数学建模——用数据解决实际问题
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数学建模——用数据解决实际问题
建模过程一般要分为下面几个步骤，按部就班的来，没有问题。第一步:提出问题.大家可能会想,题目不是已经给出问题了吗? 是的,但是这里提出问题是指：用数学语言去表达。首先要熟读题目，并且同时查阅相关资料。这需要大量的工作，而且要根据题目的特点做一些假设。当看的差不多的时候，就开始用数学形式提出问题。在这之前，先引用或者定义一些专业术语，然后进行符号说明，统一符号。 做完这些准备工作后，就开始正式提出问题了。用明确的数学语言写出这个问题的表达式，加上之前的准备工作，就构成了完整的问题。第二步:选择建模方法.有了用数学语言表述的问题后，我们需要选择一个或者多个数学方法来获得解。 大多数问题一般都可以表述成一个已有有效的标准求解形式。这里可以通过查阅相关领域的文献，获得具体的方法。注意参考很重要，参考不是抄袭，是用已有的方法解决未知的问题。第三步:推导模型的公式.我们把论文的模型建立出来之后，就要对建立的问题进行变形，推导，转化为可以解答出来的形式。这部分通常是借鉴参考文献的过程，做一些修改，以适应本题的情况。第四步:求解模型.建模的答案需要用程序进行解答，这个时候负责编程的小伙伴的编程能力很关键，下面的软件推荐使用。统计模型：SPSS,Eviews，Stata数据分析：R，数据库SQL Server，IBM微分方程：Maple,Mathematic,MATLAB运筹规划：Matlab，Lingo智能算法：Matlab，R时间序列：R，Matlab图像处理：Matlab，C++总结：一般来说 Matlab是必须的，其他的综合一下，会什么用什么就好。第五步:模型评价这部分是对你整篇论文成果的总结，一定要写的有深度。除此之外，通常还要写上一些灵敏度分析，如果是统计模型的话，要有模型检验。论文通常会需要画一些图表，可以使用Matlab、R等软件来画跟数据有关的图，使用Visio或者PPT画流程图之类的图。下面是一些建模的注意事项。1.建模的格式不能够出错，摘要不能少，尤为关键。2.建模的符号定义也不能够缺少。3.建模所需的图片表格格式要正确，不能够过大或过小，也要美观。4.建模的评价与补充要写的客观一些，就算出错了也不要直接写出来。5.建模的引用要重视，我们参考了什么文章，一定要写出来。6.建模的评价要客观，没有绝对的正确与错误，讲究的是思想.7.建模讲究的是团队意识，不要以自我为中心本文为头条号作者发布，不代表今日头条立场。
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所谓的“大数据”分析需要有四个要素。
第一，分析主题，即你分析的目的是什么，比如，监测信用卡异常交易？预测下月销量？追踪埃博拉疫情蔓延态势？
第二，基础数据，包括结构化及非结构化数据，当然结构化数据分析起来通常要方便些。
第三，分析方法，即用什么样的数学方法来分析，既可以是基础的概率统计，也可以是高阶的机器学习，复杂数学建模等。
第四，分析工具，即用于分析的软件与硬件工具，我们常听到的hapdoop，mapreduce等名词，就属于这个范畴
上述四要素，缺一不可。
所以无论小数据时代，还是大数据时代，数学方法都是必不可少的。
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首先，大数据时代就是对信息进行挖掘的时代，也就是对人们生活消费行为的分析（最典型的就是对用户消费行为的分析），以确定用户即将需要什么，从而在第一时间满足用户未来需求——实现了从【我要什么】到【我要不要】方式的转变。展望大数据时代，我们将不需要思考我们需要什么，而是思考我们＂要不要＂的问题，因为商家将根据我们的消费行为确定，我们即将要用到什么（解决了我要什么的问题），从而将货物及时送到我们手里，这就意味着我们＂要不要＂。
其次，当我们知道了大数据即将带来人们生活方式、思维方式转变的时候，你是否感受了大数据的魅力，而大数据时代的动力则是数学建模。因为大数据时代只是一个代名词，而真生能够推进大数据时代进步引擎或动力则是数学建模。因为数学建模技术实现了大数据时代的挖掘事情、用户行为分析事情等，从而让大数据时代到来变成了可能。
最后，有什么说为什么实现大数据时代的人才，不是数据分析行业的人才？为什么一定是数学建模行业的人才？主要是以下几个因素导致的：
1、数学建模人才的广泛性（据统计，全国每年有将近100万的数模人才从高校步入社会）；
2、数学建模人才的专业性（擅长数据分析、数据挖掘、决策支持，良好的团队协作能力、抗压能力、洞察力等）；
3、数模人才的广泛性（数学建模爱好者来自理工科不同专业，是目前国家教育部支持的唯一一个大学生科技活动，在全国各大高校基本上均有人才基础）。
通过上面的分析，随着大数据时代的到来，数学建模时代也即将来到。作为数学建模人的你，是否准备好迎接这个数模人一直在期盼的时代？
欢迎推荐一些数学建模的案例分享
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论坛法律顾问：王进律师在建模中对给出的数据分析整理是什么数学方法
全部答案（共1个回答）
建模竞赛答卷要求当我们完成一个数学建模的全过程后，就应该把所作的工作进行小结，写成论文。撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷，在许多方面是类似的。事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试，因此，论文的写作是一个很重要的问题。 首先要明确撰写论文的目的。数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员（竞赛时的阅卷人员）读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。当然，一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的。 其次，要注意论文的条理性。 下面就论文的各部门应当注意的地方具体地来作一些分析。 （一）
问题提出和假设的合理性
在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题...
