MathorCup优秀论文 B题 公司业务数据分析

资 源 简 介

MathorCup优秀论文 B题 公司业务数据分析

详 情 说 明

MathorCup作为国内知名的数学建模竞赛，其B题通常聚焦于企业实际场景的数据分析问题。该题型的优秀论文往往展现出以下核心能力：

问题拆解能力 针对公司业务数据（如销售记录、用户行为或供应链信息），优秀方案会精准识别分析目标，例如客户分群、需求预测或异常检测。常见误区是直接套用复杂模型，而忽略了业务逻辑的梳理。

特征工程创新 获奖论文常通过时序特征构造（如滑动窗口统计）、业务指标衍生（如复购周期计算）等方式提升数据表达能力。部分团队会结合领域知识，例如零售业引入节假日效应变量。

模型融合策略 单一模型往往难以应对复杂的业务场景，优秀方案多采用分层建模：先用聚类算法划分用户群体，再为不同群体建立定制化预测模型。部分论文会引入集成学习提升鲁棒性。

结果可视化技巧 不同于纯技术竞赛，该题型要求将分析结论转化为业务语言。优秀论文会设计动态看板、热力图等可视化手段，直观呈现如区域销售短板或高潜力客户分布。

建议备赛者重点研究往届TOP论文中的业务指标量化方法，以及如何用统计分析替代"黑箱模型"获得可解释性结论。