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[地区赛经验] 2020MathorCup数学建模比赛A题D题思路

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    发表于 2020-5-25 15:10 |只看该作者 |倒序浏览
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    2020MathorCup数学建模比赛A题D题思路9 B6 v% [" w1 ]) c5 c& m" Z! N
    赛题一览! u" }/ [8 ]# k; _
    A题分析- P9 I% j+ i# b: l
    首先我只做数据挖掘的题,因此有 A 题和 D 题可供我选。什么?A 题是研究生组的,没关系,我照样淦。
    & K# B' H0 I1 e8 U
      J' T" W2 g3 x2 g' J3 ?首先 A 题是无人承运的定价分析的。问题是根据附件1(附件1是个 xlsx表格,里面有详细的数据,光特征就68个),确线路定价的影响因素,在根据这些影响因素,评价定价的效果。此是一二问。4 I/ l$ |1 K2 E: v. P' O# y
    3 A" E# w0 s- {& J" c
    第一问看起来不难,但是复杂就复杂在,定价是什么鬼(我不是白痴,请往下看)?我看到附件1后面还有一个叫“线路成本”的东西。然后我用定价减去成本,得到的几乎是负数。好的,如果定价是无人承运商给予司机的报酬,那么线路成本又是什么呢?难道是司机的花费吗?不可能,因为只有傻子才会接亏本的单。有人可能会反驳,司机事前不知道成本啊。但即便如此,也不会有司机经常去当冤大头把。那么线路成本是什么呢?是无人承运商所要支付的费用吗?如果是,那么定价首先是一个成本吧?因为要支付给司机的报酬嘛,所以肯定是成本。这么算下来,为什么成本还会比定价低了呢?按理说,应该高出很多或是一点点才对呀?那么线路成本究竟是什么呢???: @3 i7 f: T/ V9 U) f+ i

    / Q. p& H. E2 H* f  f
    % Y2 o/ w3 {7 w$ t1 m0 j  a抛开这个不谈,因为如果要分析线路的定价,成本肯定是不用考虑的。但是时间呢?(@ο@) 哇~看到这么多时间,我真的崩溃了,何况我 datetime 模块用得不熟。
    ) z% K2 c4 H' y+ S  N% u6 X& |6 A- O( w9 Y/ v9 u
    不过当初我想到了一个好办法,就是直接从附件2的特征找相关的不就行了吗?因为附件2是要我们预测的嘛,这样可以省去一大笔功夫。如果要分析线性性,对于无序类别变量,可以用单因素方差分析,或卡方检验来检验有无相关性。如果是连续特征,我考虑用递归特征删除解决。
    ) N) H$ X, M/ x6 U7 U7 G: J4 F! g
    但第二问就有点难了,评价定价,呜呼~~ 由于题目要保证成本和交易时间最低,因此我觉得可以从这两个方面下功夫。给出一个定价,首先他要低于成本,这样就可赚更多的钱(这里我怀疑成本和定价都是“成本”,不过他们分开算的)。而且,交易时间也要尽量少才行。
    , X( k! N! G; o7 p4 Y* w# D' v! m; f7 C
    因此,我考虑把定价低于成本很多,交易时间很短的数据提取出来,构成一个新的数据集。再在第一问的基础上,训练一个用来预测新数据集定价的模型。由于训练集的定价低、时间短,因此该模型预测出来的定价大概率是最优定价。于是,把这个机器学习模型用在其他数据中,然后根据预测定价和实际定价,来定义它的评分就行了。% [. l5 ~" x5 f1 X
    . l5 m: u8 x1 S7 C+ ^3 S1 b
    第三问根据附件2的表格,给出三个调价。首先,我考虑上述的定价低、时间短模型的预测输出作为第一定价。之后,在用附件1训练一个定价高,时间短模型,作为第二定价;再用整个附件1训练模型,作为第三定价。至于成本,有个耐人寻味的地方,就是题目称成本为成本定价。这让我有些担忧,居然成本也是一个定价??????不管了,直接考虑整个附件1与成本训练一个模型,预测、得了!! A题搞定。
    - ?" p7 X6 U9 i  x* a/ @' j2 ]% t2 b% z9 H% f: J
    D题分析
    / H; Y5 s: M( N" \同样是数据挖掘,D题实际上更有难度。为什么?因为年轻人往往比老年人更厉害,此是其一,赛题组怕研究生做不出来,进而怀疑人生也是有的。其二,D题的数据量庞大,大概有70 W条,一个计算机的内存才多大。其三,数据是时序的,小类套着 skc,skc旗下全都是时序数据,城市套路深,你说呢?其四,我感觉数据库是从某家企业的数据库收集过来的,为什么这么说呢?主键的痕迹很明显,这些表格明显是为数据库设计的。因此,这道题真的很贴近实际!!!3 Y) q7 E+ q4 F) o, |3 s

