2021年华数杯C题完整论文

该研究聚焦于电动汽车的销售策略,通过分析1964位目标客户对三款不同品牌电动汽车的满意度数据(包括电池性能、舒适性、经济性、安全性、动力性、操控性、外观内饰和质量品质)。研究发现,数据中存在异常值和缺失信息,需要进行清洗。影响购买的因素可能包括电动汽车特性及客户个人特征。进一步,建立了客户挖掘模型以预测购买可能性,并选取特定客户实施销售策略。最后,提出了提高满意度的服务策略建议,以促进销售增长。

2021华数杯C题电动汽车目标客户销售策略研究

汽车产业是国民经济的重要支柱产业,而新能源汽车产业是战略性新兴产业。大力发展以电动汽车为代表的新能源汽车是解决能源环境问题的有效途径,市场前景广阔。但是,电动汽车毕竟是一个新兴的事物,与传统汽车相比,消费者在一些领域,如电池问题,还是存在着一些疑虑,其市场销售需要科学决策。
某汽车公司最新推出了三款品牌电动汽车,包括合资品牌(用1表示)、自主品牌(用2表示)和新势力品牌(用3表示)。为研究消费者对电动汽车的购买意愿,制定相应的销售策略,销售部门邀请了1964位目标客户对三款品牌电动汽车进行体验。具体体验数据有电池技术性能(电池耐用和充电方便)满意度得分(满分100分,下同)a1、舒适性(环保与空间座椅)整体表现满意度得分a2、经济性(耗能与保值率)整体满意度得分a3、安全性表现(刹车和行车视野)整体满意度得分a4、动力性表现(爬坡和加速)整体满意度得分a5、驾驶操控性表现(转弯和高速的稳定性)整体满意度得分a6、外观内饰整体表现满意度得分a7、配置与质量品质整体满意度得分a8等。另外还有目标客户体验者个人特征的信息,详情见附录1和2。
请你研究数据,查阅相关文献,运用数学建模的知识回答下列问题:
问题1:请做数据清洗工作,指出异常值和缺失数据以及处理方法。对数据做描述性统计分析,包括目标客户对于不同品牌汽车满意度的比较分析。
问题2:决定目标客户是否购买电动车的影响因素有很多,有电动汽车本身的因素,也有目标客户个人特征的因素。在这次目标客户体验活动中,有部分目标客户购买了体验的电动汽车(购买了用1表示,没有购买用0表示)。结合这些信息,请研究哪些因素可能会对不同品牌电动汽车的销售有影响?
问题3:结合前面研究成果,请你建立不同品牌电动汽车的客户挖掘模型,并评价模型优良性。运用模型判断附件3中15名目标客户购买电动车的可能性。
问题4:销售部门认为,满意度是目标客户汽车体验的一种感觉,只要营销者加大服务力度,在短的时间内提高a1-a8五个百分点的满意度是有可能的,但服务难度与提高的满意度百分点是成正比的,即提高体验满意度5%的服务难度是提高体验满意度1%服务难度的5倍。基于这种思路和前面的研究成果,请你在附件3每个品牌中各挑选1名没有购买电动汽车的目标客户,实施销售策略。
问题5:根据前面的研究结论,请你给销售部门提出不超过500字的销售策略建议。
https://mianbaoduo.com/o/bread/YZyVmZls

关于2021年华数杯C的优秀论文,目前并未直接提及相关内容。然而,可以从相近年的目和解决方案中推测可能的研究方向和技术手段。例如,在2022年华数杯C的相关研究中提到,针对特定问建立了多目标规划模型,并利用MATLAB程序进行了求解[^2]。 对于2021年华数杯C的具体优秀论文,虽然无法直接提供文档链接或具体内容,但可以根据其背景设定进行合理推断。通常情况下,数学建模竞赛中的优秀论文会遵循以下模式: ### 论文结构概述 #### 1. **问分析** - 明确描述问的实际背景及其重要性。 - 列举影响最终结果的关键因素,如生产工艺参数、材料属性等。 #### 2. **模型假设与符号定义** - 提出合理的简化假设以降低复杂度。 - 定义所有使用的变量及符号含义。 #### 3. **模型建立** - 构建适合问特点的数学模型,可能是线性规划、非线性规划或多目标优化等问。 - 如果涉及多个目标,则需采用权重法或其他方法将多目标转化为单目标。 #### 4. **模型求解** - 使用编程工具(如MATLAB、Python)实现具体算法并计算最优解。 - 对于复杂的非线性方程组或者大规模数据处理场景,可借助遗传算法、粒子群优化等智能算法提高效率。 #### 5. **结果分析与验证** - 展示主要结论并通过图表形式直观呈现。 - 进行敏感性分析评估不同条件下模型表现如何变化。 以下是基于以上框架的一个简单代码实例用于解决类似问: ```matlab % 初始化参数 distance = linspace(20,30,10); % 接收距离范围 (cm) speed = linspace(1600,1700,10); % 热风速度范围 (r/min) % 创建网格矩阵 [D,S] = meshgrid(distance,speed); % 定义目标函数 (此处仅为示意) efficiency = @(d,s) exp(-((d-25).^2)/8-(s-1650).^2/1e4); resistance = @(d,s) sqrt(((d-25).^2+(s-1650).^2)); % 计算对应值 E = efficiency(D,S); R = resistance(D,S); % 找到满足条件的最佳组合 [minRes,idxMin] = min(R(:)); if E(idxMin)>=thresholdEfficiency && R(idxMin)<=maxResistanceLimit bestDistance = D(idxMin); bestSpeed = S(idxMin); end disp(['Best Distance:', num2str(bestDistance), ' cm']); disp(['Best Speed:', num2str(bestSpeed), ' r/min']); ```
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