2024年数学建模美赛C题 网球运动中的冲力 思路+代码+论文 第一次更新_2024数模美赛c题论文

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该问题涉及分析一场网球比赛，以了解动量在比赛结果中的作用。具体来说，它以2023年温布尔登男子决赛为例进行了研究，卡洛斯·阿尔卡拉兹击败了诺瓦克·德约科维奇，突显了整场比赛中意想不到的势头变化。参与者的任务是开发一个模型来捕获匹配流并评估动量的影响。这包括分析2023年温布尔登男网前几轮比赛的详细逐点数据，考虑球员的表现和可能影响比赛动态的其他潜在因素。

为了解决这个问题，我们需要:

开发一个分析逐点数据的模型，以捕获匹配流和性能指标，确定动量变化发生的时间和方式。

使用统计或机器学习技术来评估网球比赛中动量的存在和影响。

创建可视化来说明比赛流程和动量变化，提供对球员表现的见解。

在其他匹配上测试模型，以评估其预测能力和泛化能力。

该解决方案将包括用于数据分析、模型开发和可视化的编码，可能使用Python和库，如用于数据操作的Pandas，用于机器学习模型的Scikit-learn，以及用于可视化的Matplotlib或Seaborn。

让我们首先概述数据预处理、分析和模型开发的步骤，然后为这些步骤起草代码。

为了根据文档中概述的详细描述和要求解决2024 MCM问题C，我们将遵循包括数据预处理、探索性数据分析(EDA)、模型开发和验证在内的综合方法。这种方法将帮助我们理解网球比赛的动态，特别是关注动量的概念及其对比赛结果的影响。

步骤1:数据预处理

加载数据:使用pandas导入数据集并了解其结构。

清洁数据:处理缺失值，异