队员寻找

队员任务分配

赛前准备

知识准备

模拟赛

相互监督

每个阶段的主要任务

学习阶段

论文研读阶段

实践阶段

改进阶段

比赛注意事项

有用的资源分享

数模学习

数据网站

画图工具

祝愿

队员寻找

对于队员的要求，我认为只要一个特点就行：肯学习。你不会写论文，没关系，只要你学就OK；你不会建模，没关系，只要你学就OK；你不会matlab，不会spss不会python，没关系，你学就OK。参加比赛，不要只想着抱大腿，我跟着大佬，我啥都不做，我还想拿奖，不太现实。即使你和大佬的关系特别好，这次他让你报上了大腿，下次再让你抱大腿的可能性肯定不大。而且，参加比赛的根本是提高能力，不是混一混。但是，如果你加入了一个大佬很多的团队，你认真学习，主动干事情，你肯定可以学习到很多的东西，大佬下次也愿意让你抱大腿。（这样的队伍肯定是最好的）但是，如果你没有抱到大腿，也没有关系，你就按照“肯学习”这个特点去找队友就行了。

寻找队友的途径，1、在学校的组建的数模群或者校园墙上面去发找队友的消息，把你的要求写清楚一点，也把你的状况写清楚一点（找队友就像是找对象，不要对队友的要求一大堆，结果自己啥都不行。即使你啥都不会，你就写你踏实肯干，愿意学习），很多没有队的乖乖就会来找你，你还可能找到一些没有被发现的大佬（可能性很小哈，但是我室友就通过这个途径找到了大佬，羡慕）。

对于想要和你组队的同学，你一定要问一些问题来看看是不是你要找的人（如果你对队友的能力要求很高，你就可以准备一些题，让他们做一做，检测一下他们的能力，如果，你只是需要他们肯学习就行，你可以问问他其他的比赛的情况或者是学习成绩之类的）。找到了队友，如果你发现他们根本就不肯学习，很懒惰，比赛也只是一时的兴起，注意注意！！！你一定要及时的退队，不要心软，赶紧去找其他的队友。大学时间很宝贵，不要浪费时间在这种队友身上。

我一个学长给我们分享他的经验的时候提到，当时他是大一小白，也没有学习过建模，所以他找队友就想大家一起学习，然后比赛，不要求很高的奖项，只是参与一下，为以后得奖奠定基础。结果他的队友在比赛前期没有准备，在比赛只有一个周的时候提出不比赛了。临时鸽人。参加过比赛的同学都知道，这种情况比麻将三缺一还难受。你一个人辛辛苦苦为这个比赛准备了很久，花了时间，花了钱。人家一句，我感觉我没有能力做下去了。你的所有努力都变成了笑话。现在觉得自己没有能力做下去了，当时怎么那么兴致冲冲。学长当时给我们的吐槽的时候，我们都感觉他都要吐血了。

并且如果你的队友不愿意学习，你孤军奋战的可能性也不大，因为你很大可能是要堕落的，和你的队友一起躺平。只要有一次比赛你是躺平过去的，以后的比赛，你很大可能也想躺平。所以，一旦你发现你的队友不肯学习，快逃！

如果，你有熟悉的同学也想参加美赛，那么我建议和你熟悉的同学组队。至少你知道他们的性格，做事情是否认真。我们当时组队的时候，很多学长学姐建议是找一个数统学院的同学（我们本身就是软件学院的），让数统学院的同学主要负责建模。因为我没有认识的数统学院的同学，所以我就没有找数统学院的同学，我们队三个人都是本学院的。当然如果能找到不划水的数统学院的同学来建模那是更好的。

总结一下：如果能找到大佬，就找大佬，和大佬一起干事情的时候，一定是抱着积极学习的态度，而不是水的态度（这个很重要）；没有大佬就找自己认识的肯学习，肯干事情的同学；没有认识的同学要搞数模，那在学校的数模群或者学校的墙上面去找肯学习，肯干事情的同学。专业可以是计算机学院或者软件学院的同学写代码，数统学院的同学建模（还是那句话哈，有条件就找，找不到，能找到肯学习的小白也可以）

