MATLAB竞赛分子建模开发与评分资源第五届MATLAB编程竞赛

MATLAB编程竞赛条目开发与评分解析。提供MATLAB®编程竞赛所需的全部文件。

MATLAB 开发的技能比赛总是挺有趣的，像“matlab 开发-SahabMatlabcontest”这样的资源就值得一看。它的核心是一个和 MATLAB 编程技能测试相关的比赛，包含了不少实际的编程任务，比如数值计算、图像之类的。这种比赛适合你用来磨炼自己的编程功力，还能熟悉各种 MATLAB 的高级功能。资源里包含两个主要文件：license.txt和MatlabContest170511，前者一般是软件使用许可，后者多半就是比赛的题目和资料了。你要是对 MATLAB 编程感兴趣，可以从这个项目入手试试看，嗯，还能顺便提升自己的代码优化和问题能力。

这是第13届MATLAB编程竞赛的黑盒入门套件，包含开发和评分所需的所有文件。详细信息请访问 http://www.mathworks.com/matlabcentral/contests/17/rules.html

【数据分析在银行客户忠诚度中的应用】当前金融市场竞争激烈，提升银行客户忠诚度成为机构持续发展的关键驱动力。第五届泰迪杯数据分析赛的B题“银行客户忠诚度分析”，专注于利用数据分析揭示客户行为模式，识别提升忠诚度的潜在策略。涉及数据预处理、客户细分、生命周期价值计算、信用风险评估、流失预警模型、关联规则学习、可视化展示、驱动因素分析、A/B测试和实时数据分析等关键知识点。

【泰迪杯数据分析技能赛A题全解】是2022年度第五届泰迪杯数据竞赛的一个重要组成部分，考察参赛者在数据分析领域的综合能力。泰迪杯作为一项备受瞩目的赛事，通常会设定具有挑战性的题目，涵盖数据预处理、特征工程、建模与优化等多个环节，以提升参赛者的实战技能和创新能力。本资源包括三个关键部分：泰迪杯技能赛A题（原始文件）、泰迪杯技能赛A题（全解）、泰迪杯技能赛A题（竞赛时解题）。这些文件为参赛者或学习者提供了完整的解题过程和思路，在比赛期间或赛后回顾时都是宝贵的参考资料。 原始文件通常包含比赛提供的原始数据集，可能涉及多种格式（CSV、Excel等）。数据集可能包括销售记录、用户行为数据或社交媒体帖子

数学建模领域中，线性规划是一种研究如何通过合理安排和决策，利用有限资源以取得最大经济效益的数学方法。线性规划是数学规划的重要分支，研究在一组线性约束条件下，如何求解线性目标函数的最优解。在现代管理中，线性规划被广泛应用于解决生产实践中的问题。决策变量、目标函数、约束条件和目标值是线性规划的核心组成部分。单纯形方法作为线性规划的重要算法，在Matlab中通过linprog函数提供了有效的解决方案。Matlab软件使用矩阵和向量定义线性规划的标准形式，包括目标函数、不等式约束、等式约束和变量边界。线性规划问题的解分为可行解和最优解，可通过图解法直观展示解的过程。在实际操作中，Matlab的linp

血压预测的建模案例，用 Matlab 和 Lingo 做挺合适的，适合数学建模竞赛的你。数据是 30 个人的血压、年龄、体重指数、吸烟习惯，标准的多变量问题。适合跑个线性回归、逻辑回归，或者试下聚类都行。 Matlab 的回归工具箱用起来挺顺，curve fitting、regress函数啥的，直接套数据跑一遍就能看到趋势。图表展示也直观，配合一下 plot 还能输出对比图，展示模型效果。 Lingo 在这里也派得上用场，尤其你要写成线性规划形式的话，变量定义清晰、约束设置灵活。适合你做决策或者变量筛选建模那种。语法也不复杂，稍微熟悉下模板就能快速跑模型。 而且这个案例对初学者挺友好，没有太花

本资料面向参加2011年全国数学建模竞赛的同学，帮助参赛者熟练掌握MATLAB软件及其在数学建模中的应用。希望通过学习和使用本资料，参赛者能够提升建模能力，在比赛中取得优异成绩。

执行后，输出单元将生成结果。修改输入单元后再次执行，将替换现有输出单元。图形格式设置在Notebook Options中调整。