数学模型训练

结合数学模型训练和竞赛的经验，可以采用多元回归分析、主成分分析、人工神经网络在数据挖掘中的一些成功应用。以全国大学生数学建模竞赛为例，论述了数据处理软件Excel、Spss和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，人们应该在深入调查、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律的基础上，运用数学符号和语言建立数学模型。

数学建模一般用于高科技和工程领域，在普通生活中没有太大的应用。学生参加数学建模学习和竞赛，主要是培养学生的数学思维、创新思维、逻辑思维、团队合作能力和论文写作能力。另外，如果能获得数学建模方面的奖项，对本科和研究生院的申请都是有利的。

数学建模的一般流程:模型准备、模型假设、模型建立、模型求解、模型分析、模型验证。

数学建模是一种数学思维方法，它利用数学语言和方法将复杂的实际问题简化、抽象成合理的数学结构，建立反映实际问题的数量关系，然后运用数学理论和方法分析和解决问题。数学建模是数学应用与生活之间的桥梁和纽带，数学来源于生活。