怎樣看待2017數學建模國賽AB題都需要大量數據處理。？

01-05

謝邀。

這點數據，根本談不上「大數據」。尤其是A題，更側重的還是機理分析，積分數值運算以及矩陣變化，比較純數學模型。B題比較開放，可用方法也比較多，勉強算一個數據量不大的大數據問題。

以上。

時下大數據產業發展越來越多。大數據的問題也越來越多。數據分析的重要程度自然不言而喻。

數學建模本身就是用數學模型來解決實際問題。所以無論是2017年的美賽，還是現在正在進行的國賽，都會發現數據分析所佔的比重越來越大。

（以上就當胡扯）各位看官不如移步我的另一個答案

我的知乎回答：2017數學建模A題思路？本人因為一些原因沒有參加今年全國… https://www.zhihu.com/question/65354159/answer/230146608

希望對你們有所幫助。 (?^o^?)

（點個贊再走唄）

好久才有思路，錄完10幾頁數據，還沒來得及放到matlab上畫圖。。上床睡覺。。

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今天選出來幾種情況對比，但感覺效果不是很好，只能籠統說明問題，還是希望可以找到某種關係式來具體描述價格與幾個因素的關係。

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昨天晚上和今天早上，想出來一種劃定範圍的方法算出來幾個係數，然後根據幾個係數模擬出定價的定價方程，但是從新把幾個係數帶入方程部分模擬出的數據和實際定價有很大不同。可能需要主成分分析，還剩一半時間，要加快速度了。

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第二問感覺做的不夠精確，因為任務完成的價格沒動，而是以這部分建了模型，然後把未完成的帶入到模型中，對得到的價格做取整處理，還有部分模擬價格低於定價，又再次重複建模，求價格取整。最後有幾個數據沒辦法還是低於真實價格，只能歸結到當地可能的社會情況了。個人感覺完美的結果是，建立某種參數方程，同時能夠把已完成的部分價格降低一點。但是沒有思路了。開始第三題，還有一天

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第二天晚上2點

解決了第三問的分塊（每平方公里）任務數統計的問題，但是定價問題感覺不能單一考慮任務數與原始定價，還應該引進其它因素。運行程序時發現一個「假數據」應該是每個人的都是這樣吧，如下圖。不做了，剩餘的明天干吧。