2020年MCM美赛C题思路及总结

本文回顾了2020年MCM/ICM竞赛C题的参赛经历,总结了备赛过程中的得失,强调了模型库准备、数据清洗、编程技能及团队策略的重要性,指出了摘要、引言和图表在展示成果时的关键作用。

2020年MCM/ICM美赛C题总结

  • 第一天选择赛题的时间过长,应该在两三个小时左右完成
  • 第一天没有进展,只是看了很多论文和其他人发的参考题解,并没有完善一个整个做题的策略。(第一天应至少完成一道题)
  • 模型库的前期准备非常重要,对于主要的模型应该明白是用来解决什么方案的。
  • 由于C题是数据挖掘类题目,所以应了解一下PYTHON或者LINGO软件,以及SPSS的用法,excel的使用也并不是很熟练
  • 摘要和引言非常重要,用于吸引评委的目光
  • 最后的翻译,只要有剩余的时间就不要选择机翻,机翻在很多细节处都容易出现错误
  • 评奖结果出来后一定要对所有的O奖通篇读一遍,了解一下评奖的思路和需要改进的方面
  • 本次比赛只拿到了二等奖,我认为我们的失误点主要在于:
  • 没能拿出一个完整的解决方案,并且多数流程都是借鉴已有的模型和方案
  • 构图不够精致,图片过少,没能把文章的脉络和整体思想完整的呈现出来,不够细腻
  • 对于数据处理类题目,前期首先要进行数据清洗,然后才能对这部分有价值的数据进行分析。

短期规划PLAN

  • 计算机二级的MS office在2020年的暑期到来之前考完(今年考试被迫推迟)
  • 学习完MOOC上关于python的课程
  • 本学期参加校5-1数学建模(完成并获得一等奖)、暑假准备参加一下国赛
  • 重新复习一下线性代数和概率论,应用广泛
  • 英语水平要提高,至少能做到不需要借助翻译软件来翻译文章的水平,本学期六级过500分
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