建模分析方法

『壹』 關於數學建模數據分析的方法

建議使用層次分析法，就是將指標通過專家打分，分別賦權重，然後構造一個指標函數，在通過Spss或其他統計軟體，進行求解。

模型的建立：目標函數的建立，以第一個，即經濟效益為例，你可以查閱經濟書本，找到這些指標同經濟效益的關系，來建立函數，一般是線性模型；
模型的求解：
你先用Spss，進行這5個指標的因子分析，得到貢獻率高的因子，並得到它的權重系數，這就是你指標函數的權重值，這樣你的指標函數就求出來了；
接著你可以用其他軟體（一般我用matlab)，將具體歷年的數據代入指標函數，得到理念的經濟效益值，最後做一個歷年效益數據分析。
理論就是這樣，實際就要自己操作了。

『貳』 需求分析的建模分析方法有哪兩種

資料庫設計需求
1. 需求概述
建立完善的資料庫結構管理設備的基本參數、運行狀態和各種工作計劃。

資料庫的框架和結構必須根據設備和運行狀態而設計，方便提供強大的錄入、查詢、統計、分析和報表等各種功能操作，較好的反映平台業務的基本情況和運行狀況，滿足平台的基本要求。

2. 外部設計需求
2.1 標識符和狀態

資料庫表前綴：根據模塊名定義（如用戶模塊：sys_）

用戶名：root

密碼：待定

許可權：全部

有效時間：開發階段

說明：系統正式發布後，可能更改資料庫用戶/密碼。

2.2 使用它的程序

本系統主要利用java作為後端的應用開發工具，使用MySQL作為後台的資料庫， Linux或Windows均可作為系統平台。

2.3 約定

所有命名一定要具有描述性，杜絕一切拼音、或拼音英文混雜的命名方式。
字元集採用 UTF-8，請注意字元的轉換。
所有數據表第一個欄位都是系統內部使用主鍵列，自增欄位，不可空，名稱為：id，確保不把此欄位暴露給最終用戶。
除特別說明外，所有日期格式都採用date格式。
除特別說明外，所有欄位默認都設置不充許為空， 需要設置默認值。
所有普通縮影的命名都是表名加設置縮影的欄位名組合，例如用戶表User中name欄位設置普通所以，則縮影名稱命名方式為user_name_index。
2.4 專門指導

對本系統的開發者、使用這、測試員和維護人員，提出以下參考意見：

在使用資料庫時，首先要參考上面的約定內容，做好軟體的安裝以及表格的建立。
資料庫的輸入統一採用鍵盤。對於資料庫的使用許可權，請參考本系統其他相關文檔。
資料庫的後台管理員沒用等級差異，可根據實際情況添加刪除管理員。
2.5 支持軟體

操作系統： Linux / Windows

資料庫系統：MySQL

查詢瀏覽工具：Navicat Premium

命令行工具：mysql

注意：mysql 命令行環境下對中文支持不好，可能無法書寫帶有中文的 SQL 語句。

3. 結構設計需求
3.1 概念結構設計需求

概念資料庫的設計是進行具體資料庫設計的第一步，概念資料庫設計的好壞直接影響到邏輯資料庫的設計，影響到整個資料庫的好壞。

我們已經得到了系統的數據流程圖和數據字典，現在就是要結合數據規范化的理論，用一種模型將用戶的數據要求明確地表示出來。

概念資料庫的設計應該極易於轉換為邏輯資料庫模式，又容易被用戶所理解。概念資料庫設計中最主要的就是採用「實體-關系數據」模型來確定資料庫的結構。

數據是表達信息的一種重要的量化符號，是信息存在的一種重要形式。數據模型則是數據特徵的一種抽象。它描述的是數據的共性，而不是描述個別的數據。一般來說，數據模型包含兩方面內容：

數據的靜態特性：主要包括數據的基本結構、數據間的關系和數據之間的相互約束等特性。
數據的動態特性：主要包括對數據進行操作的方法。
在資料庫系統設計中，建立反映客觀信息的數據模型，是設計中最為重要的，也最基本的步驟之一。

數據模型是連接客觀信息世界和資料庫系統數據邏輯組織的橋梁，也是資料庫設計人員與用戶之間進行交流的共同基礎。概念資料庫中採用的實體-關系模型，與傳統的數據模型有所不同。「實體-關系」模型是面向現實世界，而不是面向實現方法的，它主要是用使用方便，因而在資料庫系統應用的設計中，得到了廣泛應用。「實體-關系」模型可以用來說明資料庫中實體的等級和屬性。

