数学建模赛前训练及准备
- 时间表
- 总体流程
- 第一天 晚上确认选题
- 第二天 下午五点 第一问
- 第三天 晚上八点 第二问
- 第四天 早上七点
- 补充
- 训练中的问题
- 参考
时间表
总体流程
数据预处理（异常值、缺失值）
数据画像
指标构建
模型建立
代码求解
论文撰写
结果分析
第一天 晚上确认选题
审题，收集资料、检索竞赛题的资料。
七点半第一次讨论 制定相应的进程计划
写作的同学针对题目检索资料，写完问题重述及其分析（大体框架）
第二天 下午五点 第一问
查阅资料，有解决思路
建模 数据预处理（异常值、缺失值）
建模、编程 指标构建、模型建立
论文 数据画像、找数据 论文撰写（指标构建、公式构建、思维导图）
编程 代码求解
论文 模型建立和求解、结果分析
第三天 晚上八点 第二问
模型建立
代码求解
论文撰写
结果分析
第四天 早上七点
If文字建模 论文 最后一问
建模、代码 灵敏度分析、误差分析
早上十一点半
建模、代码 模型假设、问题分析、摘要、附录
论文 符号说明
谁时间多 谁来写模型评价（优点创新、不足、未来工作和推广） 套模板
中午十二点 初稿完成
晚上七点半交第一次
晚点八点交
补充
群都退了，没必要冒风险
一开始负责论文写作的人立即着手去写问题重述，并给出论文的大体格式–即若干个大标题。
（问题重述一定要用自己的话简练的去说，切忌照抄问题，这样会导致查重时被认为是抄袭直接枪毙掉）
依次写模型建立
模型检验与改进（模型验证，误差分析，灵敏度分析），模型评价（模型优缺点）
求解问题分析，摘要，关键字，参考文献，附录
题目
可以采用熵权法等方式进行量化(使用这些老套方法的过程交代清楚方法输入、输出和参数即可，不宜太长)
机器学习算法作为工具使用，选择调库解决，并且只需要也只能用较小的篇幅介绍大概的做法。
创新点的挖掘
训练中的问题
1、数据在excel里处理成矩阵样式，方便导入matlab
2、记得进行数据预处理
