數學建模和數據分析精選(九篇)
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第1篇：數學建模和數據分析范文
二元式授課模式
教學內容主要集中在一些經典的統計方法和典型評價技術,其中包括:聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、典型相關分析、常規綜合評價方法以及當代相對評價技術———數據包絡分析.考慮到一般管理學院的學生在學習數據分析方法上的困難,為了使他們在學習初期不至于“知難而退”,有必要遵循“師傅領進門”的原則.與此同時,更要幫助學生了解為什么信息管理與信息系統專業的學生要學習數據分析方法?管理建模的實踐意義何在?數據分析與企業管理和企業績效之間的關系是什么?現在學習的數據分析技術與以往學過的基礎數學類課程“高等數學”、“線性代數”、“應用統計”、“運籌學”之間的關系是什么?統計分析技術與數據挖掘之間的關系、數據挖掘與專業課數據庫和數據倉庫之間的關系、各種數據分析技術之間的關系等等.通過從不同角度的闡述,使學生明確學習的目的和學習的目標,將大學階段學習過的各種專業基礎知識拼接成一個有機的整體,實現一個完整的從薄到厚、再從厚到薄的知識積累過程.授人以“漁”是以學生為主導的學習范式,這是研究型教學所倡導的平等參與教學組織形式,而課程的組織形式為能力導向型[3].比如,當在教師指導下掌握了常規的評價技術之后,學生很快會發現進行綜合評價的關鍵是首先應該建立有效的與評價目的密切相關的指標體系.于是,在完成“常規綜合評價方法”的講授之后,安排一次討論課,論題就是“評價指標體系的建立與選擇問題”.學生按照下列要求去準備討論資料:(i)選取評價指標的一些原則;(ii)定量指標的篩選方法;(iii)給出5—6個評價指標體系;(iv)給出2—3個評價體系建立的依據;(ⅴ)按其中一個評價體系收集數據并給出評價結果.資料可以來自教材、網絡,還可以來自發表的學術論文.對收集的資料進行整理并形成PPT課件,在討論課上向全體學生和教師匯報,聽眾可以隨時提問并參加討論.這種學習范式基本具備了研究型教學的基本特征,比如問題性、過程性、參與性、開放性、能動性、獨立性等[2-3].又如,在進行“聚類分析”與“判別分析”時,通常要求指標是數量型的.當含有定性指標或全部是定性指標時,又如何進行分類呢?通過這個現實問題引導學生尋找新的數據挖掘技術———決策樹,并將其作為討論課論題.學生按照下列要求去準備資料和PPT課件:(i)決策樹的概念和基本原理;(ii)舉3—4個例子說明決策樹的應用;(iii)利用一個簡單的數據集,說明決策樹的建立過程;(iv)利用實例和一種統計軟件建立決策樹.其他討論課論題還有:“數據挖掘方法———神經網絡”、“層次分析法”、“各種統計軟件與數據挖掘軟件”、“各行業投入產出指標的選擇問題”,總計六個論題.討論課的順序也進行了精心安排.由“常規綜合評價方法”引出討論題“評價指標體系的建立與選擇問題”;由“聚類分析、判別分析”引導的討論題是具有同種功能的非統計類數據挖掘技術“決策樹”和“神經網絡”.在介紹統計分析方法“聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、典型相關分析”時,所使用的課堂演示以及上機實驗軟件是比較常用的社會統計學軟件SPSS,為了使學生對統計軟件和數據挖掘軟件有個更加寬泛的認識,設計了討論課“各種統計軟件與數據挖掘軟件”.與“常規綜合評價方法”類似,在采用“數據包絡分析”進行相對評價時也會遇到投入產出指標體系的確定問題,而且不同行業投入產出指標體系的建立方式也不盡相同,因此,“數據包絡分析”之后的討論題就是“各行業投入產出指標的選擇問題”.作為定性與定量相結合的一種評價技術,層次分析法在項目管理中已經成為一個重要的決策工具.在與本課程同時進行的學位課“IT項目管理”中,學生們已經深有體會.為了加深學生對不同類型評價技術的認識,最后一次討論課設計為“層次分析法”.為了激勵學生積極參與討論課,將課上主講學生小組的表現記為平時成績.無論是以教師為主導的學習還是以學生為主導的學習,教學過程強化教師與學生、學生與學生間的合作[4].一方面,教師從學生那里獲取學生的各科成績信息,并在實驗課上利用各種統計方法加以分析.由于涉及到保研排名,因此,學生愿意與教師合作提供它們的學習成績信息.另一方面,通過課堂上教師與學生、學生與學生之間“頭腦風暴”式的對話,活躍課堂氣氛,提高學生的獨立思考和自主學習能力,促進新知識的傳遞與共享.
考評體系的改革
本課程的總成績包括平時成績(40%)和小論文成績(60%),考評體系充分體現學生間的合作性學習原則.平時成績主要考查學生對課程擴展內容的掌握情況,以三人或二人一組參與命題討論的形式課堂完成.本次共有34名學生,采用學生自主分組策略[5],分成了12組.通過抽簽方式決定每個小組的討論題,為了便于比較,每個討論題由2個小組完成.當兩個小組完成討論后,其它十個小組和教師給出評分.教師評分占60%,學生評分占40%.學生各個小組的評分采用去掉一個最高分和一個最低分再求平均值的方式得出.為了檢驗學生的學習效果,進一步提高他們的學習能力,本課程將考試作為一個重要的學習過程.考試采用與數學建模競賽相同的模式形成小論文.選題范圍包括:(i)管理信息系統領域中的建模問題,包括電子商務、電子政務、ERP實施等;(ii)生產管理領域中的建模問題;(iii)風險管理領域中的預測與評價問題;(iv)政策評價等.這些問題不囿于本課程的教學內容,具有開放性、實時性.要求在一定的時間內,提交研究報告.本次教學設計了三個題目.第一個選題是“電子商務網站的信譽評價模型”.題目設計的背景是:目前電子商務網站方興未艾,大有逐步替代傳統購物模式之勢.在網上購物時,人們常常根據網站的鉆石和皇冠的數目來確認網站的信譽.網站鉆石數目是由買家的好評、中評和差評的數量決定的.為了獲得好評,賣家常采用下列欺騙手段:(i)花錢買好評;(ii)逼迫買家給好評;(iii)親朋好友贊助好評.要求學生設計一種管理模型,一方面能夠有效地預防賣家采用各種欺騙手段獲取信譽得分,另一方面還能真正地反映商家的信譽,確保電子商務在我國健康地發展.第二個選題是“我國金融機構的效率評價模型”.金融機構的效率直接關系到經濟市場的效率和安全.這次金融危機的導火索就是美國金融企業房地美、房利美以及雷曼兄弟的債務危機.要求學生利用上市銀行的投入產出數據,對我國主要金融機構的效率進行評價,并為各家機構提供整改策略.第三個選題是驗證西方經濟市場主要論斷———“股票市場是宏觀經濟的晴雨表”.股票市場是宏觀經濟的晴雨表是西方經濟市場的著名結論.由于中國的經濟市場體制、監管策略以及歷史文化等因素的影響,使得中國市場與西方市場有比較明顯的差異.要求學生利用中國進入WTO以來的經濟指標與股票市場各種指標驗證這個論斷在中國的適應性.第一個題目是電子商務中一個典型的管理問題,既涉及管理模式的建立又涉及評價指標體系和評價方法的選擇,第二個題目屬于金融領域的風險管理課題,而第三個問題屬于宏觀經濟問題,但不要求學生僅僅限于這些題目.由于課程結束時,恰逢東北三省的數學建模競賽,因此,學生可以通過參加數學建模競賽,完成小論文.本次東三省數學建模競賽題有三個題目.A題題目是“企業的營銷管理問題”;B題題目是“走遍全中國”;C題題目是“封閉系統的貨幣分配問題”.A與B題都可以歸類于管理決策問題.A題屬于營銷管理決策;B題屬于物流管理決策,它們恰好彌補了前三個選題中管理決策問題不足的問題.盡管這些題目與數據挖掘無關,但對問題的探索方式,尋找解決問題的途徑與三個選題具有共通之處.12個組中有2個小組選擇了數學建模競賽題,5個小組選擇了第一個選題,4個小組選擇了第二個選題,1個小組選擇了第三個選題.
