子进行分析。然而通过分析数据我们发现数据包含抽象与具体两种,数学建模顾名思义一定是采用数学语言进行的,所以第一步要做的就是量化分析,将抽象指标具体化,量化模型有多种,具体可以自己查找。对于多因子提取采用的模型种类主要有因子分析,层次分析,回归分析等,对于回归分析而言,常用的有Linear Regression线性回归、Logistic Regression逻辑回归等;

对于第二问,这明显是一个定价问题,写作时应首先对一般商品的定价理论、定价模型进行分析,并且对考研辅导这类产品的特殊性进行研究。考虑学生在购买过程中的各种主要因素,如家庭状况,自身经济状况,时间历程等等,建立价值最大化的动态定价模型。对此优化问题应用MATLAB7.0中自带的遗传算法与直接搜索工具箱进行求解,得出培训课的初始价格以及公布后价格调整的时间及调整的大小的优化解。而对于移动端产品市场占有率预测而言,则需要采用预测模型,常见的有灰度预测,神经网络预测,多远逻辑回归预测等,但前期数据需要进行收集。

第三问明显是一个评价类模型,评价多因子与可行性之间的关系,可以建立一个简单的层次分析模型,熵值权重发等。如果希望做的高大上一点,可以采用神经网络的建模方法,也可以做的很详细。

 

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我叫Angel_Kitty,当然你也可以叫我笔名,Sakura,喜欢交友,乐于助人,喜欢音乐,热爱ACM竞赛,CTF竞赛,喜欢算法、Web、网络安全、黑科技、机器学习、数学建模,C/C++、C#、Java、Python、HTML5、JavaScript,E都略懂,现在主攻逆向工程
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