队员任务分配

“没有完全的分工，只有主要的任务。”这个是我学姐经常说的一句话。

意思是分工的目的不是把工作的不同部分分给不同的人，而是将工作中不同部分的主要任务分给这个人，大家要一起完成整个工作。数模也是一样，不是说:这个不是我的part，我就对这个部分的什么东西都不懂，我也什么都不管，这个是不可能的。又不是接水管，你一截，我一截，接好了，水就出来了。大家的工作都是有很大部分的重合。

主要任务的分配，我们队伍是：建模同学和代码同学讨论模型（如何将模型使用到题目上面来），建模同学将模型主要思想告诉论文同学、并将相关的材料发给论文同学（比如：建模的是一个评价模型，那么评价指标的相关信息就要论文同学来整理），论文同学写论文的主要部分，代码同学写代码和画图（因为模型的代码一般都是赛前都会准备好，到时候跑一下或者是根据需要改一下就OK，所以主要任务还是画图和模型构建）、三个同学一起寻找数据和材料（数据寻找一般比较困难，所以三个人一起干）。

可以看出来大家的任务交叉很大，如果写论文的同学一点数模的知识都不知道，她一定写不出，建模同学一点论文相关知识都不知道，他就不知道给论文同学什么材料。

这个分工只是我们队伍的，大家可以借鉴一下，主要怎么分工，大家要参加了模拟赛之类的，看自己小组适合什么样的分工。

赛前准备

知识准备

1、基本模型要三个同学都要全部学会，大家如果时间紧迫的话，其中的数学算法就不需要搞懂了，搞懂怎么用就可以了，如果有时间的话，学一下算法还是有必要的，知其然，也要知其所以然嘛。

2、论文同学学习怎么写论文（看O奖论文，排版，字体、字号、格式、是否空格这些细节要关注），摘要怎么写，每个部分怎么写才能详略得当，在那些地方需要图片才使文章看起来不是那么难看，图片、表格的格式、标题的位置、样式，论文模板的选择（就是论文有哪些部分）。论文手需要提前将论文的模板准备好，比赛的时候直接将要添加的部分添加上去就OK了。

3、代码同学收集各种模型的代码，知道代码每一行的意思（这个非常重要，看懂不是说是我懂这门语言，是我懂得如果模型改变了，我知道怎么改这个代码），看O奖论文中的图形一般是什么样子，学习如何实现他们。（对于图形，我建议是在比赛之前提前准备几个图形的模板，到时候比赛的时候导入数据，改一改图形了可以直接用）

4、论文同学主要关注，不同的模型对于那些题目来说是效果比较好的

模拟赛

模拟赛很重要，至少两次（如果你是第一次参赛的话），第一次熟悉主要流程，第二次：对第一次出现的问题进行分析总结后，及时调整和改进。第二次比赛可以验证你们的改进方向是否正确，不正确的要及时调整。

相互监督

比赛之前的准备很大一部分的时间是来自于假期，大家要相关监督才能完成我们既定的任务。我们队伍在假期的时候就使用了一周一会，每天打卡的方法。一周一会就是总结会，总结我们现阶段的不足和下一周的主要任务，每天打卡就是每天大家都需要把自己的学习的截图，文字材料发在群里打卡今天的学习任务。这个方式还是很不错的，很有成效，对于我这种假期就不想学习的人，打卡简直是比我妈还管用。每天看见别人都打卡了，自己不打卡又说不过去，只有去我家附近的图书馆硬着头学，假期后期的打卡都变成习惯了。

每个阶段的主要任务

因为我们学校对于参加美赛的队伍是分配了指导老师的，老师会对我们两次模拟赛的论文进行点评，然后提出我们下阶段的主要任务，所以我们就是按照老师的要求来安排的主要任务。总结一下：