第2篇：數學建模和數據分析范文
【關鍵詞】高職 數學建模 課程建設 課程教學
【中圖分類號】G【文獻標識碼】A
【文章編號】0450-9889（2013）05C-0078-03
數學模型是描述實際問題數量規律，由數學符號組成，抽象而簡化的數學命題、數學公式或圖表及算法。數學建模的方法被廣泛地應用于工程、生物、經濟、社會、政治等領域。為加強高職數學課程的應用性教學，培養學生應用數學知識解決實際問題的能力，特別是解決專業技術問題的能力，廣西交通職業技術學院交通土建類專業群從2007年起開設數學建模課程，并對數學建模課程建設與課程教學進行了系統的研究與實踐。本文擬以此為例，探討高職數學建模課程建設與教學問題。
一、制定符合教學實際和學生認知規律的教學方案，開發適用性教材
數學建模作為一門應用性數學課程，教學目的是培養學生應用數學知識去解決實際問題的能力。該課程綜合性強，對于由高考最后批次錄取或由中職直升上來的高職生來說，在教學上有一定難度。課程建設的關鍵在于制定符合教學實際和學生認知規律的教學方案，在于精選模型，編寫和采用適用性教材。廣西交通職業技術學院交通土建類專業群將數學建模課程安排在第一學年的下學期，設置為任選課程，教學任務32課時，每周兩課時，以路橋工程系的學生為主要教學對象。基于自身教學實際，在制訂課程教學方案時，廣西交通職業技術學院交通土建類專業群明確提出要重視學生學習基礎、學生接受能力和專業應用的要求，如表1所示。有針對性地將課程的教學安排設置為初等數學模型、常用數學軟件簡介、高等數學模型和專業應用模型四個教學單元，對各教學單元提出合適的教學目標，教學的重點放在初等數學模型與專業應用模型上。選擇簡單易懂、實用性強、趣味性高、啟發性好且能夠在一個課時內講解清楚的教學模型，并選配相應的練習模型，以便任課教師在課堂教學中能廣泛采用講練結合的教學方式，達到培養學生的學習興趣，使學生體會建模的思想和方法，提高學生的數學學習能力和應用能力的課程教學目的。
由于教材在課程教學中具有“導教”與“導學”的雙重作用，因此，在制定教學方案以后，教材的選擇將成為課程教學是否能順利開展的關鍵。數學建模課程作為高職院校一門新興的應用性數學課程，由于各高職院校學生的學習基礎不同，教學要求和教學安排不同，專業的差異性大，所以數學建模教材雖多，但就院校個體而言通常并不適用。為解決這一問題，廣西交通職業技術學院交通土建類專業群教師根據表1中擬定的教學方案編寫了相應的適用性教材。教學實踐表明，他們所制定的課程教學方案目的明確，教學安排符合學生的認知規律和學院的教學實際，編寫的教材適用性好，使課程教學達到了預期的教學目的。
二、創設直觀教學情境，培養學生學習興趣與建模能力
高職學生的思維以直觀思維為主。在教學過程中，應以直觀教學法為主，通過巧設教學情境，數形結合、計算機輔助等方式，激發學生的學習熱情，提高其學習能力、建模能力，培養其創新精神。為了在課程的首次課就使學生喜歡上這門課程，可選擇極具趣味性與參與性的“商人安全過河問題”作為課程的首個教學模型，設置讓學生演繹“安全過河”的教學情境，使課程教學在學生高度參與和歡快的氣氛中開始。
模型1：三名商人各帶一名隨從來到河邊，要乘船渡河，現此岸有一小船只能容納2個人，需由他們自己劃行，隨從密謀，在河的任一岸，一旦隨從比商人多，則殺人越貨，但如何乘船渡河的方案由商人定，請問商人如何才能安全過河？
采用的教學方法如下：讓6位學生分別扮演商人與隨從，游戲般演繹安全過河。進而引導學生將他們在演繹中獲取的安全過河方案，在直角坐標系中通過圖形直觀地標出，最終順利完成模型的建立。興趣是最好的老師。讓學生對所學知識產生濃厚的興趣是最高效的教學方法。教學實踐表明，通過創設直觀教學情境，學生積極參與建模的過程，具有啟發性好的特點，符合高職學生的認知規律，達到了第一個教學模型就能使學生對課程的教學產生好感，對建模學習充滿期待，認為數學建模有趣、有用、能學好，從而激發他們學習熱情的目的。
又如，對具有“多狀態、多方案”的“風險決策”問題，創設“請你來拍板”的教學情境，讓學生置身于決策情境中，引導其分別從“風險最小”、“收益最大”和“風險與收益相衡”等不同的角度去思考問題，構建起風險決策問題中的“悲觀準則”、“樂觀準則”及“折中準則”等數學模型。再如，對充滿趣味和建模啟發性的“四肢動物體身長與重體的關系”問題，以豬為例，創設“數形結合”的教學情境。首先從“豬身有形”出發，引導學生將豬身的“幾何模型”由最初的“圓柱形”感覺逐漸優化到“圓柱形彈性梁”的認識，在數形結合的直觀教學情境中建立模型。
直觀是高職學生慣用的思維方式，數學建模具有實踐性強的特點，在教學過程中巧設直觀教學情境，讓學生積極參與問題的解決與模型建立的過程，有助于培養學生的學習興趣與數學建模能力，充分體現出以教師為主導、學生為主體的教學效果。
三、簡介常用數學軟件，提高學生的建模能力
在建模過程中，通常需要處理大量的數據，而計算機應用的普及，為進行數據分析提供了便利的條件。為提高學生的數據分析能力，提高其建模水平，在學生初步掌握建模思想與方法后，可采用簡介的形式，介紹功能強大、容易掌握、便于進行數據處理的電子表格軟件Excel和數學應用軟件Mathematica的基本操作。將軟件的操作應用學習融入數學建模的教學過程中，對Excel軟件，主要介紹其在數值計算、數據統計分析與圖表生成方面的操作，對數學應用軟件Mathematica則重點介紹其在數學計算、圖形描繪和曲線擬合方面的操作，以此達到提高建模水平的同時使學生掌握兩個應用軟件的基本操作方法的教學效果。
以模型2為例，在教學中創設探究“自由落體運動規律”的教學情境，將Mathematica軟件的數據分析、圖形描繪和曲線擬合等操作方法介紹融入“自由落體運動規律”問題的研究中。通過問題的研究過程來掌握軟件的使用方法。
模型2：學院實驗興趣小組為探索“自由落體運動規律”，利用教學大樓不同的樓層高度進行了自由落體試驗，獲取實測數據如表2所示，試求該物體所作自由落體的運動規律。
采用的教學方法如下：依據表2中的實測數據，借助Mathematica軟件描繪出能反映物作自由落體運動規律的散點圖（如圖1所示），初步判斷出其運動規律并通過Mathematica軟件進行曲線擬合分析（如圖2所示），獲得本次自由落體試驗中物體運動的規律為：h=4.7543t2。
四、融入公路工程案例，凸顯課程的專業應用性
數學是高端技能型人才培養教育中的基礎工具課，數學建模作為應用性數學課程，更須凸顯為專業教學與專業應用服務的教學理念。為此，可將交通工程的應用性案例融入課程的教學過程中。如在初等數學模型中探究公路工程的測量問題；在高等數學模型的學習中研究高速公路車流量問題、橋梁設計問題等。同時設置專業應用模型教學單元，以廣西公路工程中的實測數據為依據，借助Excel和Mathematica等應用軟件，探究如模型3所示的“回歸分析”與模型4所示的“交通工程施工質量控制”等專業應用問題，提高學生應用數學知識解決專業問題的能力。
模型3：廣西紅水河某在建橋梁工程為更全面了解混凝土的技術性能，進行了混凝土坍落度經時損失試驗，其試驗結果如表3所示。
（1）試分析混凝土坍落度與擴展度是否具有顯著的線性關系；
（2）試通過混凝土坍落度的經時損失，評價其流動性是否能滿足進行混凝土澆注與搗實工作的要求。
模型4：廣西紅水河某在建橋梁的主跨混凝土28天齡期回彈值檢測記錄如表4所示，試以抗壓強度的期望值為基準，繪制施工質量控制管理圖并對試驗結果進行質量評定。
廣西交通職業技術學院將數學建模課程的教學與學生專業學習和專業應用緊密相聯，讓專業應用貫穿于整個建模課程的教學過程中，有力地回答了“數學有什么用”和“數學怎么用”等問題，獲得了理想的教學效果。該校組織學生參加近年來全國大學生數學建模比賽，多次獲得全國一、二等獎及自治區一、二、三等獎。數學建模課程被設立為該校院級精品課程，課程建設分別獲得院級教學成果一等獎和自治區級教學成果三等獎。
綜上所述，數學建模是高職院校一門新興的應用性數學課程，課程建設應堅持以“能力為本位、學生為主體、專業應用為目的”為指導思想。應制定符合本校教學實際和學生認知規律的教學方案，精選符合高職學生認知規律、簡單易懂、實用性強、趣味性高、啟發性好的教學模型，編寫和應用適用性教材。同時，巧設直觀教學情境，借助數形結合、計算機輔助等教學方式，培養學生的學習興趣，使其體會建模的基本思想和方法，增強學習能力和應用能力，提高數學建模課程的教學質量。
第3篇：數學建模和數據分析范文
關鍵詞 建模 學生 數學素質
中圖分類號：G424 文獻標識碼：A
Modeling to Promote Student to Improve the Quality of Mathematics
MA Hengguang
（Liaocheng Technician College， Liaocheng， Shandong 252400）
Abstract Mathematical modeling is an actual phenomenon constructed by mental activity can seize an important and useful features， it's related to the level of university students' mathematics， mathematics ability， mathematics sense and mathematical quality， is the core of the overall quality of college mathematics content. This paper discusses the meaning of mathematical modeling， mathematical modeling is important to improve the quality of students' mathematical optimization modeling and presents some suggestions for teaching.
