数学建模大数据处理实验报告

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简述信息一览：

①根据某些特定的标准剔除过多的数据，比如：spss，SAS，EXCEL；②对余下的数据进行处理，；③数据过多的时候，把相类似的数据看作是一个数据群，再基于这些群进行研究；④可以尝试一下SPSs里面的聚类分析之类的功能。补充：数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。

结合数模培训和参赛的经验，可***用数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。以全国大学生数学建模竞赛题为例，数据处理软件Excel、Spss、Matlab在数学建模中的应用及其重要性。

（图片来源网络，侵删）

数学建模方法机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。

主成分分析、人工神经网络等方法。结合数模培训和参赛的经验，可***用数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。以全国大学生数学建模竞赛题为例，数据处理软件Excel、Spss、Matlab在数学建模中的应用及其重要性。

模糊模型：这种方法主要用于处理模糊、不确定的信息，例如模糊逻辑、模糊推理等。进行模式识别、预测等任务。数据挖掘模型：这种方法主要用于从大量的数据中提取有用的信息和知识，例如分类、聚类、关联规则挖掘等。以上就是数学建模的主要手段，不同的问题需要选择不同的模型和方法来解决。

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网状模型网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式。网状数据模型通过网状结构表示数据间联系，开发较早且有一定优点，目前使用仍较多，典型代表是 DBTG模型。优点是能明确而方便地表示数据间的复杂关系。

二者的联系大数据和现实数学在数据处理和分析方面存在一定的联系。现实数学可以为大数据分析提供有效的数学模型和算法，大数据分析也可以使用现实数学的方法来处理数据。现实数学可以帮助数据分析人员更好地理解数据，并设计更加科学、高效的数据分析方法。

两者如果有关系，可以用曲线拟合，还可以用微分方程，回归分析。数学模型从不同的角度可以分成不同的类型，从数学的角度，按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。

数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系，***用数学语言，概括地或近似地表述出的一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。

1、①根据某些特定的标准剔除过多的数据，比如：spss，SAS，EXCEL；②对余下的数据进行处理，；③数据过多的时候，把相类似的数据看作是一个数据群，再基于这些群进行研究；④可以尝试一下SPSs里面的聚类分析之类的功能。补充：数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。

2、结合数模培训和参赛的经验，可***用数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。以全国大学生数学建模竞赛题为例，数据处理软件Excel、Spss、Matlab在数学建模中的应用及其重要性。

3、数据清洗：在收集数据后，你需要进行数据清洗，以去除任何重复、错误或不相关的数据。这是一个重要的步骤，因为它可以确保你的分析结果的准确性。数据组织：你需要将你的数据组织成一个易于理解和分析的格式。这可能包括创建表格、图表或其他可视化工具。

4、主成分分析、人工神经网络等方法。结合数模培训和参赛的经验，可***用数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。以全国大学生数学建模竞赛题为例，数据处理软件Excel、Spss、Matlab在数学建模中的应用及其重要性。

5、从数据到模型，通过拟合等方式建立模型。具有明显科学背景的问题多以此为基础。从物理背景到模型，建立已有数据和模型参数之间的关系。与上面第一个内容类似，建立高***的ode或pde模型多以此为基础。数据到信息，再到知识，数据类的题目基本都这样。

6、第四层次：假设建模。要进行分析、加工和作出假设，然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题，假设车流平稳，没有突发事件等才能建模。

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