我们正式给大家带来美赛D题的超详细解题思路。之所以开赛11个小时后再进行思路的讲解，是因为该题目有6小问，每一问的数据主体都不一样、数据的时间分辨率、时间范围都各不相同，就会导致给我们的数据收集带来了很大的麻烦。我们通过了将近10小时的时间一直在帮大家收集数据，主要收集的数据如下所示，
针对于问题一我们以最大化收入为目标去研究票价的问题，我们去收集了过去5年所有的队伍的平均每场观众人数、体育场规模(Capacity)Secondary)市场平均票价、估值 (Forbes/Sportico )、社交媒体 (人气：Instagram/TikTok/X/YouTube总和)、胜率 (实力)。其中题干中其他因素用人气、胜率来表示
针对问题二场馆的相关研究。我们收集了过去5年每个战队的是否租赁、场馆租金（每场）、单场总运营成本、新建/重大翻新成本（实践设施）、年度维护成本、门票收入（每场平均）。
针对问题三，球员的薪资问题，我们收集了最新这个赛季150位球员各自的
Instagram粉丝数（约）、当前年薪（2025赛季，美元）、剩余合同年限、排名、球员姓名、Position，位置（G=后卫, F=前锋, C=中锋）、年龄、Team，所属球队、Games，出场次数、Games Started，首发次数、Minutes Played，场均上场时间、Field Goals，场均投篮命中数、Field Goal Attempts，场均投篮出手数、投篮命中率、场均三分命中数、场均三分出手数、三分命中率、场均两分命中数、场均两分出手数、两分命中率、Effective FG%，有效命中率（三分球加权后的命中率）
、Free Throws，场均罚球命中数、场均罚球出手数、罚球命中率、Offensive Rebounds，场均进攻篮板、Defensive Rebounds，场均防守篮板、Total Rebounds，场均总篮板、Assists，场均助攻、Steals，场均抢断、Blocks，场均盖帽、Turnovers，场均失误、Personal Fouls，场均犯规、Points，场均得分。
针对问题四媒体情况，收集联盟平均收视率（全国转播）联盟媒体合同总价值（美元）、球队比赛平均收视率（全国）、主客场收视差异（全国）、球队社交粉丝数（Instagram）、粉丝增长率（YoY）、社交媒体价值（美元）、媒体交易总量（美元）、当前媒体运营成本（美元）、球队从国家媒体权利获得的年度分成（美元）
针对问题五，同联盟对手场次（每队平均）、跨联盟对手场次（每队平均、总常规赛场次、背靠背场次（全赛季）、平均休息天数（天/场）、平均每场主场门票收入（美元）、vs 强队门票收入（美元）、vs 弱队门票收入（美元）、0天休息门票收入（美元）、2+天休息门票收入（美元）、全赛季总旅行里程（英里）
l门票销售因体育场规模、一年中的时间、球队人气（您的球队和对手）、球队市场规模和其他因素而差异很大。球队可能选择最大化每场比赛的门票销售收入，或降低价格以获得更大的上座率，并有可能将部分观众转化为季票持有者。您如何确定整个赛季的最佳门票定价策略？
问题一，我们的最终目标是确定票价，即问什么是什么，我们将门票的定价设为X，利用已有的数据集去构建票价与各种各样自变量的关联关系，利用该关联关系作为我们的约束条件，来构建单目标优化、多目标优化，以实现我们最终的优化求解，从而实现最优的票价，最大的盈利。
输入：从"问题一数据.xlsx"读取2020-2025年各球队的面板数据。
特征构造：
·基础特征：直接使用原始数据中的胜率、社媒人气、估值、体育场容量、票价
·衍生特征：计算上座率（观众人数/容量）、人均估值（估值/社媒人气）、价格容量比（票价/容量×1000）
·时间特征：提取年份作为时间趋势变量，构造是否为扩张年份的虚拟变量（2024年Golden State加入）
·交互特征：胜率×社媒人气、票价×胜率等交叉项
数据标准化：对数值特征进行Z-score标准化或Min-Max归一化，确保不同量纲的特征具有可比性。
l球队比赛的场馆可能是租用的或拥有的，需要维护、翻新，甚至建造新场馆。当这是一个短期决策时，您如何平衡场馆的长期成本？
思路一：盈亏平衡分析模型
核心问题
租赁vs 自建，多少年能回本？
计算方法
年租赁成本 = 每场租金 × 主场场次 + 年维护分摊
年自有成本 = 年维护成本 + 新建成本/使用年限
盈亏平衡年限：
策略对比表
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| 策略 | 门票收入 | 租金 | 运营成本 | 维护分摊 | 净利润 |
| 继续租赁 | 2,800,000 | 100,000 | 350,000 | 0 | 2,350,000 |
| 小幅翻新 | 3,100,000 | 100,000 | 350,000 | 50,000 | 2,600,000 |
| 自建新馆 | 3,500,000 | 0 | 300,000 | 200,000 | $3,000,000 |
通过比较选择净利润最高的策略。
l球员所有权股权可以是补贴高薪的一种策略，如收入分成（单赛季）、利润参与（奖金）、决策者（作为工会或集体谈判的一部分）、长期股权（部分所有者）或其他方法。球员股权选择需要对球员足够有吸引力以使其接受，但不能损害未来的融资选择。您如何确定向哪些球员（如果有的话）提供股权以及提供多少？
思路一：三维筛选法
核心思想
用三个最关键指标快速筛选股权候选人
筛选条件
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| 维度 | 指标 | 门槛 |
| 场上价值 | 场均得分 | ≥ 15分 |
| 商业价值 | Instagram粉丝 | ≥ 200K |
| 稳定性 | 剩余合同年限 | ≥ 2年 |
决策规则
·3条都满足 → 提供长期股权（0.5-1%）
·满足2条 → 提供利润分成
·满足1条或0条 → 标准薪资合同
思路二：综合评价得分模型
核心思想
构建多指标评价体系，计算综合得分，按得分区间分配股权
评价指标体系
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| 维度 | 指标 | 权重 | 说明 |
| 场上表现 | 场均得分 | 20% | 核心得分能力 |
| | 效率值(PER) | 15% | 综合效率 |
| | 首发率 | 5% | 球队地位 |
| 商业价值 | Instagram粉丝数 | 15% | 社交影响力 |
| | 当前年薪 | 10% | 市场认可度 |
| 发展潜力 | 年龄得分 | 15% | 年轻=高分 |
| | 剩余合同年限 | 10% | 稳定性 |
| 出勤稳定 | 出场率 | 10% | 出场次数/总场次 |
各指标评分标准（0-100分）
l分区或联盟结构可以建立或利用对手球队更频繁比赛的竞争关系，通常由联赛决定。是否有办法重新配置联赛结构和赛程以增加您球队的利润？
思路 一 ：赛程结构综合评分
核心思想
多维度评估当前赛程结构的合理性
评分体系（满分100分）
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| 维度 | 指标 | 权重 | 评分标准 |
| 收入潜力 | 强队主场占比 | 25% | 占比高=高分 |
| 体能保护 | 背靠背场次 | 25% | 场次少=高分 |
| 休息充足 | 平均休息天数 | 20% | 天数多=高分 |
| 旅行负担 | 总旅行里程 | 20% | 里程少=高分 |
| 主场优势 | 主场场次分布 | 10% | 分布均匀=高分 |
思路 二 ：利润最大化赛程模拟
核心思想
模拟不同赛程安排下的总利润，找出最优结构