万众瞩目的2023美赛春季赛已经结束，参赛的小伙伴们都表现如何呢？今天就跟着数乐君一起来评一评此次春季赛的两个赛题—Y题和Z题以及春季赛相关情况吧~
赛题回顾与分析
Y题：了解二手帆船价格
Y题：了解二手帆船价格，数据类题目，是一个以二手帆船为背景的二手价格评估问题、对于这一问题，可以回归本质就是二手车的价格评估，相对Z题来说更加具体，问题清晰，模型相对比较简单，但是比较考验大家模型的选择，选对合适的模型很重要甚至直接关乎论文的评审等级，也更适合有建模经验的队伍去挑战。
此次Y题作为典型的数据分析题，由于题目中有要求对一些影响因素进行解释，所以可以优先考虑传统回归模型，涉及到线性回归及非线性回归。对于数据处理方面，题目中给出的数据并不足以解决我们的问题，所以要有目的的去收集整理其他数据进行完善，对缺失值的处理常用方法包括最近邻算法、拉格朗日插值处理、三次卷积等。
Z题：奥运会的未来
Z题：奥运会的未来，属于综合评价类的题目，赛题门槛低，题目设置范围广，相对难度适中。这类赛题对于数学建模的掌握程度以及编程要求低一些，所以也比较适合建模新手们去选择，但难点在于数据的收集与整理，需要参赛者有一定的整体感知和变通能力。
此次Z题整体来看就是进行奥运城市选择因素的分析，模型构建可以考虑层次分析、主成分分析、多元回归分析以及人工神经网络等，具体选择要按实际情况，在模型建立之后重点在于指标的选取、数据收集以及数据与处理的环节。
赛题难易程度对比
本次春季赛与2月常规赛相比，从赛题难度上看还是相对简单一些的。2023美赛2月常规赛有很经典的六道题目，如下：
A题：遭受旱灾的植物群落（环境类），难点在于数据的收集和选择
B题：重新想象马赛马拉（环境类，政策类），相对于A题的数据收集容易一些
C题：预测单词结果（数图，图论优化类知识），问题虽难，但没有数据收集的苦恼
D题：联合国可持续发展目标的优先顺序（数据很重要）
E题：光污染（环境类）需要数据做支撑，但光污染数据容易查找，题目难度小
F题：绿色GDP（政策类）数据搜集范围大，适合建模手能力不强的队伍
从题目数量来看，上次2月份常规赛提供六个选择，包含六个大方面，参赛队伍易陷入选题纠结中，并且备赛范围广，而此次春季赛给出两个问题选择，且分别为数据类和综合评价类，对于有参赛经验的队伍以及建模新手都很友好。
从题目难度看，上次的常规赛对数据的考察很多，对数据处理要求也比较高，这就要求参赛者要掌握基本的数据处理方法，并且要有较强的数据分析能力，这次春季赛的两道题虽同样涉及到数据处理，Y题的难度虽稍高于Z题，但有很多可行性，Z题难点在于数据的收集，但相较于常规赛数据题来说更容易实现些。
两次选题情况对比
根据2月常规赛和3月春季赛的选题情况来看，常规赛题目选择人数最多的是C题属于数据类，春季赛题目选择最多的是Y题同样也是数据类型，所以综合来看数据分析类题目还是比较受大家欢迎的，也是美赛中选题人数较多的类型，比较适合新手挑战。
2月选题情况
春季赛选题情况
获奖情况
最后来看同学们都关心的获奖情况，美赛的整体获奖率是很高的，大家最终的论文只要符合各奖项的要求，拿到奖项的可能性就会很大。此次春季赛奖项上会与2月常规赛分开评奖，还会单独颁发特等奖学金，如果可以拿到，每个队伍依然会有1万美元的奖励。并且这一次的加赛参赛人数少，拿到奖项的可能性更大。
对于此次春季赛，小伙伴们都有哪些看法呢？欢迎评论区留言，我们一起讨论~
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