企业官网建设流程全解析

0、引言

本文给出了数学建模论文的完整框架，供大家参考。

一、摘要

写法要点：最后一页写，但放在最前面。评委先看这里。

【模板结构】

1. 背景引入（1句）：题目相关的时代背景或数据依据
2. 本文做了什么（2-3句）：从数据出发，用了什么方法，解决什么问题
3. 各问核心结论（每个问题1-2句）：
   • 问题1：用了什么方法，得到什么关键数值结果
   • 问题2：找出哪些因素，系数分别是多少
   • 问题3：比较了哪些模型，最优模型是哪个，预测值是多少
   • 问题4：给出什么建议，能达到什么效果
4. 关键词：3-5个，涵盖模型名+核心方法

二、引言

2.1 问题背景

• 政策文件引用（如《教育强国建设规划纲要》）
• 说明AI技术在该领域的应用价值
• 点到为止，不要超过半页

2.2 问题重述

• 用自己的话重新叙述题目要求
• 不要照抄原题
• 以“现从数据驱动出发，完成以下任务：”引出4个问题

2.3 问题分析

• 每一问单独一段，格式：
  • “针对问题1，首先…其次…最后…”
  • 说明解题思路而不是具体结果
• 体现逻辑递进：问题1的输出是问题2的输入

2.4 核心方法文献综述（可选但加分）

• 2-3个核心方法，每个方法配1-2篇参考文献
• 写法：谁在哪一年做了什么改进/应用
• 证明你不是凭空造模型，有依据

2.5 全文创新点和思路图

• 创新点：3条左右，每条以“创新1/2/3”加粗开头
  • 写法：摆脱了XX传统模式，从数据驱动角度研究；结合了统计学习的可解释性和机器学习的高精度
• 思路图：用Visio/PPT画一张流程图，放在这一节末尾

三、数据预处理与可视化

这一节是国赛论文的“基本功展示区”，评委很看重。

【模板结构】

3.1 数据缺失值检测与处理

• Step 1：将异常值（如0）替换为NA
• Step 2：用R/Python包可视化缺失分布
• Step 3：用插值方法（线性插值/均值填充）填补
• 配图：处理前/后对比图（左-右或上-下）

3.2 数据分类/编码（如有必要）

• 例如：将33个节点按身体部位分类（头/上肢/躯干/下肢）
• 用表格呈现分类规则

3.3 数据描述性统计

• 关键变量的Min/Q1/Median/Mean/Q3/Max
• 表格格式：三线表

3.4 坐标转化/数据标准化（如需）

• 说明为什么要转化（如“为了更贴近现实，使可视化更直观”）
• 给出转化公式

3.5 关键变量可视化

• 按类别画逐帧轨迹图（垂直/水平方向）
• 配图+文字描述：从图中观察到什么规律
• 结论写在“本章小结”中

四、问题1模型（具体问题具体命名）

例如本文的“基于变点检测的起跳落地识别”

【模板结构】

4.1 模型假设

• 3-5条，以“假设1/2/3”开头
• 每条假设在后面确实用到了

4.2 符号说明

• 表格形式：符号 | 含义 | 取值范围（含单位）

4.3 主要模型简介

• 介绍核心方法的原理（1段+核心公式）
• 如果是改进方法，说明改进点在哪里

4.4 模型求解与结果分析

• 展示模型输出的关键结果
• 配图+配表
• 对结果进行文字解读：这个数值意味着什么

4.5 模型改进/敏感性分析（加分项）

• 说明原始模型有什么不足
• 给出改进思路和理由
• 展示改进前后的对比

4.6 本章小结

• 用“（1）（2）（3）”列出本章核心结论

五、问题2模型（通常是核心得分点）

例如本文的“基于回归预测的跳远成绩成因分析”

【模板结构】

5.1 模型假设（如有新假设）

5.2 数据整合与指标定义

• 这是问题2最容易被忽视但最重要的工作：
  • 说明数据来源不同（附件3、附件4），如何合并（表连接）
  • 说明自定义的指标是什么（如起跳角度、摆臂幅度），如何计算
  • 给出计算过程（如“起跳角度用余弦定理计算，取起跳前后20帧的最小值”）

5.3 模型简介

• 2-3个核心模型，每个介绍原理（1段+公式）
• 说明：为什么选这个模型（优点是什么）

5.4 数据可视化分析

• 箱线图：对比调整前后的指标变化
• 相关性热图：展示变量之间关系
• 每条图配结论（如“结论1：调整后X变量明显增加”）

5.5 模型求解与结果分析

• 展示模型输出结果（系数表）
• 解释每个显著变量的实际含义
• 区分：哪些变量影响成绩水平（均值），哪些影响成绩稳定性（方差）

5.6 模型检验

• 残差图、Q-Q图、位置尺度图、残差-杠杆图
• 说明模型是否满足正态性、线性、同方差假设
• 指出强影响点（如果有）

六、问题3模型（预测类问题）

例如本文的“基于机器学习的运动员成绩预测”

【模板结构】

6.1 模型简介

• 列出2-4个对比模型（如：最小二乘、随机森林、SVM、决策树）
• 每个模型给核心原理（1段+关键公式）

6.2 模型求解

• 如有调参，展示调参轨迹图（如随机森林的误差随树数量变化图）
• 展示各模型的预测曲线对比图

6.3 模型评价与选择

• 用MSE/RMSE/MAE/MBE等指标比较各模型
• 加粗最优指标
• 说明选择最优模型的理由

6.4 预测结果

• 各模型预测值对比表
• 加粗最终采用的预测值
• 给出最终结论

七、问题4（建议/策略类）

例如本文的“运动员训练提升建议”

【模板结构】

7.1 当前状态描述

• 用表格展示目标对象的所有关键指标

7.2 基于模型的训练建议

• 每条建议对应一个模型结论
• 格式：“建议1/2/3”
• 建议要有可操作性（不是空话）

7.3 不同措施下的预期效果

• 分别预测“调整姿势/增加摆臂/提高垂直高度/提高基础代谢”后的成绩
• 用表格对比

八、模型优缺点与讨论

【模板结构】

• 优点表格：模型名称 | 优点 | 缺点 | 适用数据类型
• 缺点说明：1-2条诚实的缺陷（如样本量小、数据混杂）

九、参考文献

• 格式统一（GB/T 7714）
• 包含：教材、期刊论文、软件引用
• 软件引用格式示例：Scientific Platform Serving for Statistics Professional 2021. SPSSPRO. (Version 1.0.11)

十、附录

• 附录A：补充可视化（正文放不下的图）
• 附录B：完整数据表（正文只放示例）
• 附录C：预测结果明细
• 附录D：核心代码（按章节分，每个代码块标注文件名和用途）
• 附录E：支撑材料列表（文件名+文件说明）

提炼出来的核心写作原则