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文档简介

2026年数学建模与数据分析实践题集一、数据分析题(共3题,每题15分)第1题(15分)题目:某城市交通管理局收集了2020-2025年每天早晚高峰时段主要拥堵路段的交通流量数据(单位:万辆/小时),数据如下表所示。请对数据进行分析,回答以下问题:1.描述数据的基本趋势和季节性波动;2.建立合适的模型预测2026年1月1日和1月31日的早晚高峰时段各路段的交通流量;3.分析影响交通流量的主要因素(如天气、节假日等),并给出可视化建议。|路段A|路段B|路段C|路段D|||||||2020年1月1日|3.2|2.5|4.1|2.8||...|...|...|...||2025年12月31日|4.5|3.1|5.3|3.5|答案与解析:1.趋势与季节性分析:-使用时间序列分解法(如STL分解)将数据分解为趋势项、季节项和残差项,发现交通流量逐年增长(趋势项呈线性或指数趋势),且早晚高峰时段存在明显的季节性波动(如节假日前后流量下降)。-可用箱线图展示各路段流量的月度或周度分布差异。2.预测模型:-采用ARIMA模型(如ARIMA(1,1,1))对数据进行拟合,结合滚动预测方法(如滚动窗口的滑动平均)预测2026年1月1日和1月31日的流量。假设模型拟合后,预测值分别为:-路段A:4.6万辆/小时;路段B:3.2万辆/小时;路段C:5.5万辆/小时;路段D:3.7万辆/小时。3.影响因素与可视化:-通过相关性分析(如Pearson相关系数)发现天气(如雨雪天气导致流量下降)、节假日(如春节、国庆假期流量下降约20%)是主要影响因素。-建议用散点图展示天气与流量的关系,用堆叠柱状图展示节假日对流量的影响。第2题(15分)题目:某电商平台收集了2020-2025年用户购买行为数据,包括用户年龄、性别、购买金额、购买频率等。请分析:1.用户群体的消费能力分布及性别差异;2.建立用户分层模型(如K-means聚类),识别不同用户群体;3.提出基于用户分层的个性化营销策略。答案与解析:1.消费能力分布与性别差异:-使用核密度估计图展示不同年龄段的消费能力分布(如20-30岁用户消费能力较高)。-通过独立样本t检验分析性别差异(假设男性消费金额均值高于女性)。2.用户分层模型:-使用K-means聚类(K=3)将用户分为“高消费高频用户”“中消费低频用户”“低消费高频用户”。-可视化建议:用散点图展示年龄-消费金额二维分布,用饼图展示各群体占比。3.营销策略:-对“高消费高频用户”提供会员折扣;对“中消费低频用户”推送新品试用;对“低消费高频用户”增加促销活动。第3题(15分)题目:某银行收集了2020-2025年信用卡用户的还款行为数据,包括还款金额、逾期天数、用户职业等。请分析:1.逾期风险的影响因素;2.建立逾期预测模型(如逻辑回归或决策树);3.提出风险控制建议。答案与解析:1.影响因素分析:-使用方差分析(ANOVA)发现职业(如自由职业者逾期率较高)和收入水平显著影响逾期风险。2.逾期预测模型:-逻辑回归模型预测逾期概率,假设模型显示“高收入低逾期”“低收入高逾期”特征明显。3.风险控制建议:-对高风险用户加强催收;为低风险用户提供分期付款优惠。二、建模题(共2题,每题20分)第1题(20分)题目:某城市为缓解停车难问题,计划建设智能停车诱导系统。假设系统需实时监测各停车场车位状态,并引导驾驶员前往空闲停车场。请建立模型:1.描述停车需求与供给的动态关系;2.设计最优诱导策略(如基于距离和剩余车位的加权算法);3.评估系统效果(如平均等待时间减少比例)。答案与解析:1.动态关系模型:-建立泊松过程模型描述停车需求,用差分方程描述车位供给变化(如需求超过供给时,排队时间增加)。2.诱导策略:-算法示例:优先推荐距离近且空闲车位多的停车场(权重=距离/剩余车位)。3.效果评估:-假设系统实施后平均等待时间从30分钟降至15分钟,减少50%。第2题(20分)题目:某农产品供应链需将水果从产地运往超市,考虑运输成本、保鲜时间和需求波动。请建立模型:1.描述运输与保鲜的约束条件;2.设计最优运输方案(如多级配送中心选址);3.评估方案的经济效益(如总成本降低比例)。答案与解析:1.约束条件:-运输成本函数(如距离×油耗);保鲜时间约束(如温度需≤5℃)。2.多级配送中心选址:-使用重心法确定配送中心位置,假设选址后运输成本降低20%。3.经济效益评估:-假设总成本从100万元降至80万元,降低20%。三、综合应用题(共1题,25分)第1题(25分)题目:某医院需优化挂号流程,减少患者等待时间。医院收集了2020-2025年挂号数据,包括排队时间、科室需求、医生效率等。请分析:1.描述挂号流程的瓶颈;2.建立排队模型(如M/M/1或M/M/c);3.提出优化方案(如弹性窗口或预约制)。答案与解析:1.瓶颈分析:-瓶颈科室(如儿科)排队时间过长,可用

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