2023年MathorCup高校数学建模挑战赛大数据挑战赛赛题浅析
比赛时长为期7天的妈杯大数据挑战赛如期开赛，为了帮助大家更好的选题，首先给大家带来赛题浅析，为了方便大家更好的选题。
赛道 A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别
A题，图像处理类题目。这种题目的难度数模独一档，有图像处理经验的可以尝试。正常并不推荐直接选择A题。本次比赛，本平台也会主要侧重B题的助攻。
赛道B：电商零售商家需求预测及库存优化问题
由于竞赛赛题分初赛、复赛。因此本次比赛的B题仅仅涉及需求预测部分，因此关于库存优化，大家可以都不用进行考虑。因此，对于B题而言，该赛题仅仅属于预测范畴。下面我们简要的分析B题，
首先，就是数据预处理问题。对于这么大的数据集，异常值缺失值问题一定是存在的。例如对于需求量最大的这几个数据。上万的库存量我们应该如何处理呢？这是否是异常值，大家都需要进行考虑。
还有一种情况就是在进阶版课程里面一直给大家强调的逻辑异常，对于这次题目给出的数据，会不会存在逻辑异常呢？例如，一个电脑、办公的商家售卖了宠物 ，这种情况算不算异常值么？也需要大家进行讨论处理。
之后的问题一二三，则是预测模型的。根据题目不不同的要求，引入不同的自变量进行约束即可。例如。对于问题一而言，即需要我们根据附件一-附件四的数据对各商家在各仓库的商品2023-05-16 至 2023-05-30 的需求量进行预测。并进行相似度分析，这里的相似度简单来讲，我认为可以使用相关性分析里面的最简单的person进行分析即可。选择相似度高的指标，作为问题二预测模型的指标进行预测即可。
问题三，即需要我们引入去年双十一期间的需求量数据进行分析关联性等，建立对应的预测模型即可。
对于预测模型的选取，大家可以参考我之前讲过的第七八课时预测课时进行选择即可。