以下是實體-關系模型中的重要標識：

在資料庫中存在的實體；
實體的屬性；
實體之間的關系；
3.2 邏輯結構設計需求
物理結構設計需求

1）定義資料庫、表及欄位的命名規范：

資料庫、表及欄位的命名要遵守可讀性原則。
資料庫、表及欄位的命名要遵守表意性原則。
資料庫、表及欄位的命名要遵守長名原則。
2）選擇合適的存儲引擎：
3）為表中的欄位選擇合適的數據類型。

4）建立資料庫結構

4. 運用設計需求
4.1 表名的命名規范

表名以英文單詞、單詞縮寫、簡寫、下劃線構成，總長度要求小於30位。

4.2 表欄位的命名規范

欄位名以英文單詞、單詞縮寫、簡寫、下劃線構成，總長度要求不超過30位。
欄位名以名詞或名詞短語，欄位採用單數形式。若表名由多個單片語成，則取各個單詞的縮寫組成，單詞縮寫間使用下劃線作為分隔。
若某個欄位是引用某個表的外鍵，則欄位名應盡量與源表的欄位名保持一致，一面混淆。
5. 安全保密設計需求
5.1 防止用戶直接操作資料庫的方法

通過把關鍵應用伺服器和資料庫伺服器進行分離，防止用戶對資料庫伺服器的直接操作，保證資料庫安全。

5.2 應用系統的用戶口令進行加密

在軟體系統中，對於數據的保護、業務操作的許可是通過識別用戶身份和許可權來完成的。用戶口令相比較，相同的話系統將該用戶的操作許可權分配給用戶，用戶再根據所分配的許可權對系統進行操作。

由以上過程可知，用戶口令在傳輸過程中容易被竊取泄漏，另外如果資料庫被非法進入則其中保存的口令能夠被非法查看。因此，在傳輸過程中和資料庫中的口令記錄欄位不應使用明文傳遞和保存，應該在口令被傳遞前對其明文口令使用有效的主流技術，對傳輸數據進行加密部分描述的加密演算法進行加密，在加密後傳輸到系統。系統將用戶提交的經過加密的口令數據保存的加密口令進行比較，相一致則進行後續操作。

『叄』 數據建模的分析方法有哪些並寫出他們的大概介紹

從目前的資料庫及數據倉庫建模方法來說，主要分為四類。

第一類是大家最為熟悉的關系資料庫的三範式建模，通常我們將三範式建模方法用於建立各種操作型資料庫系統。

第二類是Inmon提倡的三範式數據倉庫建模，它和操作型資料庫系統的三範式建模在側重點上有些不同。Inmon的數據倉庫建模方法分為三層，第一層是實體關系層，也即企業的業務數據模型層，在這一層上和企業的操作型資料庫系統建模方法是相同的；第二層是數據項集層，在這一層的建模方法根據數據的產生頻率及訪問頻率等因素與企業的操作型資料庫系統的建模方法產生了不同；第三層物理層是第二層的具體實現。

第三類是Kimball提倡的數據倉庫的維度建模，我們一般也稱之為星型結構建模，有時也加入一些雪花模型在裡面。維度建模是一種面向用戶需求的、容易理解的、訪問效率高的建模方法，也是筆者比較喜歡的一種建模方式。

第四類是更為靈活的一種建模方式，通常用於後台的數據准備區，建模的方式不拘一格，以能滿足需要為目的，建好的表不對用戶提供介面，多為臨時表。

下面簡單談談第四類建模方法的一些的經驗。

數據准備區有一個最大的特點，就是不會直接面對用戶，所以對數據准備區中的表進行操作的人只有ETL工程師。ETL工程師可以自己來決定表中數據的范圍和數據的生命周期。下面舉兩個例子：

1）數據范圍小的臨時表

當需要整合或清洗的數據量過大時，我們可以建立同樣結構的臨時表，在臨時表中只保留我們需要處理的部分數據。這樣，不論是更新還是對表中某些項的計算都會效率提高很多。處理好的數據發送入准備載入到數據倉庫中的表中，最後一次性載入入數據倉庫。

