2025年全国大学生数学建模竞赛将于9月4日举行。本文系统介绍了数学建模的全流程方法，包括四大部分：数据处理（异常值、缺失值、量纲处理）、描述性统计、模型算法（评价模型、分类模型、预测模型）和模型评估。重点讲解了三大类模型：评价模型（如层次分析法）、分类模型（如聚类分析）和预测模型（如时间序列分析），并提供了模型选择建议和评价指标。文章还给出了赛题选择技巧（A题偏物理，C题较易）、赛前准备建议和比

2024第三届钉钉杯大学生大数据挑战赛已经开赛，小编给大家带来非常实用的助力【A题】完整，（看图片下方的说明），资料预览：

登录/注册用户后，有一个“创建产品”；这里选择的是“一路开关”，选择“纯离线方案”，模组选择“SU-03T”，产品名称自定义，语言选择“中文”，选择“保存”；进入下一步语音SDK的配置，Pin脚的配置GPIOA_25选择GPIO输入模式，其他为“默认”即可；在离线命令词与应答语自定义，选择控制详情；控制详情，这里我们选择通过GPIO输入高电平进行数据交互：下滑选择“生成新版本”即可；点击“生成SD

通过网盘分享的文件：2025华数杯资料。

题目聚焦异构蜂窝网络（宏基站 + 微基站）中的网络切片资源管理，通过将物理网络划分为 URLLC（高可靠低时延）、eMBB（增强移动宽带）、mMTC（大规模机器通信）三类切片，实现资源的灵活分配以适配多样化业务需求。核心目标是在不同场景约束下（如资源总量、干扰、用户移动性等），优化资源分配策略，最大化用户服务质量（或平衡服务质量与能耗）。核心是围绕 “资源 - 干扰 - 服务质量 - 能耗” 的平

在第三问中，假设一名游客从广州入境，要求建立一个优化模型，优化目标是在144小时内游玩尽可能多的城市，同时要求综合游玩体验最好。在这一问中，可选的旅游城市不再局限于50个城市，故需要先对有山景的城市进行筛选，然后划定解空间的范围。在第四问中，要求将优化目标改为既要尽可能的游览更多的城市，又需要使门票和交通的总费用尽可能的少。：问题 1 是基础参数计算，问题 2 是多目标优化，问题 3 是动态控制，

对于大量数据的处理，需要考虑内存使用和计算效率的问题，可能需要采用分批处理或并行计算的策略。这个问题虽然看似简单，但实际上考察了参赛者对大规模数据的处理能力和基本统计分析能力，是后续复杂问题的基础。首要任务是对352个城市的35200个景点数据进行处理和整理，可能需要使用Python等编程语言进行数据读取和清洗。在数据处理过程中，需要注意处理可能存在的异常值、缺失值等数据质量问题。题目设计由简单的

通常会给定一些实际的大数据数据集，要求参赛团队运用大数据处理工具和算法，如 Python、R、Hadoop、Spark 等，对数据进行清洗、预处理、分析和建模，挖掘数据中的有价值信息，并通过数据可视化等方式展示分析结果。：为在大学生中营造学习统计知识、应用统计技能的良好氛围，激发大学生关注时事、聚焦经济社会发展热点难点问题的积极性，提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能

首先，读取问题1输出的预测结果文件（结果表1和表2）、附件1（各线路信息）以及附件5（各车队自有车数量），同时定义车辆的日固定成本、不使用容器时的单次装载量和使用容器时的单次装载量。首先需要对数据进行预处理，读取四个Excel文件（附件1、附件3、附件4、附件5），获取各文件中工作表名称，发现均只有工作表'Sheet1'，接着查看该工作表基本信息和前几行，确定附件1中`线路编码`、`发运节点`和`

本次数学建模挑战赛的三道题目在难度和开放度上各有特点。A题涉及多刚体动力学建模和复杂数值模拟，适合有物理建模经验的团队，但对编程能力要求较高。B题以数据分析和优化为主，难度相对较低，适合处理多源城市数据并设计优化算法。C题开放度最高，涉及多学科交叉（气象、物候、经济），适合时序预测和跨学科建模，但需注意气象数据清洗和跨学科逻辑整合。选题建议如下：数据分析偏好者优先选择B题或C题，B题适合处理城市数