2022数模美赛获奖数据分析

美赛的历年获奖论文+评阅是那种你一看就想收藏的资源。全是实打实的 O 奖论文，还有带评阅的，读完思路都清晰不少。对你准备比赛、模仿写作、复盘总结都挺有的，尤其是像 2023 年 B 题那种，还有现成的代码实现，拿来改一改就能直接用。 美赛的题型年年变，但套路其实差不多。这份资源里 2006 到 2024 都有，像2020 C 题就有优化过的代码，注释清楚，用的是Matlab实现，逻辑流畅，适合快速上手建模思路。 评阅挺有意思，不只是点评对错，还有模型选择和写作策略的建议，比较像老司机给你划重点。比如2023 年 B 题那篇，就专门提到了结构安排和图表配合的重要性。 而且内容还蛮丰富的，不止美赛

2018年数学建模竞赛B题涉及语言分布的增长与变化模型。由于数据量不足，采用机器学习方法可能导致过拟合，因此选择了基于模拟的建模方法。使用Python编写代码，通过层次聚类分析预测的语言分布，以优化公司选址策略。具体来说，根据人口数量和经济发展等标准，选择最适合作为分公司选址的国家。

美赛概览： 96 小时团队建模竞赛，解决实际问题，提交建模报告。 备赛心得： 熟悉规则、抓住关键、分工合作、多实践。 往年试题： 可在官网（http://www.comap.com/undergraduate/contests/mcm/）查询。

【泰迪杯数据分析技能赛A题全解】是2022年度第五届泰迪杯数据竞赛的一个重要组成部分，考察参赛者在数据分析领域的综合能力。泰迪杯作为一项备受瞩目的赛事，通常会设定具有挑战性的题目，涵盖数据预处理、特征工程、建模与优化等多个环节，以提升参赛者的实战技能和创新能力。本资源包括三个关键部分：泰迪杯技能赛A题（原始文件）、泰迪杯技能赛A题（全解）、泰迪杯技能赛A题（竞赛时解题）。这些文件为参赛者或学习者提供了完整的解题过程和思路，在比赛期间或赛后回顾时都是宝贵的参考资料。 原始文件通常包含比赛提供的原始数据集，可能涉及多种格式（CSV、Excel等）。数据集可能包括销售记录、用户行为数据或社交媒体帖子

2024年美国数学建模竞赛（简称美赛）的ABCDEF题目翻译内容

【数据分析在银行客户忠诚度中的应用】当前金融市场竞争激烈，提升银行客户忠诚度成为机构持续发展的关键驱动力。第五届泰迪杯数据分析赛的B题“银行客户忠诚度分析”，专注于利用数据分析揭示客户行为模式，识别提升忠诚度的潜在策略。涉及数据预处理、客户细分、生命周期价值计算、信用风险评估、流失预警模型、关联规则学习、可视化展示、驱动因素分析、A/B测试和实时数据分析等关键知识点。

书籍配套的代码资源，讲真，挺适合入门和进阶数据的朋友。各种机器学习算法、数据可视化、特征工程的示例代码都有，运行环境基本就是常见的Python3和Jupyter Notebook。不算复杂，配置起来还挺顺手。 讲数据的部分，文件里有多用pandas、numpy做数据清洗的例子。你直接跑一遍，什么是数据缺失、怎么做特征转换，快就有感觉。还用到了matplotlib、seaborn来画图，调个参数就能改样式，改起来挺方便。 算法实战部分，像决策树、随机森林、支持向量机这些，代码都按章节分好了，跟着书一步步改，效果也能马上复现。还有一些模型评估的指标计算，写得比较直白，不用担心看不懂。 嗯，文件结构

随着国家政策逐步开放，越来越多药品可在线购买。医药电商平台迅速发展，特别是新冠疫情影响下，线下购买困难使得医药电商备受关注。各大药企加大力度布局医药电商，面临着电商模式挑战与机遇并存的局面。本题以天猫维生素类药品为例，要求清洗、分析和挖掘相关数据，解答多个关键问题。

详细分析了中国河南省各市的经济、环境和科技水平数据，以及美国各州在相同领域的数据。