数学建模竞赛论文产品系统

企业常常需要预测产品销量并分析影响因素。本作品针对竞赛题目，建立多元回归模型，使用Python进行数据清洗、特征工程、模型训练与可视化，最终输出预测结果与建议。适用于市场分析、销量预测等场景。

1. 数据清洗：处理缺失值、异常值，统一数据格式，确保输入质量。
2. 探索性分析：通过可视化图表（散点图、热力图、分布图）分析各变量与销量的相关性，识别关键特征。
3. 特征工程：对类别变量进行编码，构造交互特征，筛选高相关性变量。
4. 模型构建：建立多元线性回归模型，并对比决策树、随机森林等算法效果，选择最优模型。
5. 模型评估：使用R²、均方误差等指标评估模型精度，输出特征重要性排序。
6. 结果输出：生成预测结果报告和可视化图表，提供可落地的商业建议。

本项目获2022年全国大学生数学建模竞赛专科组二等奖。模型预测准确率达到85%以上，竞赛论文被评选为优秀作品。