Key words modeling； student； mathematical quality
1 數學建模的內涵
自 1992 年起開始主辦全國大學生數學建模競賽以來，全國大學生數學建模競賽規模飛速發展，參賽院校從 1992 年的全國 79 所增加2011年的全國1251所 ，參賽隊也從 1992 年的 314隊增加到 2011 年的 19490 隊。并且隨著計算機技術的發展，CAD 技術大量替代傳統工程設計中的現場實驗，MATLAB 等數學軟件能夠提供精確的計算結果和實現良好的量化分析。這些，都使得數學建模展現出強大的活力，發揮出更大的作用。數學建模就是將現實世界中的實際問題加以提煉抽象為數學模型，然后求出模型的解，驗證模型的合理性，并用該模型的結論來解釋現實問題。其運用方法主要有機理分析法和測試分析法，機理分析主要是通過已經認識的客觀事物特性，找出內部數量規律，由數量規律建立數學模型。而測試分析則需用到概率和數理統計知識來進行建模，也就是說，測試分析是用來解決“黑箱”問題的。數學建模一般包括以下幾個步驟：模型準備，模型假設，模型建立，模型求解，模型分析，模型檢驗和模型應用。具體說來，首先，用數學語言了解實際問題。其次，根據建模的目的和實際問題的特性，提出恰當的假設，并運用數學工具刻畫各變量之間的關系，同時也要注意對建模進行必要的簡化。最后，將獲取的數據資料，對模型進行計算，并將分析后的數據與實際情況進行比較，繼而驗證出模型的準確性、合理性。
2 建模對學生數學素質的促進作用
2.1 培養學生數學意識
數學意識不僅能使學生理解和學習現成的數學知識和技能，而且還能夠讓學生逐步學會主動地認識數學，初步形成用數學的觀點和方法看待事物，處理問題，具有從現實世界中尋找數量關系和數學模型的態度和方法，是將認識數學過程中的態度和情感體驗聯系在一起的前提。數學建模能使學生從現實世界中看似與數學沒有絲毫關系的問題最終抽象成數學問題，培養學生以數學的思維、從數學的角度去思考現實問題，潛移默化地加強了數學意識。
2.2 培養學生數學語言翻譯能力
建立數學模型，要運用到假設、收集和應用證據等進行抽象簡化。確切地將其用數學語言表達成數學問題的形式，然后將數學語言編譯成計算機程序，通過計算機進行數據處理、數據分析、論證得出曲線圖表或數學語言表達的結論。最后還要用常人能理解的一般描述性語言表達出來，提出解決某一問題的方案或是建議。數學建模可以充分鍛煉學生的自然語言、數學語言和計算機語言之間的翻譯表達能力。
2.3 提高學生的創新能力
創新能力是人的各種能力的綜合和最高形式表現。創新能力不僅僅是智力活動，它不僅表現為對知識的攝取、改組和應用，還表現了一種發現問題、積極探索問題的心理取向，是一種善于把握機會的敏銳性和積極改變自己并改變環境的應變能力。數學建模的實質就是構造模型。但模型的構造并不容易，需要有足夠強的創造能力。通過構造模型，在學生應用數學知識的基礎之上，激發學生的創造性思維。從而在不斷地運用數學知識和發散思維之中，提高學生的創新能力。
2.4 提高學生轉換能力
數學建模實質是把實際問題轉換成數學問題，通過數學建模，使學生有獨到的見解和與眾不同的思考方法。恩格斯曾經說過：“由一種形式轉化為另一種形式不是無聊的游戲而是數學的杠桿，如果沒有它，就不能走很遠。”因此，我們在數學教學中要注重轉化，善于發現問題，溝通各類知識之間的內在聯系。進一步培養學生的思維轉換能力，（下轉第148頁）（上接第125頁）這對培養學生思維品質的靈活性、創造性及開發智力、能力培養、提高解題速度大有裨益。
3 優化高校建模教學方法措施
3.1 在教學中滲透建模教學思想
在高等數學教學中，滲透數學建模的思想，讓學生初步了解建立數學模型的思想和方法，通過逐漸的滲透，能潛移默化地培養學生數學意識和數學思維習慣。例如，在學習函數內容時，可以介紹金融業務中的單利模型，用微分方程建立冷卻模型和濃度模型。對于繁復的公式推導以及難度大的數學計算，可用數學軟件解決復雜的數學計算，實現課堂教學和數學實驗的有機結合。如學習定積分時，要求學生掌握定積分概念的產生背景、定積分的思想、基本性質和微積分基本定理，并熟練使用牛頓·萊布尼茲公式、換元法和分部積分法，對于難度大的定積分計算，要善于使用數學軟件求解。
3.2 加大數學實驗課的力度
通過歷屆數學建模競賽情況來看，有許多學生在比賽時，能夠列出公式，能構建出模型，但卻不知道如何解答模型。例如，列出了問題的微分方程，但不知道怎樣求解，建立了問題的模型，但不知怎樣去開發算法，解出模型。因此，應當加大學生的解題能力訓練，特別是要培養學生利用現代的數學軟件進行解題的能力。在全校開展數學實驗課和數學建模實驗課，將學生分為各個小組，以小組為單位開展對數學實驗和數學建模實驗問題的探討，有利于培養學生的動手解題能力。
3.3 建立穩定的教育實習基地
教育實習基地建設歷來是各師范院校十分重視的問題。如何建設好穩定的教育實習基地？第一，在工作中，要打破傳統教育實習管理體制，建立健全的管理體制。制度建設可以嘗試由地方教育行政部門參與和嘗試選留畢業生和實習相結合形式共同參與制度建設。第二，營造互惠互利的聯合機制。做到互相交流教育、科研信息，共同研究基礎教育改革，共同建設教育實習基地。第三，提高實習生綜合素質，確保教育實習基地的建設和鞏固。
總之，數學學習不僅要在數學基礎知識、基本技能和思維能力、運算能力、空間想象能力等方面得到訓練和提高，而且要在應用數學、分析和解決實際問題的能力方面得到訓練和提高。在課堂教學中，要使學生學會提出問題，建立數學模型，將把問題抽象為數學問題。只有這樣，才能提高分析問題和解決問題的能力，才能提高學生的創新能力。因此，如果我們能逐步地將數學建模活動和數學教學有機地結合起來，就能更好地提高學生的數學素質。
參考文獻
[1] 梁方楚，蔡軍偉，程鋒.利用數學建模拓展大學生素質[J].科技咨詢導報，2006（14）.
[2] 姚新欽.在高等數學教學中融入數學建模思想[J].廣東農工商職業技術學院學報，2009（4）.
