2023美赛春季赛 思路

2023美赛春季赛 思路

美赛春季赛赛题已经发布，很经典的两道题道题目，今年整体难度不大。
赛题内容

问题Y: MCM数据相关问题：了解二手帆船的价格

问题Z: ICM相关问题：奥林匹克的未来美赛

初步最新思路已发布，免费领取！
解题需要的参考数据和资料（资料持续更新中）

赛题思路分析Y题

1. 题目分析：首先由于二手帆船领域的专业性，相关数据信息的获取比较难，可以参考二手领域其他产品（二手车、二手房）的定价原理等信息来构建建模思路。其次，数据预处理方面，对缺失值的处理常用方法包括：最近邻算法、拉格朗日插值处理、三次卷积等。

2. 思路分析：定价模型在往常国赛出现过，可以用作思路参考。本题难度系数较大，核心是构建二手帆船定价模型，第一步我们可以搜集更多二手帆船领域的网站，第二步使用八爪鱼等爬虫技术进行数据爬取，第三步建立模型，将价格与其他数据信息建立关系。

3. 另外需要思考：分类数据与连续数据如何建立关系模型？两个分类变量关系可以使用卡方检验，而分类数据与连续数据之间关系可以用方差分析或者T检验，进而找到连续数据与分类数据之间的关系。前两题都是要求建立分类数据与连续数据的关系，注意尽量不要使用同一种方法分析。

Z题

1. 题目分析：从经济、土地使用、主办城市、人民满意度等多个角度对奥林匹克的未来提出提出建议，建立指标并分析潜在策略对指标的影响，建立关系。

2. 思路分析：第一步提出建议，例如将奥运会分类为春夏冬季奥运会、将奥运会固定城市举办等。第二部建立模型，可以建立层次分析法结合经济、土地使用、主办城市、人民满意度作为指标层，将不同季节适合参与的国家作为目标层，得到不同季节适合参赛的国家方案；或者建立分类模型，例如Topsis模型，SVM支持向量机模型、K-means聚类模型、神经网络模型等对不同国家参与奥运会的合适程度进行分类，使用选择模型选出得分最高的国家。

3. 不建议只做评价模型或者分类模型、还可以建议预测模型。例如选择某区域举办奥运会，那会对该地区10年以后的经济、交通、人文等指标产生什么样的影响。可以使用灰色预测模型，收集历届奥运会举办地经济数据，建立影响力模型，预测在奥林匹林运动会的影响下该城市未来经济走向。