2023高教社数学建模C题-蔬菜类商品的自动定价与补货决策数据处理详细代码
适用场景
该资源主要面向数学建模竞赛参与者、数据科学爱好者和商业分析专业人士。特别适用于以下场景：
数学建模竞赛准备：为参加高教社杯数学建模竞赛的学生提供完整的解决方案参考，特别是针对蔬菜定价和补货决策这类实际问题。
零售行业数据分析：适用于超市、生鲜电商等需要优化蔬菜类商品定价和库存管理的企业，帮助制定科学的补货策略。
学术研究应用：为研究时间序列预测、机器学习在商业决策中应用的研究人员提供实践案例。
教学示范案例：高校教师在教授数据科学、运筹学、商业分析等课程时，可作为典型案例进行讲解。
适配系统与环境配置要求
硬件要求
- 处理器：Intel i5或同等性能以上
- 内存：8GB RAM及以上
- 存储空间：至少10GB可用空间
软件环境
操作系统：
- Windows 10/11
- macOS 10.15及以上版本
- Linux Ubuntu 18.04及以上版本
编程语言：
- Python 3.8或更高版本
核心依赖库：
- pandas (1.3.0+) - 数据处理和分析
- numpy (1.21.0+) - 数值计算
- scikit-learn (1.0+) - 机器学习算法
- statsmodels (0.13.0+) - 时间序列分析
- matplotlib (3.5.0+) - 数据可视化
- seaborn (0.11.0+) - 高级数据可视化
开发工具推荐
- Jupyter Notebook/JupyterLab
- VS Code with Python扩展
- PyCharm专业版
资源使用教程
数据预处理阶段
代码提供了完整的数据清洗流程，包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化。使用pandas进行高效的数据操作，确保数据质量满足建模要求。
特征工程构建
包含多种特征构造方法：
- 时间特征提取：星期几、月份、季节等时间维度特征
- 统计特征：移动平均、滚动标准差等统计量
- 价格弹性特征：基于历史数据的价格敏感度分析
模型构建与训练
随机森林模型：用于销量预测，通过网格搜索优化超参数 ARIMA时间序列模型：用于价格趋势预测，包含参数自动选择功能 组合优化模型：将预测结果转化为具体的定价和补货决策
结果评估与可视化
提供多种评估指标：
- 均方根误差(RMSE)
- 平均绝对误差(MAE)
- 决定系数(R²)
- 利润最大化指标
可视化模块包含时间序列图、特征重要性图、预测对比图等，便于结果分析和展示。
常见问题及解决办法
环境配置问题
问题：依赖库版本冲突 解决：使用conda创建虚拟环境，或通过requirements.txt精确安装指定版本
问题：statsmodels安装失败 解决：确保已安装必要的C++编译工具，或使用预编译的whl包
数据加载问题
问题：数据格式不匹配 解决：代码提供多种数据格式支持（CSV、Excel），支持自定义数据读取函数
问题：中文编码问题 解决：代码已内置多种编码方式处理，支持GBK、UTF-8等常见编码
模型训练问题
问题：ARIMA模型收敛慢 解决：提供参数优化建议，可调整差分阶数或使用季节性ARIMA
问题：过拟合现象 解决：代码包含正则化技术和交叉验证，防止模型过拟合
性能优化问题
问题：大数据集处理慢 解决：使用数据分块处理和多进程并行计算优化性能
问题：内存不足 解决：提供内存优化选项，支持数据分批加载和处理
结果解释问题
问题：预测结果不理想 解决：提供详细的误差分析工具，帮助定位问题原因 问题：商业决策转化困难 解决：包含决策规则解释模块，将数学模型结果转化为可执行的商业策略
该资源代码结构清晰，注释详细，适合不同水平的用户使用。无论是数学建模初学者还是有经验的数据科学家，都能从中获得有价值的参考和启发。
