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。
数学建模中有什么好的数据处理方法,尤其是量大的数据
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。
数学建模中有什么好的数据处理方法,尤其是量大的数据
可以用字毌代替数。
数学建模中各类评价类模型优缺点总结分析
灰色关联法在数据要求较低、工作量少的情况下，为决策者提供了较少信息损失的分析手段。然而，该方法要求对各项指标的最优值进行确定，存在较强的主观性，并且部分指标的最优值难以确定。在数学建模备赛的过程中，推荐参加第九届数维杯数学建模竞赛，这是一场国家级、获奖率高、赛题难度适中、是国赛前...
缺失值的处理(数学建模-数据预处理)
方法二：均值与众数填补 对于定量数据，如身高和年龄，可以利用整体的平均数（均值）填补缺失值。而对于定性数据，如性别或满意度调查，众数——出现次数最多的值，便是合适的替代。这种方法适用于数据量庞大且对个体精度要求不高的情况，如人口数量和经济产业数据。方法三：牛顿插值法 虽然牛顿插值法复杂...
急求2012美国数学建模C题翻译!
您可以包括你的程序作为单独的文件中的附件使你的论文不超过页面限制,但包括这些程序不是必须的。你的上司希望ICM是世界最好的解决白领、高科技的阴谋罪的机构,并希望您的方法有助于解决重要的世界各地的案件,特别是那些消息流量非常大的数据库(可能有数万的信息和数百万的单词)。她特别要求你在论文中讨论 :更...
国赛数模要点精讲(二)-建模中常用的算法和经验
规划类模型，包括线性、整数和多元规划，如98年B题，Lindo、Lingo软件是解决此类问题的得力助手。图论算法涵盖最短路径、网络流和匹配问题，如95年的锁具装箱问题，Dijkstra算法和Prim算法等都有所应用。图像处理算法在展示和处理图形数据中扮演关键角色，如01年的图像读取和03年的图形处理。而聚类分析和判别...
初学者,数学建模需要准备些什么东西?
数学建模应当掌握的十类算法\\x0d\\x0a 1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算 法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要 处理,而处理数据的关键就在于这些算法,...
数学建模|权重计算与评价模型方法总结
TOPSIS法: 简洁的顺序选优技术，通过对比理想解，确定最优和最劣方案，进行权重加权。熵权TOPSIS: 结合熵权法与TOPSIS，强化了数据权重对决策的影响。模糊综合评价法: 通过模糊数学，处理模糊信息，适用于不易定量的评价场景，如服装款式接受度评估。RSR秩和比评价: 易于理解和应用的多指标综合评价，尤其在...
数学建模|权重计算与评价模型方法总结
构建评价指标体系是数学建模中的关键步骤。首先，需要收集原始数据，随后对数据进行预处理，确保数据质量。预处理方法包括数据标准化和归一化，这些步骤为后续权重计算和模型建立打下坚实基础。指标权重的确定方法是评价模型的核心。其中，AHP层次分析法是一种综合定性和定量分析的决策权重计算方法。例如，在选择...
数学建模准备必备的十个数据分析软件(数学建模从入门到精通)
R语言：数据处理的高端选择 R语言则是一个面向统计和数据科学的开源工具，需要一定的数学基础和编程技巧。但其强大的统计计算和图形绘制功能，使其在大数据分析中占据了主导地位，是专业建模者的首选。Eviews：计量经济学的得力帮手 Eviews专为经济建模设计，可以快速计算描述统计、进行多元检验，对于与经济...
