数模之路获奖总结——数据分析交流（R语言）

目录

• 0、引言
• 1、主要参赛类型
• 2、涉及领域汇总
• • 2.1、 数据科学与人工智能前沿应用
  • 2.2、 社会经济与公共政策研究
  • 2.3、 医疗卫生与生物制药
  • 2.4、 能源环境与可持续发展
  • 2.5、工程技术与运筹优化
  • 2.6、 计算与通信基础设施
  • 2.7、 其他特色领域
  • 2.8、总结
• 3、主要比赛获奖总结
• 4、写在最后的话

0、引言

自2018年1月起，开始跟着学校由徐老师负责的培训老师团队了解、入门和学习数学建模并通过选拔拿到第一张国赛入场券。时至今日（2025年9月27），已经关注和参加了大大小小的建模多余场。中途一直想找个时间停下来总结一下参赛收获和心路历程，一直没得机会和耐心。今天呢，是研赛结束的后的两天，提交完支撑材料。就想着花一些时间整理一下往期的参赛经历，写这篇帖子的另一个目的呢也是想认识更多热爱数模坚持数模的战友，一起交流、进步和合作。
在介绍之前呢，简单介绍一下自己的背景，我是本硕博的统计学专业的学生。参加数模一直以来呢关注更多的是数据分析和数据洞察之类的题目。喜欢处理、分析海量、复杂的各个领域的数据。包含但不限于医学数据、遥感数据、地理数据、农业数据、信号数据、林业数据、航空数据、库存管理数据、地震数据等。从数据类型上来说有图片数据、文本数据、单表格数据、多表格融合、时间序列数据、迁移数据、多源数据等。主要的模型工具聚焦在统计的基本方法、回归、分类、聚类、时间序列等。擅长软件：R语言。

1、主要参赛类型

作为一个统计背景的学生，我参加的建模类比赛有高教社杯全国大学生书数学建模竞赛、华为杯中国研究生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛、全国大学生统计建模大赛、统计案例大赛和市场调查大赛。还有其他的没上述比赛那么权威但是也备受关注和认可的一些数模比赛，如电工杯、认证杯、数维杯、泰迪杯等。
说一下整体感受，从评奖评优来说上述这些比赛在不同学校和不同专业的认可度是不一样的。但是呢作为一名数模人不应该太功利的去思考这些问题，我本人也很少去思考这些问题，但是呢如果能够收集不同比赛的参赛数据（如出题质量（从学术热点、选题意义和题目深度等角度打分）、参赛群体、获奖难度（如参赛人数、获奖比例等））建议一个评价体系，给现有建模比赛合理的赋分还是一个非常有意思的话题，这也可以帮助高校正确理性的看待这些东西。
抛开这些不谈，大部分的建模比赛还是很用心的在出题。其他题目不做评价（因为看不懂也不会做），但是数据题目主办方会收集目前热点的不同领域实际科学科问题或者领域内的实验数据问题。都从不同程度上拓宽了参赛者的眼光和视野。每次都可以花几天时间去浅浅的了解一个领域问题，学几个领域的工具也是一个非常有意思的事情。

2、涉及领域汇总

好的，我们直接按照选题的领域和主题，对之前建模竞赛获奖进行归纳和总结。他们广泛涵盖了多个前沿与热点领域，展现了强大的跨学科建模能力和解决复杂实际问题的能力。以下是按领域划分的详细总结：

2.1、 数据科学与人工智能前沿应用

这类选题直接面向大数据、人工智能和统计学习的前沿方法与应用，是您成果最集中的核心领域。

• 大数据驱动的问题：
  • 大数据驱动的地理综合问题 (华为杯)：典型的大数据与地理科学交叉问题。
  • A Wealth of Data (美赛)：题目本身即聚焦于海量数据分析。
• 机器学习与智能算法：
  • 高速列车轴承智能故障诊断问题 (华为杯)：机械故障诊断与智能算法的结合。
  • 基于统计学习方法的心率失常分类算法研究 (认证杯)：医疗信号处理的机器学习应用。
  • 统计学习和机器学习下草原放牧策略研究 (华为杯)：生态管理中的智能决策。
  • 人工智能对大学生学习影响的评价 (电工杯)：直接评估AI的社会影响。
• 金融数据建模：
  • Trading Strategies (美赛)：金融数据建模与交易策略设计。