    1 h# p: k, ]2 P# W  D综上,D题实际上非常、非常难。比起 A 题这种靠概念的小儿科题目,D题更具有挑战性,而且直击机器学习的难题——序列预测!!. W' G+ a1 [2 `, E
    * O0 v& ?2 G6 n: e6 ^2 G6 b9 Y
    D题做法# q5 Z, o& m+ T6 P% \
    第一问是怎么做的?
    - {; A! a6 p+ C7 K9 b; V第一问:找出节假日内,影响目标 skc 销量的诸多因素。包括:库存、销售方式、折扣等。. v# }6 b& D2 q  |3 Y$ t2 ^
    ) d3 h" g# d# I7 D
    对于库存,只要将 附件3 追加进 附件1 中就可以了,这是数据库的连接操作。一个方法是用 mysql,先保存到数据库,再用查询语句。或者是用万能的 Python,其 Pandas 模块的 join merge concat 函数,都是数据表格进行联接操作的绝佳选择。
    0 Y8 w+ H$ c# I8 Z- ^0 S; Q- A$ J6 k, Y
    对于销售方式,我这里考虑:销售方式与所属小类挂钩。不同所属小类的销售方式不同,属于同一小类的销售方式一样。于是,为了判断所属小类与销量是否有关,可以采用单因素方差分析的方法。, p) s" k2 f$ I+ w# \0 w

    ; E" N' |) a9 L# Y3 b对于折扣,可以考虑将 附件2 使用 数据库操作,追加到附件1中,得到标价。再用销售流水里的销售额,除以销售量,得到平均售价。最后,根据售价和标价,求出折扣。从而完成数据的整理。部分数据如下所示:9 d) D& C% j; U$ a) z( T# i

    & e2 p& u9 V1 A8 I) u- C& v9 i, h2 y; M
    之后,可以得出 skc 的销售特征,包括:库存、所属小类、标价、平均售价、折扣。当然,里面包含缺失项,这是很正常的,不可能每个表格都有相应的 库存、标价、所属小类数据。因此,对于缺失项,我考虑进行按行删除。' g/ \( I' B) N( E: Y3 m0 I; Z

    ' F9 J( ^/ h6 ?  X, M6 W. B前面已经用单因素方差分析,得出所属小类对销量有影响。这里,用递归特征删除的方法,使用线性回归模型,结合库存、标价、售价、折扣来预测销量。之后,每次删除一个特征,如果模型拟合效果降低,则回滚删除操作。直到每个特征都被遍历过为止。最后得出:售价可以删除。除此之外,还得到了一个关于销量(因变量)和库存、标价、折扣(自变量)的线性回归模型。(可以说是完成了如何影响的研究吧!)
    ' E7 e/ @; Q; I$ U1 g# Z+ _
    6 D6 c2 r8 w  ?, b% ^5 X第二问、第三问是怎么做的?( w) r5 B) j* ~- k" A% D
    第二问、第三问是要求目标小类在 10月 01 日 三个月后(13周,其实就是到 12月 31日啦),预测销量的 MAPE。笔者根据 MAPE 公式,最后推导出第二问、第三问要求的,其实是一个问题:根据 10月 01日之前的数据,预测 之后的周销量。这不,又是一个机器学习问题。
    7 V& R1 g7 g. a& [8 h9 n3 I, u+ b+ E) P! \* ~" X8 C1 |& X) ~
    但是,这个机器学习可比 A 题难了好几倍。A题的难点在于特征的处理,至少它的数据是静态的。某条数据总不可能与隔壁老王,不,隔壁的数据有关系吧。但是 D 题就不同啦,你细品。根据 10月01日之前的数据,预测之后的数据。这不是序列学习还会是什么?但是,除了这点以外,他的难点在于,每个 skc 都是一个子序列呀!而且数据实在太多了、太散了呀。如果用 Python 来整理数据,可以想象,要花费多少精力和精神!!!!
    , T* f0 @9 Q+ [: W/ c' t$ [! f
    根据问题一,预测销量可以用小类、折扣、标价、库存,另外,还外带了一个当天是否属于节日(这个也可以分析出来,是对销量有影响的。)怎么弄呢?对于小类,用 One-hot 编码。 是否属于节日是一个二值变量,可以不用预处理。其余的数值连续型变量,可以用 Zscore 标准化。$ x' ]9 y# {" K
    2 \& _  b' a8 Y3 U2 Z
    之后,就是训练模型咯~
    1 }6 h7 Q; M' _+ `- F& ~* k+ B( b- q: ]' x" K3 {
    首先,一开始由于缺失数据太多了,我删了很多,导致时序性被破坏得不成样子。因此,我就把数据以周为单位整理了,对于节日,只要该周内包含一天的节假日,就设为1。经过如此,处理过后,数据还是有 1 W。# E; d+ O& u! x" N+ \: o- p
    - h) T1 z7 N9 G( t! n% |( z9 N
    一开始,我还天真地想着是否可以忽略这种时序性(熬夜熬傻了吧)。然后就用便了几乎所有的机器学习模型呀,注意是几乎所有的机器学习(不包括神经网络)。最终得出决策树效果最好,但MAPE 大于 1,呵呵。4 d: l. b6 w% r) ]