第4篇：數學建模和數據分析范文
關鍵詞：數據挖掘；供應商畫像；信用風險
0引言
在供應商信用風險管理過程中，充分利用好大數據是企業占領市場、獲取利潤的捷徑。將供應商數據化，即構建供應商畫像是企業對供應商信用進行有效管理的重要手段，其目的是供應商信用的全數據描述，根據價值細分供應商，了解供應商信用情況，制定精準的供應商管理方案，為供應商信用管理提供支持。本文基于對供應商的評價分析管理，通過對供應商信息風險管理中大數據的挖掘、分析，提出供應商畫像的概念，并以此為依據實現不同供應商信用分級管理，同時提出業務和系統的改進策略，以優化供應商之間及供應商與電網企業之間的關系。在保證服務質量的前提下，降低供應鏈運行成本，幫助電網企業建立競爭優勢，獲得更多的客戶滿意度。
1國內外數據挖掘技術的研究現狀
數據挖掘技術是一種對電力企業信用管理決策提供支持的技術，它主要是基于機器學習、人工智能、統計學等技術對大量的數據進行處理，從而做出歸納性的推理，挖掘出數據中的潛在模式，并對供應商的信用風險進行預測，從而幫助企業的決策者們及時調整市場策略以減少可能存在的風險，做出盡可能少的錯誤決策。從商業層面上來說，數據挖掘還可以描述為：按照企業既定的業務目標，對海量的業務數據進行探索和分析，從而揭示隱藏的、未知的或者驗證已知的數據的規律性，并進一步將其模型化，用戶興趣模型也就應運而生。根據已有的數據對用戶信用風險進行建模，并進行規則抽取與提煉，得到用戶的畫像。國內將數據挖掘的技術應用在電信領域的成果案例也不少。比如李軍利用數據挖掘的算法對電信行業的客戶流失模型進行建立與分析，針對不同種類的客戶分別進行了不同模型的流失分析；段云峰、吳唯寧、李劍威等在數據倉庫及電信領域的應用中，運用數據倉庫的方法對電信行業的服務客戶進行存儲管理；吳愛華在數據挖掘在客戶關系管理中的應用研究中，應用了數據挖掘的相關知識來研究數據挖掘算法在用戶關系管理中的應用；葉松云在我國電信行業客戶流失管理的建模分析及應用研究中，通過對電信行業的流失客戶進行模型建構，通過管理這個流失模型來有效控制客戶的流失。目前南方電網企業和供應商的信息交換處在一種繁雜的狀態，電網企業可以對單個供應商信用情況進行信息的查詢，反饋，但很難通過獲得的信息對多個供應商信用進行有序、有效的管理。供應商的管理缺乏直觀、可視化的手段和方法。通過建立供應商模型可以將紛亂的數據進行清洗和建模，提供進一步的分析決策。
2基于大數據分析的電力企業供應商信用風險管理
根據以上分析，在電力企業供應商信用風險管理過程中，需要對收集到的供應商數據進行處理，進行行為建模，以抽象出供應商的標簽，這個階段注重的是大概率事件，通過數學算法模型來排除供應商的偶然行為，故需要運用機器對供應商的行為、偏好進行猜測，根據供應商的關注點或投標意向、投標歷史、中標情況等因素來判斷供應商的忠誠度、履約能力、信用等級等，并對供應商行為進行建模。簡單來說，供應商畫像就是通過算法計算等方式，用統一的標準衡量供應商的表現，并對未來發展進行預測，這是一種把單個分析集成化，把平面分析立體化的過程。可見，在供應商信用風險管理過程中，應結合供應商屬性、行為、評價標簽體系，充分研究數學算法模型，并應用Python、R等工具建模推演，構建供應商評價模型，全面刻畫供應商畫像。
2.1畫像構建與數據分析
供應商畫像模型旨在幫助管理供應商、優化投標決策，因此畫像構建的關鍵過程在于結合實際業務情況定性地選取投標決策關心的供應商評價指標，定量化評價指標，最后選取合適的評價維度給供應商貼上標簽，通過不同維度的標簽還原供應商的“畫像”。因此，數據處理和分析建模的過程應該基于上述關鍵過程的指標數據特征以及業務分析邏輯。現在針對供應商畫像的研究還不算特別多，我們以流行的“用戶畫像”分析進行對比，從而可以發現供應商畫像和用戶畫像有何異同，從用戶畫像當中又能尋找到什么可行的分析思路。圖1是用戶畫像的一般流程。可以發現供應商畫像與用戶畫像的建模過程本質上都是數據收集-建模-畫像成型的過程，區別只是在于：首先，畫像構建的目的不同，用戶畫像的目的是進行精準營銷，而精準營銷的建模工作是要對用戶分類后對不同類別用戶的消費行為進行預測。而供應商畫像的目的是為了精準管理、精準招標，建模工作是要對供應商分類后對不同類別的供應商進行評級。其次，畫像的標簽維度不同，標簽維度的構建同樣是從畫像構建的目的出發，用戶畫像關心的是用戶的購買能力、行為特征、社交網絡等，供應商畫像關心的是供應商的商務狀況、產品質量、信用狀況。（1）數據收集。通過訪談和調研搜集數據，確定供應商指標的打分邏輯和統計口徑。（2）數據預處理。對收集到的數據進行清洗，目前收集到的數據量非常小，且需要進行整合、預處理，包括缺失值和異常值的處理、數據數量級的統一、后續分析所要進行的標準化處理。在構建供應商畫像的現有數據中，資格評審涉及的商務與技術兩大維度的數據已經根據權重進行了打分，分數的數量級為10以內，因此部分數據只需要剔除不滿足資格評審的數據（表現為所有維度都為0值）以及數值超出權重的分值。履約評價的數據有物資合同簽訂及時率（0-100%）、一次性試驗通過率（0-100%）、到貨及時率（0-100%）和不良行為記錄（分值范圍0.1-12）。對于這部分數據需要根據權值進行標準化，由于權值需要根據評價標準進一步確定，因此目前只需要將不良行為記錄的量化數值壓縮到與0-100%相同的范圍。（3）數據降維。目前的供應商信用風險評級指標過多，不能滿足供應商畫像的特征提取與分類要求，需要進行降維處理。擬采用關聯性分析和主成分分析降低指標維度，同時最大化保留原有數據的信息。在資格評審中，商務基本面信息的數據涉及15個指標，技術能力更是高達10余個，這些指標反映的意義具有較強的關聯性（共線性）且在有限的數據量的情況下變量過多將會大大降低模型的自由度從而影響精確度，因此為了滿足后續的分類和擬合要求，必須要剔除冗余變量，對指標進行降維處理。（4）特征分類。結合業務理解初步確定分類個數（供應商不同特征維度的級別個數），利用聚類分析算法對供應商不同特征維度進行分類，后續根據分類情況和數據特征適當調整分類個數。在構建標簽之前，需要對供應商進行分類，由于目前的數據是不具有分類結果標簽（y值），因此這是一個無監督的分類問題，無法采用決策樹、神經網絡等學習類模型；又因為目前數據集的數據量非常少，需要大量訓練數據的無監督深度學習模型也不適用，因此，針對無監督和小樣本的特點，選用聚類分析解決分類問題。聚類試圖將數據集中的樣本劃分為若干個通常是不相交的子集，每個子集稱為一個“簇”。通過這樣的劃分，每個簇可能對應一些潛在的概念（類別），如“財務狀況良好”、“技術能力強”等。不過，這些概念對于聚類算法而言事先是未知的，聚類過程僅僅能自動形成簇結構，簇對應的概念語義需要結合業務來把握和命名。常用的聚類算法有K均值算法、層次聚類算法等非常多，而針對現有的數據，K-means算法適用的情景是：簇數確定（同維度標簽評級個數確定）且較少、數據量較大；而Hierarchicalclustering適用簇數不確定（可能有一定范圍）、數據量相對大的情況。具體采用哪一種分類算法要根據數據情況以及業務分類要求和可視化要求而定。（5）分類結果檢驗。通過計算該特征維度不同類別的供應商的加權總分對分類后不同簇的供應商的總分進行統計上的顯著性檢驗。（6）構建畫像標簽。結合對供應商管理評級的業務理解，從數據層面分析該特征維度下不同簇的供應商的區別，并增加語義內容。
2.2設計供應商畫像
根據行業經驗及領先實踐，通過對南網供應商各類行為數據及外部數據進行數據采集、數據挖掘，結合公司戰略、未來發展愿景還有指標構建的一般原則，將供應商的綜合畫像構建為六大一級指標，分別為供應商資質評價、供應商履約運行評價、企業風險信用評價、社會行為與責任、供應商生態與供應商創新。其中最重要的企業風險信用評價指標包括企業基本風險（如企業人員變更頻率）、司法風險（開庭公告次數、法律訴訟次數）、經營風險（稅務評級等級、股權質押比率、動產抵押比率、司法拍賣事件次數、欠稅信息次數、行政處罰次數、抽檢檢查合格比率）。
第5篇：數學建模和數據分析范文
關鍵詞： 數學建模 教學模式 案例教學
一、數學建模及教學
隨著計算機技術的不斷進步和發展，數學的應用以空前的廣度和深度向工程、經濟、生物、醫學、環境、地質、人口、交通等新的領域滲透，數學的應用被越來越多的人所關注。當人們在研究某個實際問題時，通常對該問題進行綜合分析和合理假設后，用數學語言表示出對應的數學模型，通過計算機軟件加以求解，并對結果進行分析檢驗的過程就是數學建模。
數學建模是數學知識和應用能力共同提高的最佳結合點，是啟迪創新意識和創新思維、鍛煉創新能力、培養人才的一條重要途徑；也是激發學生求知欲望，培養主動探索、努力進取學風和團結協作精神的有力措施。由于數學建模的開放性和實踐性，這就要求數學建模的教學不僅要傳授給學生解決問題的方法和技巧，更重要的是通過教學培養學生各方面的能力，包括分析問題的能力、對問題的創新能力、結合軟件求解的能力、團隊協作能力和論文寫作能力等，為全面提高學生的綜合素養奠定堅實的基礎。
