竞价可以近似用CPC价格替代决定了广告的位置而广告的位置和商品的季节性影响了产品的曝光次数请建立模型说明竞价是如何影响曝光次数的；用非线性回归先将数据归一化处理输出拟合后的表达式以及图像 matlab代码表名为Impression&&CPCxlsxSheet1第一列为曝光次数第二列为竞价对两列数据分别进行归一化处理用对数函数拟合图像归一化处理之后用箱线图剔除上下四分位之外的数据 读取数据data

以下是使用MATLAB代码进行非线性回归的步骤：

% 读取数据
data = xlsread('Impression&&CPC.xlsx', 'Sheet1');
impression = data(:, 1);
cpc = data(:, 2);

% 归一化处理
normalized_impression = (impression - min(impression)) / (max(impression) - min(impression));
normalized_cpc = (cpc - min(cpc)) / (max(cpc) - min(cpc));

% 剔除上下四分位之外的数据
lower_quartile_impression = prctile(normalized_impression, 15);
upper_quartile_impression = prctile(normalized_impression, 85);
valid_indices = normalized_impression >= lower_quartile_impression & normalized_impression <= upper_quartile_impression;
normalized_impression = normalized_impression(valid_indices);
normalized_cpc = normalized_cpc(valid_indices);

% 拟合数据
f = fittype('a * log(b * x)');
fit_result = fit(normalized_cpc, normalized_impression, f);

% 绘制拟合曲线和散点图
scatter(normalized_cpc, normalized_impression);
hold on;
plot(fit_result);
xlabel('Normalized CPC');
ylabel('Normalized Impression');
legend('Data', 'Fitted Curve');

该代码首先读取名为"Impression&&CPC.xlsx"的Excel文件中的数据，并将曝光次数和竞价分别存储在impression和cpc变量中。

接下来，对曝光次数和竞价进行归一化处理，使用最小-最大归一化方法将数据缩放到0到1的范围内。

然后，使用箱线图的方法剔除上下四分位之外的异常值。根据15%和85%的分位数得到上下四分位数，并使用这个范围内的数据进行后续分析。

接着，定义了一个非线性拟合模型a * log(b * x)，其中a和b是拟合参数。

最后，使用fit函数拟合归一化后的竞价和曝光次数数据，并绘制散点图和拟合曲线。横轴为归一化后的竞价，纵轴为归一化后的曝光次数。

拟合后的表达式和图像将通过绘制的拟合曲线和散点图进行展示