QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 10234|回复: 2
打印 上一主题 下一主题

[地区赛经验] 2020MathorCup数学建模比赛A题D题思路

[复制链接]
字体大小: 正常 放大

326

主题

32

听众

1万

积分

  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-7-12 09:52
  • 签到天数: 116 天

    [LV.6]常住居民II

    管理员

    群组2018教师培训(呼和浩

    群组2017-05-04 量化投资实

    群组2017“草原杯”夏令营

    群组2018美赛冲刺培训

    群组2017 田老师国赛冲刺课

    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2020-5-25 15:10 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    2020MathorCup数学建模比赛A题D题思路
    . y! K% P% ], r" t; P! I1 ^! A赛题一览# `" v8 y- Y! j4 |5 a
    A题分析
    : Q2 P+ c% d- K% K. c$ u% O3 G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。
    / Q& K$ B+ A8 S6 n) h$ R8 q8 S, \
    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。
    2 W/ ]. @$ A# ^; p6 W! \( t" b% H
    4 Y: c4 {: W, y  D- F' o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???
    7 t9 y; ?9 j0 z9 g1 W% C9 v: a# a
    - p( {* ^$ Y+ ^2 Q
    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。* b' P. ~8 e7 @" d
      S: {" E- w* ?5 Q/ a
    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。
    4 l" R2 \$ V+ `9 Q9 a  F2 C& I. T( H" T- n0 Y
    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。
    + }# ?; i9 H9 c0 ]  v; u. g% @
    / p, G& p+ N- }, ~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。
    8 [' ^* J) B- _" `
    $ X( r0 D2 a- K& T- B' j* q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。
    : _2 n5 v& _! W, h; r% `2 S- |, x- k+ \% b6 @# H/ Z% u
    D题分析
    , |$ M, ]- L' z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!!!' m( C8 g5 |9 y8 W& z  W0 ?

    ! n8 K5 }5 E; a, F! f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!!
    ! m9 B* H; f; s6 a: O, ?" l% O# i+ j; t5 B' l. N: d
    D题做法
    9 t( \( ?' r" @% b# p- F* p3 V; `) y第一问是怎么做的?$ |  f# ^2 b$ j$ e7 ^
    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。
    3 b; K3 `0 P  r% h& A/ `. y! j6 u) f6 M
    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。" v- Z/ w, n1 d& C2 B% D

    . i/ Z, \% @7 C; l) Z6 R/ x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。
    ( A* T. A6 x' b8 K6 q5 J" h4 A. f/ D! @5 X& |
    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:
    3 |9 C" E1 P* J$ v1 s. d1 ^+ E
    ( r: O2 T# y5 p! P5 F
    & ^0 m* t! e9 O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。! N1 ]9 N! ^6 m6 k% r8 L- M/ |' W
    7 B; j8 t3 C+ \: i
    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!)
    , V8 i  ?) R2 L% W3 v' i; J; F! G; I
    第二问、第三问是怎么做的?
    : m! K' y. V2 \$ R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。
    - F1 S' b; ~5 j  u' X  v- }! r+ P, r9 x9 {( c
    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!!!!
    ; x0 D: [* D$ w# y3 O$ H# |; J' b' C/ l+ i# C  u
    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。% o1 l' `) E% R, p- K1 B
    $ |+ w* N& R* H
    之后,就是训练模型咯~
    ) U2 u; N* R7 O* d* ?: s, B. D( ?" N
    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。8 ?9 P3 u. c$ s6 v
    : u3 m* ], J  X; |6 f* 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。
    6 E% Y; i1 b, e  O5 ^& ^
    6 W: V5 T6 [% V5 Y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' l! ]! H3 b8 k: i
    $ ~0 O5 v4 h, o! D  _( H( v
    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!!!!!!!!  X2 n! v! n+ u$ ]* I. `
    0 Z$ g; w. `& v. M9 b" f
    最终小结
    7 l. P- |5 ^5 C0 U$ e3 ?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。9 _/ \) P) @$ u( y2 r

      B' M0 ?" a* z4 _3 r) N% P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)。
    # ]& j0 b3 E# ]* r4 X# i/ r& e# O1 R7 V" K9 A  b
    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,╮(╯▽╰)╭。
    0 _: M0 \3 b9 {( h4 N, [
    ) p/ A" }0 |/ C. i: p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。
    % S! q1 z8 X* F9 `$ H+ s5 I————————————————
    7 ~2 O1 U( H5 {5 r% [- w. G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。
    ) m# R0 H% o* Q  p$ f: ?4 u+ ]# \原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42141390/article/details/106325739; x1 x+ ?% ]8 L3 G9 U$ N, q, w* h

    2 O) w. w0 ^- q2 m
    , E# W0 J& C. X8 \. a, h  J: H2 K
    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信

    0

    主题

    1

    听众

    63

    积分

    升级  61.05%

  • TA的每日心情

    2020-8-25 23:27
  • 签到天数: 26 天

    [LV.4]偶尔看看III

    自我介绍
    我叫杨小小

    ! O5 y* ?; I* @: K& H" {8 r4 o6 Z+ Y9 Q( h. `* W" [+ x6 X2 e$ g
    6 r' A: Z/ w+ I) e0 y
    思路差不多,但是具体方法我们都不太相同  m. I- k' g& S4 g. Z; R
    回复

    使用道具 举报

    0

    主题

    0

    听众

    2

    积分

    升级  40%

    该用户从未签到

    自我介绍
    1+1=0
    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2026-9-24 14:43 , Processed in 0.421841 second(s), 68 queries .

    回顶部