全面建成小康社会数据分析：数维杯优秀论文探索

"2020“数维杯”国内赛优秀论文-D202021684.pdf，这份论文详细介绍了参赛团队在第五届“数维杯”大学生数学建模竞赛中的解决方案，主题涉及全面建设小康社会背景下的数据分析。论文涵盖了主成分分析、层次分析、时间序列分析和0-1整数规划等统计与优化方法，为解决实际问题提供了深入的理论和应用指导。" 这篇论文首先探讨了在新时代背景下，如何通过数据分析来理解和推动全面建设小康社会的进程。作者们选择了四个关键问题进行研究： 1. 通过主成分分析（PCA）对历史经济发展数据进行筛选和分析，找出影响经济建设的主要因素，如人口因素，并结合文献研究，总结经验并预测可持续发展趋势。 2. 利用层次分析法（AHP）和PSR综合指标评价体系，评估全国31个省市的小康程度。这种方法结合了六个方面的数据，计算出各地区的小康指数，并绘制出指数分布地图，结果显示江苏省的小康程度最高。 3. 以陕西省为例，运用相同的方法论，计算可持续发展得分，并利用时间序列分析预测不同时间跨度的发展情况，为区域发展规划提供依据。 4. 最后，采用0-1整数规划模型，设计城市之间的帮扶方案，通过Lingo软件求解，得出了如四川-西藏等城市的帮扶配对结果。 论文详尽地回顾了整个建模过程，分析了各个模型的优缺点，并根据研究成果给出了关于如何更有效地建设小康社会的建议。这不仅展示了数学建模在解决社会问题上的潜力，也为后续的研究和实践提供了有价值的参考。关键词包括数据分析、主成分分析、层次分析、时间序列分析和0-1整数规划，这些都反映了论文的核心内容和技术手段。