二、高職類數學建模教學現狀
在高職類的民辦院校，學生的數學基礎整體而言較薄弱，相比專業課而言對數學不夠重視，缺乏學習興趣和學習熱情；而數學建模課是在學習了微積分、線性代數、概率論等課程的基礎上開展起來的，學生對微積分的學習積極性都不高，更不用說線性代數、概率論這些課程了，所以開展數學建模課的難度之大可想而知，下面結合我校的實際情況對數學建模教學的開展做出總結。
1.指導過數學建模競賽的老師都知道，數學建模涉及的數學知識面廣泛，包括線性代數、常微分方程、概率論和數理統計、線性規劃等，需要一定的課時量做保障，但目前大多數的民辦高職院校很難滿足指導老師的要求，因為數學作為一門公共課越來越被邊緣化，如果學校領導不給予足夠重視更是難以開展下去，所以數學建模一般作為選修課開展，課時量有限，這就使得數學建模的教學只能選擇相對重要的內容進行講解。我們學院把選修課的內容大致分成四塊：常微分方程和差分方程、線性規劃和圖論、MATLAB和數據分析、概率論和數理統計。
2.數學建模的計算要結合數學軟件進行求解，主要是MATLAB、lingo、SPSS等數學軟件，這就要求學校有比較完善的硬件設施，這些軟件的學習也是先介紹一些常用功能，再結合實際案例讓學生練習如何用數學軟件求解。數學建模的教學不僅是為了提高學生各方面的能力，還有一個重要原因就是參加全國大學生數學建模競賽，所以針對數學建模競賽還要指導學生如何寫作，主要是科技論文的寫作模式、格式、要求等，還有賽前的組織和模擬訓練，對學生提交的論文進行講評，并給出改進意見等。
三、結合本院數學建模教學情況，探討數學建模教學模式的改革與創新
數學建模是數學和實際問題聯系的橋梁，是培養學生綜合運用數學知識分析、解決實際問題的意識和能力的一種有效手段，是提高學生數學素質的重要途徑。因此，數學建模的教學顯得尤為重要，與平時的數學課教學還有很大不同，結合我院教學現狀，談談數學建模教學的改進建議。
1.將數學建模教學滲透到數學教學的全過程
由于我校數學課時偏少，而且主要講微積分，沒有專門開設線性代數、概率論、數學軟件等數學課程，雖然在大一第二學期開設了數學建模選修課，也只是選講一些基礎的理論知識、方法，并且沒有上機時間，因此滿足不了數學建模和數學實驗課程教學需要。所以，要達到數學建模的教學要求，必須將數學建模教學滲透到數學課程教學中，在講課過程中多引入來源于生活的實際案例。實踐證明，在不降低教材知識和教學基本要求的情況下，增添數學模型教學內容和數學建模實踐環節，結合相關內容進行相關模型的教學，可以收到不錯的效果。
將數學建模的教學滲透到具體教學過程中，要著重培養學生的數學思維能力，掌握解決問題的數學方法，提升學生的數學素養，讓學生真正感受到數學的魅力所在，我們在高等數學和數學建模選修課的授課過程中穿插了具體的數學模型，類似于公平席位的分配、椅子四角著地、銀行貸款等實際問題，通過對問題的分析、探討進而列出對應的數學模型，并讓學生結合所學的知識加以求解，最后老師再給予講評，這樣就能大大提高學生用數學解決實際問題的能力。
2.加強數學建模教學內容的應用性和教學方法的合理性
在數學建模課程中，教學重點不是向學生系統傳授知識，而是讓學生在參與解決問題的過程中，學習運用所學知識思考問題、尋找解決問題的有效方法，感受數學發現和創造的樂趣，從而對數學的本質增強理解，培養其應用能力。結合我校的實際情況，要想在此基礎上取得更好的教學效果和取得更突出的成績，數學建模的教學內容和教學方法都應該有相應的改進和提高。
（1）就教學內容而言，一方面在微積分中穿插講解簡單的數學模型，主要涉及最值的應用題、定積分的應用題等，加強與專業的融合，促進相關內容的有機結合和相互滲透，使看起來枯燥的數學內容與各專業之間架起橋梁。另一方面，除了在選修課《數學建模》中講解對應的數學模型外，還要增加學生的上機時間，熟悉常用數學軟件的操作和應用，真正做到教學內容的應用性。
（2）就教學方法而言，教師可采取數學建模案例教學法和互動式教學法相結合。案例教學法可選擇一些有建模特點的典型題目給學生，首先讓學生認真思考，分析題目的特點，如何做出合理假設等，由教師引導學生建立相應的數學模型，讓學生在這個過程中體會到數學建模的特點。互動式教學方就是在整個教學過程中，教師始終處于主導地位，作為必不可少的教學組織者，其職責是創造學生活動的情境，根據問題的實質為學生設計思維活動的“平臺”。
四、結語
數學建模的教學沒有固定的模式和方法，只有通過不斷摸索和實踐總結教學經驗，由于涉及的知識面很廣，教學內容也不可能面面俱到，主要是在整個教學過程中要讓學生參與其中，親身體驗，通過數學建模著重培養學生的數學思維，提高學生分析問題、解決問題的能力和用數學軟件計算的能力，進而提升學生的綜合素養，為以后走上工作崗位奠定堅實的基礎。
參考文獻：
[1]崔慶岳.高職類經濟數學教學理念的初探[J].中外企業家，2015，1.
第6篇：數學建模和數據分析范文
1．數學建模競賽有利于學生創新思維的培養。數學建模是對現實問題進行合理假設，適當簡化，借助數學知識對實際問題進行科學化處理的過程。數學建模競賽的選題都是源于真實的，受社會關注的熱點問題［2］。例如:小區開放對道路通行的影響(2016年賽題)，2010上海世博會影響力的定量評估(2010年賽題)，題目有著明確的背景和要求，鼓勵參賽者選擇不同的角度和指標來說明問題，整個數學建模的過程力求合理，鼓勵創新，沒有標準答案，沒有固定方法，沒有指定參考書，甚至沒有現成數學工具，這就要求學生在具備一定基本知識的基礎上，獨立的思考，相互討論，反復推敲，最后形成一個好的解決方案，參賽作品好壞的評判標準是模型的思路和方法的合理性、創新性，模型結論的科學性。同一個實際問題從不同的側面、角度去思考或用不同的數學知識去解決就會得到不盡相同的數學模型。數學建模競賽不僅是培養和提高學生創新能力和綜合素質的新途徑，也是將數學理論知識廣泛應用于各科學領域和經濟領域的有效切入點和生長點。
2．數學建模競賽有利于促進學生知識結構的完善。高校的理工科專業都開設很多基礎數學課，例如:高等數學、線性代數、概率統計、運籌學、微分方程等，目前這些課程基本上還是理論教學，主要以考試、考研為主要目標。由于缺少實際問題的應用，知識點相對分散，很多學生不知道學了有什么用，怎么用。那么如何將所學的基礎知識高效的立體組裝起來，并有針對性拓展和延伸，是一個重要的研究課題［3］。實踐表明:數學建模競賽對于促進大學生知識結構完善是一個極好的載體。例如在解決2009年賽題———眼科病床的合理安排的問題時，學生不僅要借助數理統計方法，找到醫院安排不同疾病手術時間的不合理性，還要結合運籌學給出新的病床安排方案，并結合實際情況評估新方案合理性;2014年賽題嫦娥三號軟著陸軌道設計與控制策略，參賽學生首先根據受力分析和數據，判斷出可能的變軌位置，再結合微分方程和控制論構建模型，并借助計算機軟件求解，找到較好的軌道設計方案。整個數學建模過程中，參賽學生將所學分散的數學知識點拼裝集成化，在知識體系上，數學建模實現了知識性、實踐性、創造性、綜合性、應用性為一體的過程;在知識結構上，數學建模實現了學生知識結構從單一型、集中型向復合型的轉變。
3．數學建模競賽有利于培養學生的團隊協作精神，提高溝通能力。現代社會競爭日趨激烈，具備良好的團隊協作和溝通能力的優秀人才越來越受到社會的青睞。數學建模競賽也需要三個隊員組成一個團隊，因為要在規定的時間內完成確定選題，分析問題、建立模型、求解模型，結果分析，單靠一個人是很難完成的，這就必須要由團隊成員之間相互尊重、相互信任、互補互助，并且發揮團隊協作精神，才能讓團隊的工作效率發揮到最大。同時，數學建模作為一種創造性腦力活動，不僅要求團隊成員之間學會傾聽別人意見，還要善于提出自己的想法和見解，并清晰、準確地表達出來。團隊成員間良好的溝通能力，不僅可激發團隊成員的競賽熱情和動力，還可以形成更加默契、緊密的關系，從而使競賽團隊效益達到最大化。
二、依托數學建模競賽，提升大學生創新實踐能力的對策
1．以數學建模競賽為抓手，構建分層的數學建模教學體系，拓寬學生受益面。不同專業和年級學生的學習基礎、學習能力和培養的側重點都存在較大差異，構建數學建模層次化教學課程體系有利于增強學生學習和使用數學的興趣，讓更多的學生了解數學建模以及競賽，通過自己動手解決實際問題，更加真切感覺到數學的應用價值，切實增強數學的影響力，擴大學生的受益面。南京郵電大學、華南農業大學、重慶大學和南京理工大學等高校這些方面相關工作和經驗值得借鑒。因此，構建數學建模分層課程體系，在課程內容設置上，結合專業特色，有針對性設置教學方案和內容，逐步完善具有不同專業特色的數學建模教材，講義和數據庫、并保持定期更新，不斷深入推進創新教學理念［4］;在課程時間的安排上，遵循循序漸進的基本思路，一、二年級大學生開設數學建模選修課，介紹數學建模的基本理論和一些基本建模方法，三年級、四年級和研究生階段開設創新性數學實驗課程，重點訓練學生應用數學知識解決實際問題的動手能力，并通過參加建模培訓、數學建模競賽以及課外科研活動，培養學生學習解決實際問題的能力;在課程目標的定位上，數學建模有別于其他的數學課程，集中體現在數學的應用、實踐與創新，因此，數學建模不僅是一門課程，同時也是一門集成各種技術來解決實際問題的工具［6］。
