数据建模从哪里找

① 在做数学建模题时一般去哪里找资料

CNKI、图书馆、统计年鉴、网络搜索等。

② 需要数学建模，如何用电脑准确查找数据请高人指点

google是王道，多查英文资料，比中文资料又多又全。如果需要人口等数据，统计局的网站上有每年的统计数据。google学术搜索可以找到很多论文，是数据的重要来源。
总之，尽量多找官方、靠谱的资料，英文资料往往能比中文资料容易得到。

数模比赛切忌道听途说，所有数据的来源都要写清，否则即使数据是对的也没用。

记得采纳

③ 历年数学建模优秀论文从哪里找

中国教育网。

报名前准备工作：

中国大陆地区考生需办理中华人民共和国居民身份证：

中国大陆考生参加剑桥少儿英语考试，必须携带有效的证件即“中华人民共和国居民身份证”原件或临时身份证。根据《中华人民共和国身份证法》，任何居民无论是何年龄，均可向户籍所在派出所申领身份证。户口本不可用于参加考试。

现代环境下，利用灵活无序的网络传播，谣言传播变的速度更快、作用力更强。有些流言在传播中，常常变样，这一方面是接受者和传播者的记忆错误所致，更重要的是各人在传播过程中有意无意地加上自己的主观色彩。

另一种看法认为，在中文语义中“谣言”更具有贬义性，往往不是依据事实，而是凭空想象或根据主观意愿刻意编造的传言，制造这种传言的行为被称作“造谣”，传播这种传言的行为被称为“传谣”。由于谣言产生的根基不是以事实为依据，其真实性无从谈起，谣言往往会被真实的信息所揭露。

④ 数据分析中数据从哪找

1、简单、公开的数据集

先分享一些科研机构、企业、政府会开放的一些数据集和一些专业的数据下载网站。这些数据集一般都比较完善、质量相对较高，拿到手数据清洗的工作比较少，适合新手做一些简单基础的分析。

中国统计信息网:全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，部分数据免费

国家统计局：各种民生相关的统计数据，而且所有数据都是免费，而且这个网站的友情链接里还有很多其他地方的数据以及国外数据。

2、数据可视化项目数据集

最常见的数据可视化项目就是制作某某地区人均收入区别的信息图，找数据可视化项目相关的数据集的时候，我们希望数据集尽量“干净”，减少数据清洗的工作，数据要足够有趣，能够支撑起丰富的图表。

3、数据建模、机器学习的数据集

UCI：UCI是加州大学欧文分校开放的经典数据集，是机器学习领域最有名的数据存储库。包含各种数据集，比如经典的泰坦尼克号幸存预测到最新的数据(如空气质量和GPS轨迹)。

阿里天池：作为国内互联网龙头阿里巴巴旗下的大数据竞赛网站，提供了很多比赛数据集可以练手，说不定还能顺手拿个奖，赚点奖金。

⑤ 数学建模一般是在哪些地方收集数据的

可以到中国统计年鉴 或者 地方统计年鉴 这些比较权威的地方
当然，有时需要某些实时的信息，比如股票等的收益率等，可以到和讯网 这种比较大型的网站上寻找
切记你的网站一定要权威，参考文献中一定要指出来网址和参考时间。
希望对你有帮助

⑥ 请问数学建模在哪查找数据最全最快

同学你好！要根据你要的是什么数据，不过“国家统计局”“地方统计局”，数据比较多，比较全，比较权威！

⑦ 数学建模的数据是从哪里获取的

大量的文献资料和媒体信息、。就那么简单。比如说08的学费题目，那教育经费，教育支出，你怎么获取。这要开动你的脑筋。可以去当地的统计局咨询相关工作人员或上图书馆查找，或者去国家统计局下载相关数据。获取信息数据的方法多种多样，这也能显示一个人的能力

⑧ 数据分析建模步骤有哪些

1、分类和聚类

分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显着的区别。分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。

2、回归分析

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少，回归算法可以分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量间的关系，又可分为线性回归和非线性回归分析。

3、神经网络

神经网络算法是在现代神经生物学研究的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统，不但具备一般计算能力，还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。它是一种基于导师的学习算法，可以模拟复杂系统的输入和输出，同时具有非常强的非线性映射能力。基于神经网络的挖掘过程由数据准备、规则提取、规则应用和预测评估四个阶段组成，在数据挖掘中，经常利用神经网络算法进行预测工作。

4、关联分析

关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的关联、相关性或因果结构，即描述数据库中不同数据项之间所存在关系的规则。例如，一项数据发生变化，另一项也跟随发生变化，则这两个数据项之间可能存在某种关联。关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业输出很多有用的产品组合推荐、优惠促销组合，能够找到的潜在客户，真正的把数据挖掘落到实处。4市场营销大数据挖掘在精准营销领域的应用可分为两大类，包括离线应用和在线应用。其中，离线应用主要是基于客户画像进行数据挖掘，进行不同目的针对性营销活动，包括潜在客户挖掘、流失客户挽留、制定精细化营销媒介等。而在线应用则是基于实时数据挖掘结果，进行精准化的广告推送和市场营销，具体包括DMP，DSP和程序化购买等应用。

⑨ 数学建模大赛的题目在哪儿找啊/

可以去网络文库找。

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网络文库的文档包括教学资料、考试题库、专业资料、公文写作、法律文件等多个领域的资料。网络用户上传文档可以得到一定的积分，下载有标价的文档则需要消耗积分。当前平台支持主流的doc(.docx)、.ppt(.pptx)、.xls(.xlsx)、.pot、.pps、.vsd、.rtf、.wps、.et、.dps、.pdf、.txt文件格式。

网络文库平台于2009年11月12日推出，2010年7月8日，网络文库手机版上线。2010年11月10日，网络文库文档数量突破1000万。 2011年12月文库优化改版，内容专注于教育、PPT、专业文献、应用文书四大领域。2013年11月正式推出文库个人认证项目。截至2014年4月文库文档数量已突破一亿。

2019年5月，原归属于网络EBG（新兴业务事业群）的网络教育事业部被撤裁。原网络教育事业部旗下产品网络文库业务进入网络内容生态部门 。11月7日，网络文库与首都版权产业联盟等单位联合推出版权保护“文源计划”，力求“为每篇文档找到源头”。

⑩ 如何查找数学建模的数据

中国数据挖掘系统，上边的数据很多，结合各地统计局的数据基本就比较完善了