由于今年各种各样的原因，导致美赛头一次，据说也将是最后一次，临时调整，加设春季赛。这对于急需建模奖项的大家来说是一个很好的机会。无论怎样的原因，今年美赛我们可能有所遗憾。但，春季赛也许就是弥补遗憾的一次机会。首先给大家带来春季赛Z题的简要解析，以方便大家更好的选题。以及提前预知不同的赛题将会遇到的难点，提前避雷。
Z题详细思路 八页word
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2023 ICM 问题Z：奥运会的未来
问题Z的题目设置，直接让我梦回2010年国赛B题，当时的题目设置为上海世博会的定量评估。背景设置，题目问法简直不言而喻。因此，我稍后为大家收集我手头的2010年国赛资料进行分享。下面，进行简要的赛题浅析。
由于夏季奥运会和冬季奥运会申办数量的减少，为了解决这些问题，创新的问题解决者正在考虑各种选择和策略。例如，一个想法为夏季奥运会和冬季奥运会都应该有一个固定的地点。另一种想法是将奥林匹克运动分为四个(而不是两 个)组，并举办四个较小的奥运会(例如，冬季、春季、夏季和秋季)。这样的制度可能会在一 程度上减轻举办如此大型赛事的负担。
为了更加直观的看题目，我们将题设划分为三个部分，分别为指标的选取、问题二、非技术性文章。
问题一、指标的选取，而我们需要基于这两个想法进行解题分析，需要我们从经济、土地使用、人们的满意度(运动员和观 众)、旅行、未来改善的机会、主办城市/国家的声望，建立主办奥运会的指标。
数据收集 对于问题一种提及的，这些指标，我们首先就需要收集相关的数据。这里稍后我会收集一些数据进行分享。大家在自己收集的时候，要注意收集数据只需要把握大方向即可，我们首先 先收集题目给出各种大方向的 数据。根据收集的数据 完成问题一指标的选取。切记，不能先选指标后找数据，这样很容易陷入找不到数据的尴尬境地。对于光污染的数据很多数据开放的数据库可以直接获取，这里稍后也会为大家收集整理。
举个例子，我们如果想要收集经济的，我们可以收集当年的GDP，或者人均收入等等，可以很宽泛的进行收集。切记，不能认准死理，摁着一个往死里收集，这样很容易陷入收集不到的地步。所以，收集数据把握大方向即可。这里给大家一些建议，对于经济， 我们可以收集GDP这样的就可以；对于土地使用，我们可以收集历届奥运会冬奥会的占地面积，以及所在城市的总面积或者国家的总面积进行比较。人们满意度应该很难收集，但是可以有平替，即我们可以收集举报奥运会那一年人们的幸福指数；对于旅游，可以收集财政旅游收入，入境人口等等；对于改善的机会可以考虑政府相关政策相关的数据；国际声望即可以用一些国际排名来平替。总之，收集数据不要认死理进行变通。稍后，我会对我提到的这些数据进行收集，并进行分享，希望能够对大家有所帮助。
数据处理，对于收集来的数据，我们不可能直接进行使用。首先进行的就是数据预处理，需要我们首先进行数据清理，即数据预处理阶段.对于缺失数据的处理，因队伍而异，剔除缺失数据的样本还是进行修改等操作需要各个队伍自行决断。对于异常值而言，我们第一步一定是异常值的判定，去判断什么是异常值，3sigema原则，箱型图等等，进行异常值的定义。
指标的选取，对于指标的选取，这里我们可以先进行问题二的研究，选取对于我们问题研究有帮助的指标，指标的权重确定方法也有很多种，层次分析，主成分，熵权法，秩和比等等都是差不多相近，可以因队伍而异。
问题二、考虑可行性、实施的时间线，以及潜在战略对你的指标的影响
对于问题二的三种设问，我认为可以建立不同的模型进行求解，这里仅仅是给出一种建议，大家有不同的想法，可以私信我进行补充。
对于可行性，我认为可以建立一个预测模型，对于两种不同的想法，我们建立预测模型。（预测模型的选取就可以百花齐放了，预测模型中最简单的几种回归预测，时间序列，神经网络据，灰色预测，模糊预测等等都是可行的，如果不满足，也可以选择一些高级的预测模型，稍后也会分享对应的代码资料等等）对问题一中的各个数据进行预测，也可以选择一种数据当作因变量，对其利用问题一中的指标作为自变量进行预测，用以比较两种想法的好坏。
对于实施的时间表，我认为可以建立优化模型，目标函数，毫无以为是因变量的最大值，让我们在某种时间下的收益最大。决策变量可以设置为xi，对应着不同的时间安排，也可以是xij的0-1变量，对应两种想法下不同的时间安排，对于决策变量的设置每个队伍应该会有不同的见解，这里仅仅是提供一个我的建议，仅供参考。根据选区的不同指标，设置对应的约束条件即可。
对于潜在政策对指标的影响，这里我们可认为是一种灵敏度的分析，针对不同的潜在政策进行分析即可。这里的潜在政策就需要大家各显神通了。
问题三、向国际奥委会提交一份一页的备忘录，描述你的战略和政策建议
问题三，即为数模的典型问题，写一篇非技术性文章，这里需要注意的是给奥委会写一个备忘录，大家可以搜索备忘录的写法，仿照一些比较好的，精美的，看起来比较花里胡哨的备忘录进行仿写。这样，对于7分制的评审，很容易就让评委好感上升，甚至提升一个档次都是有可能的。
最后就是数据的注意点，我们可以发现对于春季赛的YZ两题,他们都是结果 相当开放的题目。我们通常对于这种结果开放式的题目是很喜欢的，原因就是对于这种题目，他的答案一定不是固定值，因此，只要合理就可以。如果保证合理呢，就需要我们大致的读一下文献，对现在这一现状有所了解，只要结果 不是离谱到家评委不能直接将我们的论文判定错误的 。所以，当我们真的真的找不到数据，或者找到的数据不好，代码编程运行出来的结果不理想时，对于这种开放式结果的题目，编造一个数据集，或者编造一个合理的结果是无可厚非的。
最后，预祝大家比赛顺利！！！！！！！
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