摘要：本文介绍了数学建模的一般流程概述。

目录

一、前言

二、数据预处理

三、描述性统计分析

四、模型建立

五、模型评价

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一、前言

        本文将为想要入门数学建模的同学讲述数学建模的一般流程。但数学建模流程并非一成不变。虽有大致步骤，像分析问题、提出假设、建立模型、求解检验及应用等，但需灵活改变。面对不同问题，各环节侧重点和方法均不同。简单问题步骤简洁，复杂问题就得更深入分析、多番验证，要依具体情况适时调整，这里只为想要初步学习数学建模的朋友做入门级别的阐述。

二、数据预处理

        在数学建模中，数据预处理至关重要。 原始数据往往存在错误、缺失或重复等情况，通过预处理能进行错误修正、补充缺失值以及去除重复数据，提升数据质量，确保后续建模基于准确可靠的数据开展。 其次，不同来源的数据格式、量纲等可能不一致，预处理可对其标准化、归一化，使数据更具可比性，利于模型准确地挖掘数据中的规律，提高模型的性能与预测的精准度，从而助力得出科学有效的建模结果。

        数据预处理的内容主要包括：数据清洗、数据集成、数据规约、数据变化和特征工程。其中最常用的是数据清洗和数据变换。

详细内容请移步：数学建模入门——数据预处理（全）-CSDN博客

三、描述性统计分析

        在数学建模中，描述性统计分析是一种基本的数据探索方法，是理解数据特征的重要步骤。一方面，它帮助模型开发者理解数据的基本特征、分布情况以及变量之间的关系，比如数据的集中趋势、离散程度等，为后续选择合适的建模方法、构建合理模型提供直观依据。另一方面，可通过它发现数据中的异常值等问题，便于提前进行处理，优化数据质量。

        描述性分析通常通过可视化的方法进行展示，包括：

•         计算基本统计量：均值、中位数、标准差等
•         绘制可视化图表：直方图、箱线图等
•         分析数据分布：是否正态分布，是否有偏态
•         检查相关性：变量间的关系

四、模型建立

        模型建立是数学建模的核心环节，它将前期的准备和假设转化为具体的数学结构，是连接现实问题与数学求解的关键桥梁，决定了整个建模过程的走向和成败。模型质量直接关乎最终结果的准确性与可靠性。优质模型可更好拟合数据、预测趋势，为决策提供可靠依据；反之，若模型不合理，后续工作再精细也难获有效结论。

        模型建立的主要流程包括：模型准备、模型假设、模型建立、模型求解、模型分析、模型检验。

数学建模全流程总结，从数据预处理到模型评价_方法_进行_分析

五、模型评价

        模型评价是对所建立模型的全面检验，能判断模型是否准确、合理地反映了实际问题，确保模型在实际应用中的质量和可靠性。通过评价可以发现模型的优点和不足，为进一步优化模型提供依据和方向。例如，若发现模型预测精度不够，可针对性地调整模型结构、参数或采用更合适的方法，从而不断提升模型性能。

        模型的评价一般通过一些评价指标来体现：