    4 Y5 A8 C  S( ~3 ~1 l那么神经网络呢?用了一个非常复杂的,神经节点数大约 2000 个的 BP神经网络,跑呀跑呀。结果出来,MAPE 还是 1点多,比决策树好那么一点点,一点点!
    ( R% C& K& a" H) i7 _# f5 }* }5 h  C  k4 C
    最后,我开窍了,用了时序神经网络 LSTM,结果呢?用了节点数为30 的、只包含一层隐藏层的 LSTM,得出来 MAPE 为 0.0013,几乎没有误差呀。天呀!!!!!!!!# H& g4 q* H3 K4 |
    & S" {" T$ ^/ s
    最终小结
    8 K( I, B( A  j: V笔者认为,D 题作为研究生的题目,其实会更好。虽然世界上的“烟酒生”非常多,但大佬型的研究生,是我们本科生难以比拟的。不让他们写 D 题,实在有点可惜了,是真的可惜了。 我感觉 A 题作为一道数据挖掘的题,是不合格的。首先他集合了太多专业知识,不是这个领域,或对这个行业没有了解的人,是做不来的。就比如我吧,一开始看到这题以为多难,其实细细分析,出了里面模棱两可的什么成本、定价、成本定价这些搞不懂外,其余的思路倒是一望而知,洞烛无疑。+ J6 Y% T' s/ o$ `8 l! f
    ( e: F, x/ F8 E: R
    虽然我很想写一下 A 题,让改卷老师吃惊一下,但是 D 题的难度吸引了我。 人总是要挑战的。D题看似简单,其实很贴近实际。如同上面分析的,它的数据好像是直接从企业的数据库挖出来的。就比如只会 Matlab 和 SPSS 的小白,这种题绝对是做不来的。另外,D题的表格非常多,这很考验大家的数据的组织能力。如果没有学过数据库(没学过数据库就别选数据挖掘啦),恐怕要花费很多功夫,才能把数据拼接成一个表格。另外,D题不是静态数据,这一点与傻瓜 A 题不同。他直击当前的机器学习比较新的领域——序列预测(2015年开始热门起来)。对于 A 题,虽然没做过,但是我相信,如果我要做,除了特征预处理难住我以外,那种程度的数据挖掘,我绝对没有问题的(无外乎机器学习,不行就 BP 神经网络,再不行?CNN,再不行?特征预处理再来一下)。
    6 ^7 ~; [+ A. S/ C% ?/ }; x' u# t
    * |, k2 y: f/ l/ @# s) R$ k# e0 r. _, g因此,我感觉 A 题像考 概念,考知识储备,考无中生有(就比如第二问叫你评价,评价指标得自己定吧)。D题考技术、操作,考的是技术储备,耐心和毅力(编程中会有很多困难,而且神经网络也很难训练,并且要注意底层实现,不然内存说不定就爆了,我本人就爆了大约3次左右,中间一次蓝屏,伤啊!)因此,希望 Mathorcup 赛题方,好好研究赛题。最好是实现做一下,不然就会出现本届的笑话了。赛方的各位,不要把专科、本科看得比研究生还厉害呀!!! A 题这么简单,居然,╮(╯▽╰)╭。
    6 y" ^1 ^. N& t/ Z  }( V. N% Q3 t/ m$ O  c; D3 f* G( E2 y0 l2 r
    最后,希望大家像我一样,追逐困难。不要轻易向 容易妥协。也不要相信权威,自己分析一下,才会知道什么是难、什么是不难。
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    1 C) d. ^) L* {- @/ z版权声明:本文为CSDN博主「zhuo木鸟」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。0 y, r8 c7 e5 A4 x$ Y: c, }
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42141390/article/details/106325739: k* I" R9 G* V$ B' z- d* K. W& G
    3 Y" d3 R5 O6 D3 n- Y, m; H; W7 @
    , U0 W9 a/ C+ a5 X8 K( z4 L
    zan
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  • TA的每日心情

    2020-8-25 23:27
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    [LV.4]偶尔看看III

    自我介绍
    我叫杨小小

    : F- t  f( K! h0 q! ]  N2 p- p- S, D" c6 H' w" Q/ \9 Q6 d

    ; o* Q& a, N$ j- k  n" X思路差不多,但是具体方法我们都不太相同4 R4 H6 f. J/ [' i* O, n1 y
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