2）帶有冗餘欄位的臨時表

由於數據准備區中的表只有自己使用，所以建立冗餘欄位可以起到很好的作用而不用承擔風險。

舉例來說，筆者在項目中曾遇到這樣的需求，客戶表{客戶ID，客戶凈扣值}，債項表{債項ID，客戶ID，債項余額，債項凈扣值}，即客戶和債項是一對多的關系。其中，客戶凈扣值和債項余額已知，需要計算債項凈扣值。計算的規則是按債項余額的比例分配客戶的凈扣值。這時，我們可以給兩個表增加幾個冗餘欄位，如客戶表{客戶ID，客戶凈扣值，客戶余額}，債項表{債項ID，客戶ID，債項余額，債項凈扣值，客戶余額，客戶凈扣值}。這樣通過三條SQL就可以直接完成整個計算過程。將債項余額匯總到客戶余額，將客戶余額和客戶凈扣值冗餘到債項表中，在債項表中通過（債項余額×客戶凈扣值/客戶余額）公式即可直接計算處債項凈扣值。

另外還有很多大家可以發揮的建表方式，如不需要主鍵的臨時表等等。總結來說，正因為數據准備區是不對用戶提供介面的，所以我們一定要利用好這一點，以給我們的數據處理工作帶來最大的便利為目的來進行數據准備區的表設計。

『肆』 工程中的建模與分析方法有哪些

忘了

幾何建模 數學建模 好多的

大學數學里學的

『伍』 數學建模的方法有哪些

1. 預測模塊：灰色預測、時間序列預測、神經網路預測、曲線擬合（線性回歸）；
   

2. 歸類判別：歐氏距離判別、fisher判別等 ；
   

3. 圖論：最短路徑求法 ；
   

4. 最優化：列方程組 用lindo 或 lingo軟體解 ；
   

5. 其他方法：層次分析法 馬爾可夫鏈 主成分析法 等 。

建模常用演算法，僅供參考：

1. 蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決 問題的演算法，同時間=可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必 用的方法） 。
   

2. 數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數 據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab 作為工具） 。
   

3. 線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多 數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通 常使用Lindo、Lingo 軟體實現） 。
   

4. 圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等算 法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備） 。
   

5. 動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是算 法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中） 。
   

6. 最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些 問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助， 但是演算法的實現比較困難，需慎重使用） 。
   

7. 網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很 多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種 暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具） 。
   

8. 一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計 算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替 積分等思想是非常重要的） 。
   

9. 數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分 析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編 寫庫函數進行調用） 。
   

10. 圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文 中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問 題，通常使用Matlab 進行處理）。
    

『陸』 數學建模分析方法

算了吧，沒人回答，在網路分別找吧

『柒』 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。

『捌』 數學建模主要有哪些分析方法

2常用的建模方法(I)初等數學法。主要用於一些靜態、線性、確定性的模型。例如，席位分配問題，學生成績的比較，一些簡單的傳染病靜態模型。(2)數據分析法。從大量的觀測數據中，利用統計方法建立數學模型，常見的有：回歸分析法，時序分析法。(3)模擬和其他方法。主要有計算機模擬(是一種統計估計方法，等效於抽樣試驗，可以離散系統模擬和連續系統模擬)，因子試驗法(主要是在系統上做局部試驗，根據試驗結果進行不斷分析修改，求得所需模型結構)，人工現實法(基於對系統的了解和所要達到的目標，人為地組成一個系統)。(4)層次分析法。主要用於有關經濟計劃和管理、能源決策和分配、行為科學、軍事科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、人才、醫療、環境等領域，以便進行決策、評價、分析、預測等。該方法關鍵的一步是建立層次結構模型。

『玖』 數學建模中的分析方法有哪些

數學建模分析方法大體分為機理分析和測試分析兩種。
機理分析：根據對客觀事物特性的認識，找出反映內部機理的數量規律，建立的模型常有明確的物理或現實意義。
測試分析：將研究的對象看做一個「黑箱」系統（意思是它的內部機理看不清楚），通過對系統輸入、輸出數據的測量和統計分析，按照一定的准則找出與數據擬合最好的模型。
希望對你有幫助

『拾』 常用的分析方法及模型有哪些

質量及生產管理工具

1.TPM：生產改善過程中的重要工具之一

2.TQM：一項持續變革的有效管理體系

3.定置管理：強化現場管理和謀求系統改善的科學管理方法

4.5S現場管理法：現場科學管理的基礎工具

5.六西格瑪：世界最先進的質量管理法

6.JIT生產方式：使生產有效進行的新型生產方式

7.QFD法：一種顧客驅動的先進質量管理應用技術

8.田口方法：質量管理利器、企業技術創新不可或缺的工具

9.甘特圖：最常用的項目控制管理的有效工具

10.OPT：改善生產管理技術的新方式

11.PDCA：循環有效控制管理過程和工作質量的工具

12.AUDIT法：保證產品質量的先進質量管理控制方法

13.大規模定製：21世紀最重要的、最具競爭優勢的生產模式