这篇资源是关于2020年全国大学生数学建模竞赛(国赛)C题的一等奖获奖论文,包含完整的代码和Excel数据处理表格,对于想要学习数学建模或提高建模能力的学生来说是一份宝贵的参考资料。这里我们将深入探讨其中涉及的一些关键知识点。 数学建模是应用数学解决实际问题的一种方法,它需要参赛者将复杂的问题转化为数学模型,并通过计算和分析得出解决方案。2020年的C题具体是什么内容,虽然没有明确说明,但我们可以推测,它可能涉及到多元数据分析、优化算法或预测模型等常见建模主题。 在提供的文件中,"associationanalysis.m"可能是用于关联规则分析的MATLAB代码,这是一种挖掘数据中隐藏的有趣关系的方法,常用于市场篮子分析。"CRITIC.m"可能涉及到权重计算,CRITIC是一种确定多准则决策分析中各指标权重的量化方法。"problem3result.m"和"problem2result.m"可能是分别针对第三题和第二题的结果计算程序。 "problem2.py"和"problem1.py"是Python编写的代码,Python是数据科学领域常用的语言,它们可能实现了特定的建模算法,如线性回归、逻辑回归或机器学习模型。"行业与规模分类.xlsx"、"问题2数据处理.xlsx"和"行业分类.xlsx"是Excel数据文件,通常用于存储原始数据或经过初步处理的数据,便于进一步分析。 MATLAB是数学建模常用的工具,尤其在数值计算和数据分析方面有强大功能。Python则因其丰富的库和易读性,成为近年来数据科学和机器学习的首选语言。Excel在数据预处理和可视化方面扮演着重要角色,尤其在整理和初步分析大量数据时。 论文.pdf应该是对整个建模过程的详细描述,包括问题理解、模型建立、求解过程、结果解释和可能的改进方向。阅读论文可以学习到如何系统地进行数学建模,以及如何清晰有效地呈现研究成果。 通过这些文件,学习者不仅可以了解到具体的建模技术,还能掌握如何将数学理论应用于实际问题,同时锻炼编程技能和数据分析能力。对于准备参加数学建模比赛的学生,这是一个很好的实战案例,有助于提升自己的竞争力。














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