2．以數學建模競賽為載體，搭建橫縱向科技服務平臺，擴大數學建模影響力。數學建模競賽的理念是“一次參賽，終身受益”，這就要求數學建模活動要立足高遠，不斷向縱深推進與發展，將數學建模應用融入服務國計民生。因此，選擇優秀本科學生、研究生和畢業生，結合大學生創新創業計劃，科研課題以及企事業單位關注的問題等，讓他們自己動手去調查數據，查閱相關建模問題的文獻資料，建立數學模型，借助軟件進行模型求解，最后獨立撰寫出建模科技論文或決策咨詢報告。全程參與“課外實習與科技活動”的方式，不僅實現了因需施教、因材施教的目標，還搭建了連接企業和學生的橋梁，不僅讓大學生創新創業落到實處，為企事業單位提供了智力支撐，真正實現所學知識服務社會。
3．以數學建模競賽為平臺，加強教師的隊伍建設，提升教師教育教學能力。數學建模授課和指導教師的教育教學能力直接影響著學生的創新能力。教育教學能力是指教師從事教學活動、完成教學任務、指導學生學習所需要的各種能力和素質的總和。數學建模的教學與傳統數學教學相比，對教師的動手能力、教學內容駕馭能力、教學研究和創新能力等有較高的要求，因此，數學建模指導教師可以通過自主研修，網絡研修，參與集體備課、聽評課、教學研討等方式提高自身業務水平，同時積極參與賽區、全國組織的學習和培訓，加強交流，開闊視野，不斷地提高自我認知、認識水平。只有建成一支高素質、實力雄厚、結構合理、富有創新能力和協作精神的學科梯隊，數學建模整體水平才能有較大提升，才能適應數學建模發展的現實需要，切實有利于學生創新實踐能力的提高［6，7］。
三、我校數學建模教學和競賽改革的實踐
1．構建模塊化教學體系。針對我校輕工特色，結合專業培養需求，構建模塊化教學體系。針對食品、生工、醫藥、化工和輕化等實驗科學為主的專業，重點將實驗設計、數據處理、數據分析和預測分析等內容模塊化;針對數學基礎較好的物聯網、計算機、信息計算和自動化等專業，構建微分方程，運籌優化和控制論等內容模塊化;偏于社科類的管理、會計、金融和國貿等專業，重點將概率模型、優化等內容模塊化。再結合數學建模競賽和大學生創新創業計劃，構建“專業基礎模塊+知識拓展模塊+競賽需求模塊+科研論文寫作模塊”的實踐教學體系。
第7篇：數學建模和數據分析范文
近幾年來，隨著企業信息化
應用的逐步深入以及數據信息的不斷擴展，使得上海煙草開始從更深層面去探索數據應用，并以建設企業數據中心作為載體，推進企業各個層面的人員去使用和分析數據。
然而，數據分析和管理信息系統是不完全相同的兩類信息化項目，數據中心建設工作要想做得更好，企業除了要營造一定的實施氛圍（如企業的氛圍、人員的意識等）外，從信息化本身的角度來看，數據分析的管理方法也需要盡快完善。正是在這樣的企業信息化建設背景下，數據挖掘的過程模型CRISP-DM成為了構建企業數據中心的重要參考。
建設中存在四大問題
與數據挖掘的過程模型CRISP-DM中的要求相比較，目前，我們在數據中心建設過程中還存在一些問題，主要表現在以下幾個方面。
1. 以需求分析代替了商業理解
在CRISP-DM過程模型中，“商業理解”的重點是根據商業目標的要求找出存在的商業問題，并把商業問題轉化為數據分析問題，這一過程主要回答了“為什么要做？”的問題。而我們目前所做的“需求分析”往往是從業務問題出發并轉化成了數據分析問題，這一過程只回答了“怎么做？”的問題。這就使得一些數據分析往往沒有什么實際作用或者是作用不大，這主要就是因為業務問題解決的商業目標并不清晰。
2. 數據理解工作還不成系統
“數據理解”應該是一個獨立的過程，其在整個數據分析應用項目實施過程中非常重要。而我們在做數據中心建設項目的可行性研究時，只是很粗略地對源數據進行了一些了解，比如了解了源數據是來源于業務系統的數據庫還是手工編制的Excel文件，數據大致包含了什么信息等，卻并沒有對源數據進行細致的分析。此外，對數據質量問題的分析在可行性研究階段根本尚未建立。因此，數據中心建設項目中分析主題的數學模型雖然建立了，但卻缺少足夠的數據支持，有時甚至是在項目實施后的階段才去了解源數據的情況，并倉促將源數據導入數據中心，也并未建立源數據準確、及時提供的保障機制，這就造成了數據分析應用中，數據質量較差、可信度很低的情況。
3. 數據準備不充分
在CRISP-DM過程模型中，“數據準備”也是一個獨立的過程，且需要與建立模型的過程互動，通過多次的數據準備，使數據能夠被所建立的模型使用。而目前，企業在數據中心的建設中，業務人員和數據中心建設人員并不熟悉業務系統數據庫中源數據的情況，也就無法對所需要的數據做準確的描述，而熟悉源數據的人員又不熟悉數據中心建設的需求，因此數據準備階段的工作量很大，協調成本也很高。
4. 模型評估機制未建立
目前，對模型的評估主要體現在檢查功能的實現情況，比如檢查所需要的報表、圖表、數據是否按要求建立。由于之前并沒有很好地落實商業理解階段確定商業目標的工作，以及根據商業目標提出商業問題的工作，因此對模型的評估不能真正體會其為商業目標服務的作用，只能停留在技術和功能的層面上。
解決問題的五個方法
根據CRISP-DM過程模型的要求，總結我們目前在數據中心建設中所存在的一些問題，不難看出，數據中心建設項目的實施不僅要有方法論，而且還要有一些關鍵的實施要點。因此，在企業數據中心建設過程中，要做好以下幾個方面的工作。
1. 抓好商業理解階段的工作
在數據中心建設過程中，商業理解階段的核心是要正確把握好業務目標以及需要解決的業務問題，并將這些業務問題轉化為數據分析問題，這就是將人的經驗（隱性知識）轉化為顯性知識的過程，需要回答“業務目標清晰嗎？”“業務問題是為實現業務目標服務的嗎？”“業務問題的解決是可以被量化的嗎？”等問題。
雖然對于數據中心建設和信息系統建設這兩類信息化項目來說，需求理解階段都是項目建設的關鍵環節，但相比較，數據中心項目在這一階段更需要引起高度重視，因為其是在解決“為什么？”的問題，一旦這一問題業務部門沒有思考好、信息化部門沒有理解好，數據中心項目將會在開始階段就埋下了失敗的因子。
2. 把數據理解作為可行性研究中的重要工作
在數據中心建設項目中，數據理解階段的任務是從數據的完整性角度對項目做可行性研究，關鍵是要回答“數據分析所要解決的商業問題有數據支持嗎？這些數據在哪里可以被收集到？”等問題。可以說，數據理解階段的工作是商業理解的延續，也是數據準備的前提，承上啟下，非常重要。
通過可行性研究，如果數據質量存在問題，那么在商業理解階段確立的業務問題將沒有條件通過數據分析的手段被解決。這時應該重新確立所要解決的業務問題，避免接下來各階段數據分析工作的失敗。在確認數據條件具備以后，數據理解階段還需要進一步定義數據中心的元數據，包括描述源數據，定義源數據的傳輸、抽取、清洗、加載標準、數據周期等，并確定源數據的標準化要求、元數據的使用周期和共享范圍等。
此外，數據中心的數據是為共享而存在的，這是數據中心數據的一個主要特征，要實現數據共享，一方面可以借助技術手段，提供數據導航系統; 另一方面在數據理解階段就要有意識、有目的性地確定數據的共享范圍。
3. 建立提高數據質量的標準
對于企業數據中心而言，數據質量（完整性、準確性、及時性）從某種意義上來說比建立的模型水平更為重要，數據質量不好、建立的模型再好也只是一個錯誤的結果。而數據質量受兩個方面的因素影響：一是源數據是否缺失；二是源數據與數據中心元數據之間傳輸、抽取、清洗、加載等相關機制是否健全。第一種情況在數據理解階段就可以被分析出來并加以規避；第二種情況需要在數據準備階段建立完善的提高數據質量的標準。
在數據準備階段，要使源數據相對固化和穩定下來，表結構、字段的屬性、長度和含義、源數據與數據中心元數據之間的傳輸、抽取、清洗和加載方式都要處于相對靜止的狀態。對以上這些信息的變更需要有一套嚴格的工作流程加以規范，使相關人員及時知曉并維護好數據中心的元數據。
此外，在建立數據中心元數據的校對機制時，在準備數據的同時，還要跟業務人員共同商量，因為數據中心的元數據來源于業務系統中的源數據，了解業務人員是如何判斷數據中心元數據的準確性，這有助于在數據準備的同時建立依托技術手段的自動校對程序并建立預警功能。
4. 加強對分析模型的評估工作
