任务一就是让大家去做个基本的评价，是典型的评价类问题，所以应该按照指标+方法的步骤去做，首先就是寻找国家脆弱性的相关概念，然后选择影响国家脆弱性的指标，如气候变化，经济发展，政治状况等等，再就是构建评价模型去做即可。度量气候变化的影响就是构建国家脆弱性与气候变化之间关系，这是很难直接建立联系的，可以构建气候变化与影响国...

首先整个赛题是一道集选址，优化，评价，预测的综合性赛题，对于任务1，包括三个小问题，第一是有望完全电动化，那么就需要评价什么叫完全电动化，所以先建立一个基本的标准，比如人车比例达到多少。需要多少充电桩是与充电桩与车的比例决定的，所以需要查找这个最佳比例是多少最后就是实现城市、郊区和农村地区的充电桩分配，就是如何在这三个...

整个赛题是一道大数据的深层挖掘与分析赛题，数据在这是很重要的组成因素，因此大家首先应该把题目所给的数据搞清楚搞明白。赛题的关键是能源生产和使用的合理安排，针对第一部分，主要解决能源的配置与评价问题，首先对于能源配置，主要的点就在于能源要合理利用，即建立经济指标最优，而损耗成本最低的配置模型。这里可以建立多目标优化模型，...

老套路，把我们在解决B题时候采用的思路分享给大家，希望大家能学到点东西~~~B题思路整理：Part1：先整理出说某种语言多的十个国家给找出来，或者说是把十种语言对应的国家找出来然后再对各个国家的人口进行求和，我们大概可以估计出说某种语言的人口数再去描述一下该说语言的人口数是如何变换的(参考世界人口数据1960-2016...

话不多说，题目先上：这是我们这次选择的题目，说说建模的那些事！美赛的时间和国赛挑战杯时间略有不同，貌似多的一天是为了让我们对文章进行一个翻译吧QAQ建议参加美赛的同学可以参照此计划进行 Day0---------------------------------------------------------想...

这篇文章主要是介绍下C题的解题思路，首先我们对这道C题进行一个整体的概括，结构如下： 第一问：发现危险人群。发现：欺诈的方式开始。雇佣或浪漫的承诺。数据→确定特定的经济萧条地区→确定最危险的人群→针对这些人群的预防活动被贩卖的因素（卷入人口贩运的风险因素）：贫困、失业、移民、逃避...

本次建模比赛记录着我第一次写第一次写英文论文的经历先放下我这次比赛的题目吧！相信很多人看到这么长的题目，估计会望而却步吧，那我就来讲讲我这次比赛的经历吧！Day1:  早上八点，队友把题目发出来放在讨论组里，我稍微看了下题目，A题的题目是关于飓风和全球变暖这个话题的，题意大概是构建一个合理的模型，测...

1、建模前要理解什么是具体和抽象有个故事是这样的：一位妇人晕倒在地。突然，她感觉到自己好像已经离开了人世，正站在天堂里的法官面前。一个声音问道：“你是谁？”“我是市长的妻子。”妇人回答。“我没有问你是谁的妻子，而是问你是谁？”“我是四个...

 邮箱：dengzy95@163.com  欢迎交流建议信用评分技术是一种应用统计模型，其作用是对贷款申请人做风险评估分值的方法。在互金公司等各种贷款业务机构中，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户有一个优质与否的评判。评分卡主要分为三类A卡（申请评分卡）、B卡（行为评分卡）、C...

1.PowerDesigner 2.创建PDM 3.数据库的操作 4.逆向工程 5.UML概述 6.用例图 1.PowerDesigner：    概念：是一个集成所有现代建模技术于一身的完整工具，它集成了强有力的业务建模技术、传统的数据库分析和实现，以及UML对象建模。通过元数据的管理、冲突分析和真正的企业知识库等功...

之前有小伙伴私信我叫我说说这次比赛C题的思路，怎么写的，我就写篇博客说说吧，仅供参考！针对C题，该题目比较综合，是一个成熟的数模赛题，与国赛的相似性较高。一般而言，第一问难度较低，题目要求进行数据挖掘，找出影响移动端产品发展的主要因素，我们可以把问题简化为从多因子中提取若干主要因子进行分析。然而通过分析数据我们发现数据...

说说建模的那些事！比赛第一天。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。一个大一的弱鸡，算第一次参加建模比赛吧！（虽然之前有报过美赛，但是没有写出来，浪费100美元，心疼自己1s），这个比赛是建模会长第二次邀请我参加！（心酸的第一次就做了一套最难的美赛题，我的内心是崩溃的）也许学姐认为ACM的编程能力比较强，其实我好吧，...

原文:建模原语：四象图原文地址：http://www.douban.com/note/164191021/“模型、状态和行为特征、场景”和“四象图”，建模观的命名与立象。建模原语:四象图作者：achieveidea@gmail.com命名：模型、结构特征、行为特征、场景（...

一、数据仓库的架构数据仓库（DataWarehouseDW）是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP系统的分析需求为目的。数据仓库的架构模型包括了星型架构（图二：pic2.bmp）与雪花型架构...

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