2021华数杯C题思路分享

前言

暑假和队友参加了华数杯的比赛想试试手，最后拿了一等奖还是挺开心的，希望国赛可以取得好成绩。
我们队里没有学物理的同学，所以没有考虑A题，起先我们是想做B题的，跟队友研究了一两个小时吧，感觉好复杂就放弃了（太菜了），最后还是做了C题。感觉C题难度不算太大，当然我们做得也没有那么完美，继续加油吧。与大家分享一下解题思路以及老师给的评语。

一、题目

汽车产业是国民经济的重要支柱产业，而新能源汽车产业是战略性新兴产业。大力 发展以电动汽车为代表的新能源汽车是解决能源环境问题的有效途径，市场前景广阔。 但是，电动汽车毕竟是一个新兴的事物，与传统汽车相比，消费者在一些领域，如电池 问题，还是存在着一些疑虑，其市场销售需要科学决策。 某汽车公司最新推出了三款品牌电动汽车，包括合资品牌（用 1 表示）、自主品牌 （用 2 表示）和新势力品牌（用 3 表示）。为研究消费者对电动汽车的购买意愿，制定 相应的销售策略，销售部门邀请了 1964 位目标客户对三款品牌电动汽车进行体验。具 体体验数据有电池技术性能（电池耐用和充电方便）满意度得分（满分 100 分，下同） a1、舒适性（环保与空间座椅）整体表现满意度得分 a2、经济性（耗能与保值率）整体 满意度得分 a3、安全性表现（刹车和行车视野）整体满意度得分 a4、动力性表现（爬 坡和加速）整体满意度得分 a5、驾驶操控性表现（转弯和高速的稳定性）整体满意度得 分 a6、外观内饰整体表现满意度得分 a7、配置与质量品质整体满意度得分 a8 等。另外 还有目标客户体验者个人特征的信息，详情见附录 1 和 2。

二、问题及思路

问题一

问题：请做数据清洗工作，指出异常值和缺失数据以及处理方法。对数据做描述性统计分析，包括目标客户对于不同品牌汽车满意度的比较分析。
思路：首先需要做数据清洗工作，由于数据较少，不易直接删除，所以考虑用替换法。缺失数据都是B7的数据，B7与B6之间存在一定联系，可以直接填充。我们用了箱线图识别异常值，并用四分位数替换（这个方法可能太简单了，可以换成LOF、3σ等方法）。接着就是描述性统计分析，就是计算平均数之类的，我们还做了聚类分析（不知道有没有用）。
评语：异常值处理存在过分处理情况（捂脸，异常值处理这一步大家不要学，可以换成别的方法）。

问题二

问题：决定目标客户是否购买电动车的影响因素有很多，有电动汽车本身的因素，也有目标客户个人特征的因素。在这次目标客户体验活动中，有部分目标客户购买了体验的电动汽车（购买了用 1 表示，没有购买用 0 表示）。结合这些信息，请研究哪些因素可能会对不同品牌电动汽车的销售有影响？
思路：需要研究影响因素，因为是一个二分类问题，我们直接用了logistic 回归，用权重来反映影响大小（简单粗暴）。
评语：对新势力品牌电动汽车的影响因素把握不准确，对少量数据的处理方法不当（枯了）。

问题三

问题：结合前面的研究成果，请你建立不同品牌电动汽车的客户挖掘模型，并评价模型的优良性。运用模型判断附件3中15名目标客户购买电动车的可能性。
思路：这一问就更粗暴了，用CART算法构建了一个决策树，然后用k折交叉检验评价模型，最后再对目标客户进行预测。（这题有bug，好像最后结果直接在附件的第二个表格里展示出来了，可惜我们没发现，结束了才知道）。
评语：未展现和前面结果的相关性，且导致预测结果部分不准确（这是真的，跟附件里答案差好多）。

问题四

问题：销售部门认为，满意度是目标客户汽车体验的一种感觉，只要营销者加大服务力度，在短的时间内提高 a1-a8 五个百分点的满意度是有可能的，但服务难度与提高的满 意度百分点是成正比的，即提高体验满意度 5%的服务难度是提高体验满意度 1%服务难 度的 5 倍。基于这种思路和前面的研究成果，请你在附件 3 每个品牌中各挑选 1 名没有购买电动汽车的目标客户，实施销售策略。
思路：我们先定义了一个满意度打分规则，每个品牌挑出一个分数最高的就是最容易改变购买欲望的。然后建了一个多目标规划模型，目标函数是服务力度最小、愿意购买电动汽车。用了贪心策略求解，挺难解的感觉。
这问没有给评语，不知道是不是因为写太好了，嘿嘿。也可能是老师没话讲了。

问题五

问题：根据前面的研究结论，请你给销售部门提出不超过 500 字的销售策略建议。
思路：这问没啥好说的了吧，主要看写作同学的发挥。

总结

总的评语是：本论文内容考虑比较全面，但第二问的模型选择不是很好，未能很好的分析出各因素之间的关联性问题。第三问选取的模型没能很好的诠释客户购买的意愿。
大家可以根据评阅老师的评语在我的基础上改进，有任何问题也欢迎讨论指正。总的来说写的很一般啦，拿到一等奖也有比较大的运气成分，要是国赛也能有这么好运就最好了（偷笑ing）。