大数据建模竞赛解析：数学技术在多领域应用

资源摘要信息:"2018年甜橙金融杯大数据建模大学_初赛——DC竞赛.zip" 知识一：数学技术与计算机技术的结合 近半个多世纪以来，计算机技术的迅速发展，使得数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥越来越重要作用，还广泛渗透到经济、管理、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新领域。数学技术已经成为当代技术的重要组成部分，它在知识经济时代的作用举足轻重。 知识二：数学模型的理解和应用 数学模型是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，能够解释某些客观现象、预测未来的发展规律、为控制某一现象的发展提供最优策略或较好策略。数学模型并非现实问题的直接翻版，其建立需要对现实问题深入细微的观察和分析，同时也需要灵活巧妙地运用各种数学知识。 知识三：数学建模的过程 数学建模的过程包括模型准备、模型假设、模型建立、模型求解、模型分析、模型检验、模型应用与推广七个阶段。每个阶段都有其独特的任务和要求，需要严格按照数学理论和数学习惯进行操作。 知识四：模型准备的重要性 模型准备是数学建模的第一步，需要了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。在这一阶段，需要用数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。 知识五：模型假设的意义 模型假设是基于实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。它是模型建立的基础，能够帮助我们更好地理解和解决问题。 知识六：模型建立的步骤和方法 在模型假设的基础上，利用适当的数学工具来刻画各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构。在这一过程中，尽量使用简单的数学工具，以便于理解和操作。 知识七：模型求解的手段 模型求解是在获取的数据资料基础上，对模型的所有参数进行计算或近似计算。这一步骤需要准确、精确地进行，以确保模型的准确性和适用性。 知识八：模型分析和检验的作用 模型分析是对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。模型检验则是将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。 知识九：模型应用与推广的重要性 模型的应用和推广是数学建模的最后一步，也是实现模型价值的重要环节。应用方式因问题的性质和建模的目的而异，模型的推广就是在现有模型的基础上对模型有一个更加全面的考虑，建立更符合现实情况的模型。