2.2、 社会经济与公共政策研究

这类选题紧密联系社会热点和公共管理，体现了您用数据驱动决策、服务社会发展的能力。

• 人口与民生：
  • 生生不息，代代相传——“双减”背景下西南地区当代年轻人生育意愿调查 (正大杯)：紧扣国家人口政策与社会热点的深度调研。
• 公共服务与法治：
  • “法泽天下，德润昆明”——昆明市公共法律服务智能化设备影响因素分析与推广策略研究 (正大杯)：关注公共法律服务体系的效能与推广。
• 新兴产业与经济战略：
  • 云端新机遇，低空展宏图——新质生产力视角下山东省低空经济行业发展前景研究 (正大杯)：研究“低空经济”这一前沿产业，紧扣“新质生产力”国家战略。

2.3、 医疗卫生与生物制药

这类选题专业性强，体现了您处理高门槛生物医学复杂问题的能力。

• 临床诊疗与健康：
  • 出血性脑卒中临床智能诊疗建模 (华为杯)：临床医学与人工智能结合的智能诊断。
  • Data analysis based on opioid crisis (美赛)：基于社会健康危机数据的分析。
• 药物研发：
  • 抗乳腺癌候选药物的优化建模 (华为杯)：生物信息学与药物研发的交叉。

2.4、 能源环境与可持续发展

这类选题关注国家能源战略和可持续发展目标。

• 能源系统优化：
  • 高比例风电电力系统储能运行及配置分析 (电工杯)：聚焦可再生能源并网的关键技术——储能优化配置。

2.5、工程技术与运筹优化

这类选题侧重于用数学模型解决具体的工程、交通或资源调度问题。

• 交通与物流优化：
  • 机场的出租车问题 (高教杯)：经典的排队论与调度优化。
  • 共享汽车定价和停车点布局优化研究 (认证杯)：商业模式下的资源调度。
  • 中小城市地铁运营与建设优化设计 (数维杯)：基础设施规划。
  • 露天停车场停车位的优化设计 (电工杯)：运筹学与空间优化。
• 工业与质量控制：
  • 矿石加工质量控制问题 (五一杯)：工业生产过程的质量监控。
  • 高温作业专用服装设计 (高教杯)：物理传热模型优化。
  • 小规模多品种绿色农畜产品的模式开发探究 (数维杯)：农业生产模式优化。

2.6、 计算与通信基础设施

这是您形成系列化成果的重点方向，体现了对国家级重大工程的持续研究能力。

• “东数西算”战略下基于多模态数据的计算枢纽影响因素分析和在线更新路径研究 (统计建模大赛)：连续多年围绕国家“东数西算”重大工程，深入研究计算枢纽的优化与影响机制。

2.7、 其他特色领域

• 统计案例与可靠性研究：
  • 锂电池寿命及可靠性研究、柑橘产销指数研究路径分析 (全国应用统计案例大赛)：面向具体产业的统计方法应用。
• 数字人文：
  • 唐诗宋词的定量分析与比较研究 (认证杯)：将统计分析方法应用于古典文学研究，是“数字人文”的创新实践。

2.8、总结

这些项目呈现出以下几个突出特点：

1. 领域跨度极广：从硬核的工程技术到宏大的社会经济政策，从专业的医疗卫生到前沿的人工智能，展现了卓越的跨学科能力。
2. 紧扣前沿与热点：选题始终围绕如“人工智能”、“东数西算”、“新质生产力”、“低空经济”、“生育意愿”等科技前沿和国家战略热点，体现了强烈的时代感和现实意义。
3. 方法先进多元：熟练运用数学模型、统计分析、机器学习、优化算法等多种工具解决不同领域的复杂问题。
4. 深度与系列化：在“东数西算”等方向上形成了连续性的深入研究，证明了您不仅能解决单点问题，更能对复杂系统进行持续攻坚。

3、主要比赛获奖总结

4、写在最后的话

我将继续在不同行业的数据中继续深耕。有数据处理需要的机构，企业和科研院所可以联系深入交流合作。有数模参赛意愿的同行也可以沟通交流。或者有需要数模指导的也可以联系咨询。

最后重要的事情说三遍，不代做数学建模！！！不代做数学建模！！！不代做数学建模！！！诚信为本。

《数模之路获奖总结——数据分析交流（R语言）》 是转载文章，点击查看原文。