2024美赛F题所有小问完整思路+数据代码可执行+后续高质量参考论文

现在我们来分析一下这个问题——“2024 ICM 问题 F：减少非法野生动物贸易”。

从这个问题中，我们可以看出以下关键点：(完整资料在文末获取)

1. 目标是开发一个基于数据驱动的5年项目，旨在显著减少非法野生动物贸易。 2. 我们需要确定一个客户，并为该客户设计一个适当的项目。客户应具有执行提议项目所需的权力、资源和兴趣。 3. 需要解释为什么我们开发的项目适合这个客户，从已发表的文献和我们自己的分析中，哪些研究支持我们提议的项目。如何通过数据驱动的分析说服客户这是他们应该承担的项目。 4. 分析项目执行后可能产生的影响，包括对非法野生动物贸易的可衡量影响，以及项目达成预期目标的可能性。

针对以上任务，我们可以采取以下步骤和方法进行解决：

1. 确定客户：我们可以通过市场调研和分析，找到对环保工作有兴趣、有能力实施项目的潜在客户。例如政府机构、非政府组织、企业或社区团体。

2. 理解和定义问题：这里需要深入理解非法野生动物贸易的涵义和其对环境、生物多样性的影响。同时，应该收集和整理相关的公开资料和研究报告，以便更好地理解问题背景和当前的挑战。

3. 数据收集和清洗：在这个步骤中，我们需要收集与非法野生动物贸易相关的数据。可能的数据来源包括政府报告、研究机构的数据集、新闻报道等。收集到数据后，需要进行清洗和预处理，以便之后进行分析。

4. 模型建立和选择：这里我们可能会利用数学建模方法和机器学习算法，如时间序列分析、决策树或者神经网络等，预测非法野生动物贸易的趋势，并评估不同干预方案的效果。

5. 灵敏度分析：在确定了模型后，我们需要对其进行灵敏度分析，这是一种检查模型输出对输入参数变化的响应程度的技术。这将有助于我们理解哪些因素可能对项目结果产生最大的影响。

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