兼谈相关信息建模竞赛答卷要求当我们完成一个数学建模的全过程后，就应该把所作的工作进行小结，写成论文。撰写数学建模论文和参加大学生数学建模时完成答卷，在许多方面是类似的。事实上数学建模竞赛也包含了学生写作能力的比试，因此，论文的写作是一个很重要的问题。 首先要明确撰写论文的目的。数学建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员（竞赛时的阅卷人员）读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用数学方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。当然，一篇好的论文是以作者所建立的数学模型的科学性为前提的。 其次，要注意论文的条理性。 下面就论文的各部门应当注意的地方具体地来作一些分析。 （一）
问题提出和假设的合理性
在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届数学建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。 对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立数学模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立数学模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面： （1）
论文中的假设要以严格、确切的数学语言来表达，使读者不致产生任何曲解。 （2）
所提出的假设确实是建立数学模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。 （3）
假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发作出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图象，得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。 （二）
模型的建立 在作出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的数学方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的数学问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨；引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种数学符号，必须在第一次出现时加以说明。总之，要把得到数学模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。 （三）模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的数学问题后，就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序（通常以附录形式给出）。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的数学理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。 在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。 （三）
模型的讨论 对所作的数学模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此数学模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。 通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。 除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。 语言是构成论文的基本元素。数学建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。 最后，论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。有条件的，最好能把文章用计算机打印出来。
计算机是数学建模的一个重要工具，建模活动中的数学模型都是在“理想状态”下获得的，而计算机可以模拟出建模所需的“理想状态”，为模型求解提供直观的背景。此外，还可以...
这个就很多了，你对建模有兴趣可以买几本关于数学建模的书学习，建模对软件编程的要求有点高
介绍一本书：《数学模型》 姜启源 编
高等教育出版社 （应用数学教学用书）。
参加数学模型比赛，恐怕关键不是数学知识，要多了解一些别人已经做过的数学模型，然后自己认真地做一、两个模型，一定会有长足的进步。
数学建模犹如平时做应用题，但又...
利用统计图
求救啊，一晚醒十来次，还大哭！
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这个问题分类似乎错了
这个不是我熟悉的地区excel数值方法机器在化学的应用免费下载
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09-11-16 &匿名提问
公式是单个或多个函数的结合运用。 AND “与”运算，返回逻辑值，仅当有参数的结果均为逻辑“真（TRUE）”时返回逻辑“真（TRUE）”，反之返回逻辑“假（FALSE）”。 条件判断 AVERAGE 求出所有参数的算术平均值。 数据计算 COLUMN 显示所引用单元格的列标号值。 显示位置 CONCATENATE 将多个字符文本或单元格中的数据连接在一起，显示在一个单元格中。 字符合并 COUNTIF 统计某个单元格区域中符合指定条件的单元格数目。 条件统计 DATE 给出指定数值的日期。 显示日期 DATEDIF 计算返回两个日期参数的差值。 计算天数 DAY 计算参数中指定日期或引用单元格中的日期天数。 计算天数 DCOUNT 返回数据库或列表的列中满足指定条件并且包含数字的单元格数目。 条件统计 FREQUENCY 以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。 概率计算 IF 根据对指定条件的逻辑判断的真假结果，返回相对应条件触发的计算结果。 条件计算 INDEX 返回列表或数组中的元素值，此元素由行序号和列序号的索引值进行确定。 数据定位 INT 将数值向下取整为最接近的整数。 数据计算 ISERROR 用于测试函数式返回的数值是否有错。如果有错，该函数返回TRUE，反之返回FALSE。 逻辑判断 LEFT 从一个文本字符串的第一个字符开始，截取指定数目的字符。 截取数据 LEN 统计文本字符串中字符数目。 字符统计 MATCH 返回在指定方式下与指定数值匹配的数组中元素的相应位置。 匹配位置 MAX 求出一组数中的最大值。 数据计算 MID 从一个文本字符串的指定位置开始，截取指定数目的字符。 字符截取 MIN 求出一组数中的最小值。 数据计算 MOD 求出两数相除的余数。 数据计算 MONTH 求出指定日期或引用单元格中的日期的月份。 日期计算 NOW 给出当前系统日期和时间。 显示日期时间 OR 仅当所有参数值均为逻辑“假（FALSE）”时返回结果逻辑“假（FALSE）”，否则都返回逻辑“真（TRUE）”。 逻辑判断 RANK 返回某一数值在一列数值中的相对于其他数值的排位。 数据排序 RIGHT 从一个文本字符串的最后一个字符开始，截取指定数目的字符。 字符截取 SUBTOTAL 返回列表或数据库中的分类汇总。 分类汇总 SUM 求出一组数值的和。 数据计算 SUMIF 计算符合指定条件的单元格区域内的数值和。 条件数据计算 TEXT 根据指定的数值格式将相应的数字转换为文本形式 数值文本转换 TODAY 给出系统日期 显示日期 VALUE 将一个代表数值的文本型字符串转换为数值型。 文本数值转换 VLOOKUP 在数据表的首列查找指定的数值，并由此返回数据表当前行中指定列处的数值 条件定位 WEEKDAY 给出指定日期的对应的星期数。 星期计算
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