数学建模中大数据该怎么处理

Ⅰ 数学建模中有什么好的数据处理方法，尤其是量大的数据

你是要做统计吗？对大量数据的处理统计，spss是个很强大的统计软件，只要你将excel中的数据导入spss，然后选择你要处理的方式，软件自动帮你解决。至于lingo，是做优化的好帮手，而MATLAB虽然也具有统计处理数据的功能，但是没有spss强大，不过用来解微分方程是很合适的。
另外，如果你不会用spss，觉得学起来麻烦，那就用excel吧，其实excel的功能也是很强大的，处理数据很方便。我一般是先用excel对数据做一些初级的处理，比如排序啊，求和统计，平均数之类的，如果要做回归分析或者聚类分析等等，我就会用spss来做，这个用起来很方便。

Ⅱ 数学建模竞赛处理大量数据技巧

结合数模培训和参赛的经验，可采用数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神此答经网络等方法在建模中的一些成功应用。以全国大学告扒扒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。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

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建模过程

1、模型准备

了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。

2、模型假设

根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。

3、模型建立

在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。

4、模型求解

利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。

5、模型分析

对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。

6、模型检验

将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。

7、模型应用与推广

应用方式因问题的性质和建模的目的而异，而模型的推广就是在现有模型的基础上对模型有一个更加全面的考虑，建立更符合现实情况的模型。

Ⅲ 在做数学建模题时，都有那些方法可以处理大量数据

结合数模培训和参赛的经验，可采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。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

数学建模一般应用于高新技术领域和工程领域，对于寻常生活来说，并无很大的应用。而学生参与数学建模的学习和竞赛主要是培养学生的数学思维、创新思维、逻辑思维、团队协作能力和论文写作技巧等。此外，若能在数学建模中获奖，有利于本科、研究生等的学校申请。

数学建模的一般过程：模型准备、模型假设、模型建立、模型求解、模型分析、模型检验。

数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。数学建模是数学来源于生活而有应用与生活的桥梁和纽带。