2024数学建模亚太赛【C题】赛题详细解析
目录
📑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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