分析模型評估的目標就是驗證分析模型是否解決了在商業理解階段所確定的業務問題。通過加強商業理解、數據理解以及數據準備階段的工作，就為分析模型的評估提供了較好的環境。同時，在可行性研究階段可以淘汰一些不具備條件的分析需求，這也對建立高質量、滿足需求的分析模型提出了更高要求。
從目前的實施經驗來看，除非高度綜合類的分析需要必須建立復雜的數據模型，一般的分析需求都可以借助分析工具加以實現，并驗證模型的優劣。由于數據中心分析模型在展現形式和共享上的要求，因此有時還需要開發一定的程序來滿足這些要求，而開發就會帶來較大的成本，分析模型的評估就是要降低無效的投資。所以，借助一定的分析工具在較低的成本上先建立一些可被評估的分析模型是下一階段數據中心建設中較為關鍵的環節，這也將成為數據中心建立模型的一個有效方法。
5. 促進數據分析主題的使用
數據中心數據分析主題的使用是推進數據應用和信息資源開發的基礎，使用范圍以及使用深度都是很重要的考察指標。
為此，對于信息化部門來說，就要建立數據中心的導航系統，其目的是借助企業的門戶介紹數據中心已經積累的數據以及已經建立的應用等，這樣可以增加企業各級員工對數據中心的了解，并提出應用需求或是直接使用一些已經被積累的數據和已經投入使用的應用；同時，業務部門和信息化部門必須一起按照數據質量的要求，對數據規范的執行情況進行跟蹤檢查和實施考核，以保證數據中心數據的準確性和及時性。
CRISP-DM模型定義的六個過程
數據挖掘是通過自動或半自動化的工具對大量數據進行探索和分析的過程，其目的是發現其中有意義的模式和規律。數據挖掘的過程模型CRISP -DM與以往僅僅局限在技術層面上的數據挖掘方法論不同，CRISP-DM把數據挖掘看做是一個商業過程，這一過程將其具體的商業目標映射為數據挖掘目標。CRISP-DM模型定義了六個過程，分別是：商業理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估和結果。
一. 商業理解階段的主要任務是理解項目的背景，即商業愿景和商業目標，把要實現的商業目標轉化為相對應的數據挖掘問題，并制定完成目標的工作計劃。
二. 數據理解階段是著手對源數據進行收集，鑒別數據的質量問題，從數據中發現隱藏的信息或探測臆想的數據子集。
三. 數據準備階段是在源數據的基礎上運用建模工具建立最終的數據集。數據準備可能會重復多次，其主要任務是使用建模工具來傳輸和清洗數據，包括表、記錄和屬性等。
四. 建立模型階段，多種建模技術被選擇和應用，它們的參數被校對到最理想的數值。一些技術解決同樣的數據挖掘問題，一些技術需要特定的數據格式，因此建立模型階段有時也需要重新進行數據準備。
第8篇：數學建模和數據分析范文
關鍵詞：能力；培養和提升；金融；經濟領域；數學建模；
在進入21世紀后，隨著各種科學技術的不斷發展創新，理知識也得到了很大的突破，人們把更多的不可能變為了現實，也把更多的現實問題通過量化的方法更深刻、更直接、更明了地呈現了出來，為了更快地提升市場競爭力，更多地專家學者把傳統的數學知識體系引入到對經濟發展當中，數學建模就是其中比較重要的一個工具，是一個專業的技術手段已經應用到了經濟社會的各個環節，在經濟金融領域應用也比較成熟和廣泛，本文就是重點分析和探討數學建模在經濟金融領域中的應用及如何提高建模能力的提升和培養[1]。
一、數學建模的基本概念
建立數學模型就是為了通過近似的數值建立的模型來解決實際問題的的簡稱。主要是指把某類事物的主要關系和主要特征抽象出來，并利用數學語言歸納概括出來的一種數學方法和模式。數學建模是為了對各種客觀事物的數量關系和空間形式用近似數值反映出來，通過利用數學的分析方法來解決社會中的各種現實問題的一種具體的實踐。數學建模就是對各種社會現實問題的簡化、抽象、并確定相關的參數、變量關系，并運用相關的數據公式等規律關系建立起相關參數、變量關系間的數學模型。并通過驗證該數學模型，來求解該模式的結果，并通過從社會現實中驗證該數學模型得到的解，從而得出該結果是否可以用來解決該社會現實問題，并通過多次的求解和反復的循環驗證，不斷深入研究來完善該數學模式[2]。
二、數學建模的研究意義
隨著科學技術和計算機信息技術的飛速發展，很多的學科領域的研究都與數學的方法研究緊密地鏈接在一起了，可以毫不夸張地說，當前社會要衡量一門學科的發展程度可以看它在發展中運用到的數學程度有多高，因為現在很多領域都已經引入了數學建模，而且廣泛應用到了人們的社會生活、消費娛樂、工農業的生產經營、市場經濟中的經濟金融的發展、生態環境的改善、教育文化系統的建設等各個領域。通過引入數學模型來把具體的問題和現象進行定量研究，并通過模型的架構來分析研究、預測、決策、控制該現象和問題的發展。
數學建模興起于1992年，迄今為止發展不過短短的二十年，但是已經在很多領域的應用中收到了很好的效果，幫助很多領域解決了原來無法解決的繁瑣復雜的難題，同時數學建模也越來越廣泛地應用到了經濟金融領域，數學建模應用到經濟金融領域，最先是薩繆爾森用數學的思維和模式來分析解決經濟金融領域中的一些復雜繁瑣的問題，慢慢地應用越來越廣泛和普及，開啟了數學模式在經濟金融領域中的應用，同時也使經濟金融領域的理論研究進入到了一個新的境界，引領了經濟金融領域的創新型改革[2]。
在信息化高速發展的今天，人們與經濟金融之間有著緊密的聯系，密不可分，而且金融經濟類的問題，很多都是比較客觀、新穎、典型、很多問題用語言很難將它概括的全面，或者說有些經濟方面的出現的問題用語言描述達不到解決的效果，不能真正地描述出問題存在的根源，這是只有通過數學建模，通過詳實的數據分析，科學準確地得到結論，通過數據來說話，通過數據來分析，通過數據得到的結果具有科學的說服力，因此這也就是為什么我們在工作中經常會說：“拿數據說話”，所以對數學建模的研究具有重要的現實意義。
三、數學建模的能力的培養和提升
在經濟金融領域中，經常會投融資方面、證券股票方面、分期貸款付款方面、住房貸款等方面應用到數學建模，而通常的做法就是將這些方面的問題通過數學建模的方式轉化為很多數學知識來分析，比如常見的有冪函數方面、數列組合排列方面、不等式方面等知識點來加以分析[3]。
因此在經濟金融領域要培養和提升數學建模能力就必須要從學校教育抓起，從小就要培養學生們的數學分析能力和數學研究問題的思維模式，并且在高校要開設相關的專業性比較強的數學建模課程，培養符合經濟金融領域需要的具備高素質的數學建模人才。
（一）對數學建模人才靈活想象力能力的培養
在經濟金融領域中，對于某一個具體的經濟問題的解決，需要應用到具體的數學知識搭建數學模型，因此在具體的解決過程中，就需要建模人員具有豐富靈活的想象能力，來對應和聯系具體的想象，先通過想象可能會產生的結果，然后選擇具體的數學公式來對相關問題進行數學建模，通過建好的數學模型來驗證結果，最后通過反復的演算來驗證結果是否正確。因此要提高經濟金融領域的數學建模能力，必須要培養數學建模人才的靈活的想象力，通過建模人才的發散性思維來啟自己，找到問題對應的數學模型，使問題得到最終的解決。
（二）對數學建模人才抽象思維能力的培養
在數學的建模過程中，需要對相關的數學基礎知識掌握的很扎實，而要掌握好相對枯燥的數學知識，就必須要具備抽象的思維能力，這樣才能對經濟金融領域里遇到的具體的經濟問題與枯燥的微積分、函數、立體幾何等知識鏈接起來。因此要提高經濟金融領域的數學建模能力，必須要培養數學建模人才的抽象的思維能力。
（三）對數學建模人才創新創造能力的培養
社會經濟的發展時不我待，經濟金融領域隨著各種高科技的信息技術飛速發展，出現新問題新情況的頻率越來越多，因此這就需要數學建模人才具有不斷創新創造能力，不斷更新自己的知識結構，思維模式，這樣才能應對飛速發展的經濟社會，因此要提高經濟金融領域的數學建模能力，必須要培養數學建模人才的創新創造能力[4]。
（四）對數學建模人才的計算機應用能力的培養
現在的社會已經進入了網絡計算機信息時代，一個不懂的使用計算機信息技術的人，就好比過去的文盲，失去工作的最基本的技能。現在好多的數學建模都是依靠計算機上的各種軟件和程序完成的，在數學建模的過程中的大量求解也是在計算機上通過推理運算得到的，因此可以說，如果沒有計算機，數學建模將寸步難行，因此要提高經濟金融領域的數學建模能力，必須要培養數學建模人才的計算機的應用能力。
四、結論
在市場經濟不斷深入發展的今天，人們與經濟金融有著息息相關的聯系，而很多經濟金融問題都具有新穎性、針對性、典型性、全面性等特點，因此對數學建模的人才的能力要求也越來越高，本文通過對數學建模的基本內涵，重要意義以及如何提升建模能力進行分析研究，希望人們能夠通過不斷地提升自己的數學建模的能力，使數學建模能更好地應用到經濟金融領域，加快推動經濟金融領域的理論研究。
參考文獻：
[1] 段新生.會計專業學生財務建模范能力的培養與提 升.商業會計 ，2013（16）.