学习阶段

模型学习和主要任务的学习

论文研读阶段

当知识已经学到一大半的时候，（或者是时间不多的时候），开始大量的研读论文

实践阶段

第一次模拟赛、第二次模型赛

改进阶段

这个阶段一般是两次模拟赛之间的，和第二次模拟赛到真实比赛之间的，就是差什么补什么

比赛注意事项

在比赛之前一定要定好关键事件点，比如在大概什么时候需要开始写论文，要留多少时间给论文润色之类的，这些时间点可以是在模拟赛中总结出来的，定一个大致的时间点。这样才不会说，在比赛的时候出现写论文的时间不够，导致最后的成绩不理想。
队友作息时间安排：比赛的时候，大家的作息时间安排尽量一致，这样方便沟通。我们队伍当时是早上8点钟集合，12点一起去吃饭，下午2点半开始，6点吃饭，晚上8点开始，11:30结束（因为我的其他两个队友晚上睡得晚一点，所以她们一般是12:30结束）。（虽然第一天的时候很多队伍都是5点50就开始刷题目了，但是我们队伍没有，我们大家5:50都起不来，哈哈哈）
大多数的队伍都是写好中文论文，然后再翻译成英文论文。所以在翻译之前每个小组队员都要通读论文至少3遍，看看内容有无需要改进的地方。然后翻译成英文之后，小组每个成员也要通读英文论文至少2遍（主要是检查符号在翻译的时候是否被翻译器吞掉之类的）
文件改进：在比赛的时候，大家都会对于论文进行改进，所以大家在改论文的时候一定要和队员说清楚，很可能出现：你改了这个部分，但是对方也在改这个部分，这样就会出现任务重复做的现象，大大减低了时间的利用率。为了规避这个错误，我们队伍的解决方式是：在论文手写好每个部分的时候就会将这个部分发在我们的群里面，然后代码手和建模手批注要改的地方，统一让论文手改。在群里面发论文的时候也要注意论文的命名方式，最好是以1.0,1.1这种方式命名来区分论文的版本号，以免到后期的时候，不止是队友分不清你发的是哪个版本的论文，自己都分不那个论文才是改好的。
最最重要的是控制号！！！在拿到控制号的时候，论文手同学就应该提前把他放在论文模板里面。如果你要交的时候才来写控制号，那时候一般都是3、4点了，同学们都是头脑不清晰的，写错了大家都不知道。所以一定要提前写好，也可以是比赛的前期就将控制号写好。

有用的资源分享
数模学习

【零基础教程】老哥：数学建模算法、编程、写作和获奖指南全流程培训！_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1kC4y1a7Ee?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click

数据网站

统计研究所统计 (unesco.org)http://data.uis.unesco.org/Index.aspx

EPSDATA官网 (epsnet.com.cn)https://www.epsnet.com.cn/index.html#/Index

国家数据 (stats.gov.cn)https://data.stats.gov.cn/

国家统计局>>统计数据 (stats.gov.cn)http://www.stats.gov.cn/tjsj/

统计数据-中华人民共和国商务部 (mofcom.gov.cn)http://www.mofcom.gov.cn/article/tongjiziliao/

爱数据社区|数据分析师、数据从业爱好者技术交流社区 (itongji.cn)http://www.itongji.cn/

行业数据库-权威行业经济数据分析平台-艾媒数据中心 (iimedia.cn)https://data.iimedia.cn/data-overall.jsp

中国人民银行-调查统计司-数据解读 (pbc.gov.cn)http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/116225/index.html

中国互联网络信息中心 (cnnic.net.cn)http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/

CEIC|统计数据库|全球经济数据|世界经济排名|宏观经济数据分析 (ceicdata.com)https://www.ceicdata.com/zh-hans

全球经济、世界经济|TheGlobalEconomy.comhttps://www.theglobaleconomy.com/

世界高等教育数据库（WHED）门户https://www.whed.net/home.php

画图工具

ECharts Examples - Apache EChartshttps://echarts.apache.org/examples/zh/index.html

镝数图表镝数图表-种类齐全的免费在线图表模板 (dycharts.com)https://dycharts.com/appv2/#/pages/home/chart-template

diagrams 未命名绘图 - diagrams.nethttps://app.diagrams.net/

EXCEl

Matlab

Python

（画图建议：地图使用镝数图表中的模板画，折线图、混合图、雷达图使用EChats画，流程图使用diagrams画，matlab里面的图形一般是画立体图形（因为他画出来的折线图那些不高级（个人感觉）），如果其他工具使用的方法没有掌握的话，也可以使用EXCEL画图，它很方便，图形类型也很多，python画图：如果你对python画图比较熟悉的话还是很方便的，图形也比较美观）