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以下内容均为 Demo / 示例数据，用于学习流程演示，不是真实获奖论文。
沿海城市背景下的综合类题：用 kmeans / lp 完成「客户分群后的库存优化」，重点练该题型的标准写法。
示例背景：围绕「客户分群后的库存优化」在沿海城市收集示意数据。先判断输出是排名、预测值还是方案，再进入模型。数据均为 Demo，不能当作真实赛题或获奖论文。
问题是什么？
用问题树拆开「客户分群后的库存优化」，写清每问输出是指标、预测值还是方案。
使用什么模型？
kmeans
为什么使用这个模型？
综合题最怕三问各堆一个模型，中间没有数据传递。
核心公式是什么？
前问输出 = 后问输入，口径必须一致
得到了什么结果？
示例先得到一组可传递的指标或参数。
问题是什么？
在沿海城市数据上把主模型算通，并接到下一问。
使用什么模型？
kmeans
为什么使用这个模型？
前问产物必须能被后问接住，否则论文是拼盘。
核心公式是什么？
见主模型核心公式，并保留中间表
得到了什么结果？
主结论可复现，中间表能直接进入下一问。
问题是什么？
用 lp 做评价、预测或优化中的另一环，并讨论整体闭环。
使用什么模型？
lp
为什么使用这个模型？
综合题的创新往往在连接，而不在再堆一个时髦模型。
核心公式是什么？
用同一口径把两问结果对照或优化
得到了什么结果？
形成“分析 → 建模 → 方案”的闭环，而不是三篇短文。