数学建模数据分析？那么，数学建模数据分析？一起来了解一下吧。
来源多样
可以通过实验观测获取数据，例如在物理实验中记录各种物理量的测量值；在化学实验中记录反应过程中的相关数据等。
从数据库查询也是常见的方式，像企业从自己的客户关系管理数据库（CRM）中获取客户信息数据，包括年龄、性别、消费记录等，用于建立客户行为模型。
文献调研同样能获得数据，比如在研究某种疾病的传播模型时，可以从医学研究文献中收集该疾病在不同地区、不同人群中的发病率等数据。
注重质量和可靠性
要确保数据的准确性，例如在收集测量数据时，要保证测量仪器的精度和测量方法的正确性。
保证数据的完整性，避免数据缺失影响后续的分析，如在收集调查问卷数据时，要尽量保证每个问题都有回答。
处理缺失值，例如对于数值型数据，可以采用均值、中位数填充，或者根据数据的分布采用回归等方法预测缺失值；对于分类型数据，可以采用众数填充。
处理异常值，识别并剔除明显偏离其他数据点的值。比如在一组学生成绩数据中，如果出现了一个极大值（远超正常成绩范围），可能是数据录入错误，需要进一步核实后决定是否剔除。
去除重复数据，以避免重复数据对分析结果产生误导。
数据转换
例如对偏态分布的数据进行对数转换等，使其更接近正态分布，方便后续的分析和建模。
数据归一化
将数据的特征值映射到同一区间，如[0,1]或[-1,1]区间，避免不同特征的数值大小差异对模型训练造成影响。
通过图表分析
利用箱线图可以直观地查看数据的分布情况，包括中位数、四分位数、上下限以及异常值等信息。
直方图能展示数据的频率分布，了解数据在各个区间的分布密度。
散点图用于探索两个变量之间的关系，例如在研究身高和体重的关系时，可以绘制散点图观察两者是否存在线性或非线性关系。
统计量分析
计算数据的均值、中位数、众数等中心趋势统计量，以了解数据的集中程度。
计算标准差、方差等离散程度统计量，掌握数据的分散情况。
特征提取
从原始数据中提取出更有意义
以上就是数学建模数据分析的全部内容。
