本文系统分析了美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）的题目特点和选题策略。A、B、D题侧重数学建模与编程能力，C题关注数据分析，E、F题强调逻辑与写作。同时详细介绍了数学建模四大核心模型：评价模型（AHP、熵值法等）、预测模型（ARIMA、指数平滑等）、分类与聚类模型（逻辑回归、K-Means等）及统计分析模型（相关性分析、主成分分析等）。针对不同基础的团队提供了选题建议，并推荐了SPSSAU等

数据分析过程中，你是否遇到过这些问题：凌晨2点卡在某个方法，结果找不到人问？分析结果晦涩难懂，缺乏即时解读指导？找不到功能入口，反复查看教程仍无从下手？现在！正式上线，7x24小时在线、秒速级响应，无论基础操作咨询，还是复杂分析方法指导，AI客服将为您提供精准的即时解决方案。

分类模型是基于数学算法的数据划分工具，通过分析历史数据的特征规律，构建预测规则以实现新数据的自动归类。其核心是通过学习已知样本的分布模式，推断未知样本的类别归属。logistic回归可以用于分类，它的核心思想是利用逻辑函数将线性回归的结果转化成一个概率值，这个概率值可以用来进行分类。时间序列数据预测是利用按时间顺序排列的历史数据，分析其变化规律并推测未来发展趋势的方法，广泛应用于金融、气象、经济等

摘要：SPSSAU推出革命性AI客服功能，解决数据分析过程中的五大痛点：1）智能定位分析方法；2）基于数据推荐分析方案；3）自动解读统计结果；4）诊断错误并提供修正建议；5）实时解答用户问题。该功能将国产统计软件推向"对话式分析"新阶段，让用户从机械操作中解放，专注于数据洞察。AI客服可在SPSSAU官网任意页面访问，实现7x24小时智能辅助。（149字）

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正交试验设计是研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分析因式设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。正交试验需要用到正交表作为设计工具来安排试验。这篇文章以一个案例分享正交表如何设计、正交试验数据怎么分析。案例说明：四君子汤是由人参、白术、茯苓和甘草组成的可以健脾胃

在很多研究中，研究者都把数据的相关性放在一个非常重要的位置上。甚至专门写上一整篇的文章阐述其研究变量之间的相关关系，足见其重要性。通常，我们所说的“相关”都是一个较为模糊的概念，好像直觉告诉我们，这个事和那个人应该有关系，这个数字和那个现象似乎有联系，却始终没有办法得到一个明确的结论。而相关分析则让这种模糊的直觉有了理论支持。如果想要考察两个变量之间是否存在相关性，我们第一个就...

目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。...

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机器学习：8类预测评估指标。