[2] 段新生.試論財務建模的意義與作用 .中國管理信息化，2008（17）.
第9篇：數學建模和數據分析范文
關鍵詞：情景驅動；數學建模；教學
中圖分類號：G633.6 文獻標識碼：A 文章編號：1992-7711（2013）15-0081
數學課程在一定程度上是一種模型課程，數學問題解決有一定的模式和原則，那么數學建模教學在教學中就顯得非常重要。如何在新課標下合理高效地進行數學建模教學，情景驅動這一因素必不可少。
一、真實情境驅動的數學建模教學
什么是具有驅動性的問題？19世紀德國教育家第斯多惠（Diesterweg）曾說：“教學的藝術不在于傳授知識，而在于激勵、喚醒、鼓舞。”問題在一定情景下若能激發學生興趣，喚起學生求知欲，觸及學生的思維盲點，驅動學生對末知的探究，這就是情景驅動。數學建模教學是圍繞真實情境的真實任務而展開課堂教學。在新課標下它特別強調為學生創設一個真實而完整的數學學習情境的重要性。在數學學習中，情境是抽象的數學與日常生活聯系的紐帶，是學生學習數學的出發點，更是學生數學思維活動積極化的橋梁。在數學教學中，各種數學情境的創設不僅可培養學生學數學的興趣，而且能使學生更易于在情境中對各類問題進行快速解決。
二、真實情境驅動的數學建模教學的設計原則
在真實情境驅動的數學建模教學活動中，教師首先從學生原有的經驗出發，為學生提供一個符合學生的認知結構水平的、真實的、完整的數學學習情境。也可以借助網絡、多媒體技術的支持創設一個虛擬的、逼真的數學學習情境。然后，學生必須從真實復雜的情境中，識別或生成他們必須解決的問題。
1. 創設真實而完整的數學問題情境
教學應該創設一種與學生生活密切相關的、真實而完整的數學問題情境或運用現代教育技術創設的逼真的教學情境，從而激發學生真實的認知需要，讓學生在通過數學建模解決真實任務的過程中，建立數學與現實生活的聯系，體會數學的真正價值。正如國際數學教育權威弗賴登塔爾（Hans Freudenthal）所說，數學必須“源于現實，寓于現實，用于現實”。情境的創設，可以直接讓學生進入現實的情境，也可以通過現代教育技術展現相應的真實程度很高的情境。
下面介紹一個以社會熱點問題為背景的數學問題情境創設的例子：2008年9月25日21時10分04秒，我國航天事業又迎來一個歷史性時刻，我國自行研制的神舟七號載人飛船在酒泉衛星發射中心發射升空，這標志著中國人民又邁出了具有歷史意義的一步。已知火箭的起飛重量M是箭體（包括搭載的飛行器）的重量m和燃料重量x之和。在不考慮空氣阻力的條件下，假設火箭的最大速度y關于x的函數關系式為當燃料重量為噸（e為自然對數的底數，）時，該火箭的最大速度為4（km/s）。
（1）求火箭的最大速度與燃料重量x噸之間的函數關系式；（2）已知該火箭的起飛重量是544噸，是應裝載多少噸燃料，才能使該火箭的最大飛行速度達到8km/s，順利地把飛船發送到預定的軌道？
為了增強問題情境的吸引力，教師再添上引導氣氛的幾句話：“可以設想，計算者感受到責任重大，數學與航天事業連在一起，必須盡快求算出結果。”這些話讓學生頓感學好數學的重要性。但建立什么樣模型，要求并不是很低。此時，教師再介紹數學建模的方法，無疑會收到事半功倍的效果。類似這樣的數學問題情境可以讓學生感受到當代數學的脈搏，體會到數學與人們的生活既密切相關又奧妙無窮。
2. 重視數學問題情境與任務復雜性的設計
教師在真實情境驅動的數學建模教學設計中，對于數學問題情境與任務復雜性的設計，應根據具體的教學內容，從學生已有的知識經驗出發，以使得學生有可能根據數學學習任務與環境的復雜性清楚地感知和參與數學建模學習活動。
根據學生的認知水平差異，將數學建模教學分為以下三個層次：
（1）基礎層次：提出問題，模型實際涉及的知識在教材控制的范圍。比如：利用己知的函數或數列模型，教師引導學生通過啟發討論完成模型選擇和建立的過程，讓學生自己完成模型的計算，模型的評估等。例如，教師提出問題：邊長為a的正方形鐵皮每個拐角截取邊長為多少的小正方形時可做成一個體積最大的無蓋長方體水槽？教師指導學生建立數學模型：當體積最大時，長方體的長、寬、高滿足一定的關系。具體求解過程交給學生，結果寫成解題報告。
（2）中間層次：提出問題，模型實際涉及的知識在教材控制的范圍內，也可以補充一部分設計的數學知識和其他知識。在教師的啟發、指導下，學生通過討論完成模型選擇和建立的過程，可以用小論文的形式呈現結果。例如，教師提出任務：表面積一定的材料設計一個最大的容器（容器類型可讓學生選定）。讓學生自己建立數學模型、求解，并寫成解題報告。
（3）高級層次：只提供問題場景，教師只提供輔導答疑，問題的選擇、建模、解模、誤差或適用性分析均由學生自主完成。在解決問題的過程中有自己的創新點的學生可以安排交流和展示結果的環節。例如，教師提供問題場景：提供一個超市商品在貨架上的照片或幻燈片等，讓學生提出一個“節約”的問題，分組自主討論調查求解，寫成小論文。問題求解的結果在全班展示交流并接受同學的提問和質疑，根據情況進一步修改小論文。
根據數學建模教學的不同層次，一般情況下把高中數學建模教學相應地劃分為三個階段，下面介紹高中三個不同階段數學建模教學的問題情境和任務復雜性的設計。
第一階段（高一實施“基礎層次”的數學建模教學）：結合教材，以研究性課題為突破口，培養學生運用數學建模方法的意識，以簡單數學建模為主要目標來設計情境和任務。這一階段，主要是提高學生運用數學知識解決實際問題的興趣，體會數學的價值，增強學好數學建模的信心。由于剛開始接觸這一新的思想方法，所以這里選取的問題情境要貼近教材內容，貼近學生認知水平和生活實際，要易于理解。比如說，集合中元素的個數計算問題，可以解決生活中復雜的實際問題。此階段的重點是站在提高學生素質的高度，把滲透數學建模的意識作為首要任務，并注重培養學生的數學意識和數學語言的轉換能力。
第二階段（高二實施“中間層次”的數學建模教學）：從與教材內容有關的典型案例出發，設計問題情境和任務，落實典型案例教學目標，讓學生初步掌握建模的常用方法。到了高二，學生的數學能力逐步增強，教師應結合教材內容設計一些典型案例的問題情境和任務，有計劃地讓學生參與建模過程，初步掌握理論分析法、類比聯想分析法、數據分析法和模擬方法等中學階段適宜介紹的數學建模方法，激發學生進一步學好數學的熱情。比如說：空間直角坐標系的引入，可以快速解決兩平面所成的二面角問題。為此，教師改變傳統教學方式，學生自己獨立完成并寫報告，使他們能對經過提煉加工、諸因素之間的數量關系比較清楚的實際問題，構建其數學模型。
第三階段（高三實施“高級層次”的數學建模教學）：落實綜合建模教學目標，問題情境貼近現實生活，任務的復雜性較高。通過本階段的建模訓練，培養學生科學的思維方法，提高學生的創新能力。高三階段，師生應組成“共同體”，以小組為單位開展建模活動。此階段，有關問題情境可由教師提供，亦可由學生自己到生活中去挖掘，并讓學生自己去實踐。比如，生活中的雨中行走問題，怎樣走才能使人淋的雨水少一些？問題的選擇、模型的建立和解模，誤差或適用性分析均由學生自主完成，教師只提供輔導咨詢，而且教師重點在科學的思維方法上給予點撥和總結。
3. 情境與任務的延伸
考慮到數學知識的邏輯性和連貫性，每一模塊的數學建模情境的設計，應該跟以后與該模塊相關的其它模塊聯系起來，使情境有可能在以后的其它模塊的學習活動中繼續發揮作用。此外，教學中應設計一些類似問題和拓展問題，一方面可促進學生對數學知識的深層理解，另一方面可促進學生對知識的應用和廣泛遷移，以利于學生將數學知識向真實生活環境遷移的思考習慣的養成。
4. 提供豐富的學習資源
真實情境驅動的數學建模教學要求學生對所研究的真實問題情境有一定的理解和把握，必須熟悉數學建模的過程及有關建模的知識。因此，為了促進學生對所研究真實問題情境的把握和提高學生對數學建模的認識，教師可以設計一些文本資料、圖片或網頁為學生提供一些與問題情境相關的常識和必須掌握的背景材料，同時還要介紹一些數學模型和數學建模的知識。
參考文獻：
[1] 李其龍.德國教學論流派[M].西安：陜西人民教育出版社，1993.
