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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 |正序浏览
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    2020MathorCup数学建模比赛A题D题思路" L0 x4 Z% O) j2 i
    赛题一览
    ! |( J" B& ?6 v8 A# R: N( CA题分析, d* s4 U2 y  A5 s
    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。' _. `- C& y3 H1 R6 u7 X
    + z& t) w8 \8 w# V3 H  T0 a
    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。
    : L5 r* o" F- j3 M. {, \1 |+ T0 H" O4 X
    , y8 ^- ~9 F1 C7 R+ i6 l# f( x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???% d; s/ u$ Z8 N; k; w2 I" f
    - x  i: g+ S4 L$ c3 O) j
      o6 v. p5 Y: ]. B
    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。5 K3 ]0 C' s# p* S) }- m+ g
    + ^! S- ^- m% o0 W
    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。
    ; f% ?; y+ X: x; E0 L' z4 H
    . l0 I. r: J6 _) R; p; T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。
    0 \* g! d  P$ ?
    * ^& v) U) y3 l% ^& s5 |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。
    6 f' p5 C# x& g8 H. c7 Q( F6 ^, p, Z5 c
    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。
    ! C/ I' l0 {  J. y' a5 a. Z
    % y# o8 R8 g6 {- l5 ?D题分析  N* l5 P: Z& [+ o9 E; ~* m  |
    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!!!
    + j: Z0 G) @) R/ p& [, N* s- R4 E* ^. G0 w  Z7 s
    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!!
    ' |: T8 y; l1 U: Y" B, q, z7 x- p4 |8 q( z- v* Y, E) m
    D题做法3 V  P# d$ v6 S  ^- [. m
    第一问是怎么做的?' N8 b, Y4 l8 Z3 [% e
    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。
    / w* i1 d  p* h/ c5 N$ P4 a7 F1 t6 n) `# x9 _# ~" Z8 k6 q
    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。
    : g$ Q3 q! p! H: V, l! r" g/ b$ x( U' ?8 Z# z% V
    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。
    8 \% |* T  s4 [3 u; n' q$ F4 i+ m
    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 ^3 f3 j3 u1 f1 a! q+ `4 w; ]9 b
    ! ^& o* D7 |$ G5 S
    4 x+ k4 Z2 f" A% P- z# U
    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。5 S, Y4 }( n+ ?
    3 r! b# g9 @7 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!)
    5 `0 w+ ^+ t2 F4 W
    ; u0 ~% K# P: X2 A- z/ T$ g- ^第二问、第三问是怎么做的?
    1 m: V1 p) L1 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。
    8 i% y! K4 R6 @. ^! I) Y! A
    / G/ W9 Z) \% n4 o; q* v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!!!!0 r8 ?( c6 P  G, b# I

    0 ^  J. G; j7 p( K5 a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。
    8 D* ?4 ^2 M8 c% r+ f
    2 M% u) N! Z' ^+ |$ T/ u之后,就是训练模型咯~
    1 M  c$ @& J8 k5 i3 p' X+ }0 L4 \( j' I, ^7 g
    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。' J9 j$ y+ ~+ `; |7 v' y6 }. U' l
    ! b4 C5 A/ k' V# i; g1 A# H
    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。3 X9 `0 B/ N* r
    2 H& |6 U7 r( a8 d( S  ?
    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!
    ) L0 F2 V0 S' b) B- [) {# I; z; l$ P1 s8 J
    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!!!!!!!!* p6 I- r6 N+ a' _. F6 l( j5 o

    : q5 g. L# n* Y2 \/ T' [, d最终小结+ E" z# ]" e2 c& ~% X  a& j: W# R
    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。
    7 I) Y+ S* h, K) x+ M
    2 {9 i0 A5 a' x" ~0 x1 [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)。4 `; n" P" d0 j7 u( Y) S2 h9 B! p

    : X  T  I' x9 M8 L% E$ e7 \! j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 O$ k# n, t, F- S
      y. Y1 \$ E9 k) ^
    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。- o' i! }3 g4 H' B8 o
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    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。
    ) P. `$ d3 z8 e4 f7 X- M原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42141390/article/details/106325739) j5 Z/ ^3 X  J. |1 |1 ~
    ) [/ B$ z& A/ N$ u9 C

    ' Y# t  L; p. i  E
    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

    - V( X, A4 Z9 _+ D' T3 x; S- k1 r4 U+ E  s% s

    4 w. T2 N3 o1 X4 i" i9 ]思路差不多,但是具体方法我们都不太相同
    / B7 S% B& O# A" P/ Z0 s6 Q
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