數據建模從哪裡找

① 在做數學建模題時一般去哪裡找資料

CNKI、圖書館、統計年鑒、網路搜索等。

② 需要數學建模，如何用電腦准確查找數據請高人指點

google是王道，多查英文資料，比中文資料又多又全。如果需要人口等數據，統計局的網站上有每年的統計數據。google學術搜索可以找到很多論文，是數據的重要來源。
總之，盡量多找官方、靠譜的資料，英文資料往往能比中文資料容易得到。

數模比賽切忌道聽途說，所有數據的來源都要寫清，否則即使數據是對的也沒用。

記得採納

③ 歷年數學建模優秀論文從哪裡找

中國教育網。

報名前准備工作：

中國大陸地區考生需辦理中華人民共和國居民身份證：

中國大陸考生參加劍橋少兒英語考試，必須攜帶有效的證件即「中華人民共和國居民身份證」原件或臨時身份證。根據《中華人民共和國身份證法》，任何居民無論是何年齡，均可向戶籍所在派出所申領身份證。戶口本不可用於參加考試。

現代環境下，利用靈活無序的網路傳播，謠言傳播變的速度更快、作用力更強。有些流言在傳播中，常常變樣，這一方面是接受者和傳播者的記憶錯誤所致，更重要的是各人在傳播過程中有意無意地加上自己的主觀色彩。

另一種看法認為，在中文語義中「謠言」更具有貶義性，往往不是依據事實，而是憑空想像或根據主觀意願刻意編造的傳言，製造這種傳言的行為被稱作「造謠」，傳播這種傳言的行為被稱為「傳謠」。由於謠言產生的根基不是以事實為依據，其真實性無從談起，謠言往往會被真實的信息所揭露。

④ 數據分析中數據從哪找

1、簡單、公開的數據集

先分享一些科研機構、企業、政府會開放的一些數據集和一些專業的數據下載網站。這些數據集一般都比較完善、質量相對較高，拿到手數據清洗的工作比較少，適合新手做一些簡單基礎的分析。

中國統計信息網:全國各級政府各年度的國民經濟和社會發展統計信息，部分數據免費

國家統計局：各種民生相關的統計數據，而且所有數據都是免費，而且這個網站的友情鏈接里還有很多其他地方的數據以及國外數據。

2、數據可視化項目數據集

最常見的數據可視化項目就是製作某某地區人均收入區別的信息圖，找數據可視化項目相關的數據集的時候，我們希望數據集盡量“干凈”，減少數據清洗的工作，數據要足夠有趣，能夠支撐起豐富的圖表。

3、數據建模、機器學習的數據集

UCI：UCI是加州大學歐文分校開放的經典數據集，是機器學習領域最有名的數據存儲庫。包含各種數據集，比如經典的泰坦尼克號倖存預測到最新的數據(如空氣質量和GPS軌跡)。

阿里天池：作為國內互聯網龍頭阿里巴巴旗下的大數據競賽網站，提供了很多比賽數據集可以練手，說不定還能順手拿個獎，賺點獎金。

⑤ 數學建模一般是在哪些地方收集數據的

可以到中國統計年鑒 或者 地方統計年鑒 這些比較權威的地方
當然，有時需要某些實時的信息，比如股票等的收益率等，可以到和訊網 這種比較大型的網站上尋找
切記你的網站一定要權威，參考文獻中一定要指出來網址和參考時間。
希望對你有幫助

⑥ 請問數學建模在哪查找數據最全最快

同學你好！要根據你要的是什麼數據，不過「國家統計局」「地方統計局」，數據比較多，比較全，比較權威！

⑦ 數學建模的數據是從哪裡獲取的

大量的文獻資料和媒體信息、。就那麼簡單。比如說08的學費題目，那教育經費，教育支出，你怎麼獲取。這要開動你的腦筋。可以去當地的統計局咨詢相關工作人員或上圖書館查找，或者去國家統計局下載相關數據。獲取信息數據的方法多種多樣，這也能顯示一個人的能力

