# MCM-C

**Repository Path**: RoxyXu/MCM-C

## Basic Information

- **Project Name**: MCM-C
- **Description**: 本项目为 2025 年美赛 C 题的建模与数据分析代码集合，涵盖数据清洗、特征工程、奖牌预测、进步退步分析、可视化等多项内容，旨在为奥运奖牌预测与相关因素分析提供完整的解决方案。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-05-22
- **Last Updated**: 2026-01-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# MCM-C 项目说明文档

## 项目简介
本项目为 2025 年美赛 C 题的建模与数据分析代码集合，涵盖数据清洗、特征工程、奖牌预测、进步退步分析、可视化等多项内容，旨在为奥运奖牌预测与相关因素分析提供完整的解决方案。

## 目录结构
- `2025_MCM_Problem_C.pdf` / `2025_MCM_Problem_C_cn.pdf`：赛题英文与中文原文
- `2025_Problem_C_Data/`：官方原始数据集
    - `summerOly_athletes.csv`：运动员信息
    - `summerOly_medal_counts.csv`：奖牌统计
    - 其他辅助数据
- `M23 2025美赛C题1-5问M奖级可运行代码展示+建模教程+结果分析等！2025美赛C题超详细解析教程/`：主代码与教程
    - `M23配套资料.../`：分模块 Python 脚本
        - `1-1奖牌预测.py`：奖牌预测主模型
        - `2-1进步退步分析.py`：国家奖牌进步/退步分析
        - `3-1零奖牌统计.py`：零奖牌国家统计
        - `3-2奖牌突破概率分析.py`：奖牌突破概率分析
        - `4-2.项目设置与奖牌数的关系.py`：项目设置与奖牌数关系分析
        - `4-5东道主效应.py`：东道主效应分析
        - 其他脚本详见目录
- `cleaned_data/`：数据清洗与中间结果
    - `data_clean.py`：数据清洗脚本
    - `grouped_data.csv` 等：清洗后数据
- `预测/`：预测相关数据与脚本
    - `predicate.py`：预测主脚本
    - `medals_data.csv` 等：预测用数据
- `论文/`：相关论文与文档
- 其他：辅助文件、可视化、报告等

## 主要功能
1. **数据清洗与预处理**：对原始奥运数据进行清洗、归一化、特征工程等处理。
2. **奖牌预测模型**：基于线性回归、随机森林等方法，预测 2028 年洛杉矶奥运会各国奖牌数。
3. **进步/退步分析**：分析各国奖牌数的历史趋势，识别进步与退步国家。
4. **可视化分析**：对奖牌分布、进步退步、东道主效应等进行可视化展示。
5. **辅助分析脚本**：如零奖牌统计、项目设置影响、教练效应等。

## 依赖环境
- Python 3.7+
- pandas
- numpy
- scikit-learn
- matplotlib
- seaborn

安装依赖：
```bash
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn
```

## 数据说明
- `summerOly_athletes.csv`：包含历届奥运会运动员详细信息。
- `summerOly_medal_counts.csv`：各国历届奖牌统计。
- 其他数据详见 `2025_Problem_C_Data/` 与 `cleaned_data/`。

## 主要脚本用途
- `1-1奖牌预测.py`：主奖牌预测，输出 2028 年奖牌榜预测及区间。
- `2-1进步退步分析.py`：分析各国奖牌进步/退步情况，输出并可视化结果。
- 其余脚本见各自文件头注释。

## 运行方法
1. 确保数据文件已放置在对应目录（如 `2025_Problem_C_Data/`）。
2. 安装依赖。
3. 进入主代码目录，运行对应脚本，例如：
```bash
python "M23 2025美赛C题1-5问M奖级可运行代码展示+建模教程+结果分析等！2025美赛C题超详细解析教程/M23配套资料.../1-1奖牌预测.py"
```
4. 结果将输出至终端，并生成预测结果 CSV 文件，可用 Excel 或 Python 进一步分析。

## 结果展示
- 预测结果保存在 `Predicted_Medal_Table_2028.csv`。
- 主要脚本会自动弹出奖牌榜、进步退步等可视化图表。

## 参考与致谢
- 赛题与数据来源：MCM/ICM 官方
- 代码与分析参考了公开资料与团队原创

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