⑧ 數據分析建模步驟有哪些

1、分類和聚類

分類演算法是極其常用的數據挖掘方法之一，其核心思想是找出目標數據項的共同特徵，並按照分類規則將數據項劃分為不同的類別。聚類演算法則是把一組數據按照相似性和差異性分為若干類別，使得同一類別數據間的相似性盡可能大，不同類別數據的相似性盡可能小。分類和聚類的目的都是將數據項進行歸類，但二者具有顯著的區別。分類是有監督的學習，即這些類別是已知的，通過對已知分類的數據進行訓練和學習，找到這些不同類的特徵，再對未分類的數據進行分類。而聚類則是無監督的學習，不需要對數據進行訓練和學習。常見的分類演算法有決策樹分類演算法、貝葉斯分類演算法等;聚類演算法則包括系統聚類，K-means均值聚類等。

2、回歸分析

回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，其主要研究的問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。按照模型自變數的多少，回歸演算法可以分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數間的關系，又可分為線性回歸和非線性回歸分析。

3、神經網路

神經網路演算法是在現代神經生物學研究的基礎上發展起來的一種模擬人腦信息處理機制的網路系統，不但具備一般計算能力，還具有處理知識的思維、學習和記憶能力。它是一種基於導師的學習演算法，可以模擬復雜系統的輸入和輸出，同時具有非常強的非線性映射能力。基於神經網路的挖掘過程由數據准備、規則提取、規則應用和預測評估四個階段組成，在數據挖掘中，經常利用神經網路演算法進行預測工作。

4、關聯分析

關聯分析是在交易數據、關系數據或其他信息載體中，查找存在於項目集合或對象集合之間的關聯、相關性或因果結構，即描述資料庫中不同數據項之間所存在關系的規則。例如，一項數據發生變化，另一項也跟隨發生變化，則這兩個數據項之間可能存在某種關聯。關聯分析是一個很有用的數據挖掘模型，能夠幫助企業輸出很多有用的產品組合推薦、優惠促銷組合，能夠找到的潛在客戶，真正的把數據挖掘落到實處。4市場營銷大數據挖掘在精準營銷領域的應用可分為兩大類，包括離線應用和在線應用。其中，離線應用主要是基於客戶畫像進行數據挖掘，進行不同目的針對性營銷活動，包括潛在客戶挖掘、流失客戶挽留、制定精細化營銷媒介等。而在線應用則是基於實時數據挖掘結果，進行精準化的廣告推送和市場營銷，具體包括DMP，DSP和程序化購買等應用。

⑨ 數學建模大賽的題目在哪兒找啊/

可以去網路文庫找。

網路文庫是網路發布的供網友在線分享文檔的平台。網路文庫的文檔由網路用戶上傳，需要經過網路的審核才能發布，網路自身不編輯或修改用戶上傳的文檔內容。網友可以在線閱讀和下載這些文檔。

網路文庫的文檔包括教學資料、考試題庫、專業資料、公文寫作、法律文件等多個領域的資料。網路用戶上傳文檔可以得到一定的積分，下載有標價的文檔則需要消耗積分。當前平台支持主流的doc(.docx)、.ppt(.pptx)、.xls(.xlsx)、.pot、.pps、.vsd、.rtf、.wps、.et、.dps、.pdf、.txt文件格式。

網路文庫平台於2009年11月12日推出，2010年7月8日，網路文庫手機版上線。2010年11月10日，網路文庫文檔數量突破1000萬。 2011年12月文庫優化改版，內容專注於教育、PPT、專業文獻、應用文書四大領域。2013年11月正式推出文庫個人認證項目。截至2014年4月文庫文檔數量已突破一億。

2019年5月，原歸屬於網路EBG（新興業務事業群）的網路教育事業部被撤裁。原網路教育事業部旗下產品網路文庫業務進入網路內容生態部門 。11月7日，網路文庫與首都版權產業聯盟等單位聯合推出版權保護「文源計劃」，力求「為每篇文檔找到源頭」。

⑩ 如何查找數學建模的數據

中國數據挖掘系統，上邊的數據很多，結合各地統計局的數據基本就比較完善了