数学建模大赛到底是干什么的？一定要会编程吗？
我曾参加过数学建模竞赛。全国大学生数学建模大赛目的是培养大学生能够在学习知识的同时，学会运用知识解决实际问题，学会将实际问题转化成数学问题，用数学知识来解决实际问题。并且，培养小组团结合作精神。必须是三人一组，不过最好可以是不同专业的三个人，这样知识面广，好解决问题，分工合作。最好会编程，但是不会的话，也可以求助会的人，比如求助你的老师或者会编程的同学。希望我的回答对你有帮助，也希望你能参加，这个大赛很能锻炼人。
数学建模 什么意思？
数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。 数学模型（Mathematical Model）是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。 数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模（Mathematical Modeling）。 扩展资料： 建模过程
1、模型准备 了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。
2、模型假设 根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
3、模型建立 在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
4、模型求解 利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。
5、模型分析 对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。
6、模型检验 将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。
7、模型应用与推广 应用方式因问题的性质和建模的目的而异，而模型的推广就是在现有模型的基础上对模型有一个更加全面的考虑，建立更符合现实情况的模型。 参考资料来源：搜狗百科-数学建模
什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据
毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是最基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。 相较于稳定性而言，企业更关心的是敏捷性和创新性，通过大数据技术，可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有预测未来发展趋势的能力，使企业占据有竞争力的优势。 让我们找到行业广泛采用大数据的原因：
1.大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力 大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。 “采用大数据，云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》 在戴尔开展的一项调查中显示，采用大数据、云计算以及移动战略的企业中，优势更加明显，也就是，这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用，在这一结果令人惊讶不已。 虽然大数据尚处于初级阶段，但通过在处理过程中，融合这一理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
2.掌握数据能力，开采“暗数据” 全球著名的咨询公司Gartner公司对黑暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。 然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。
3.软件正在吞噬整个世界数据争夺战正在打响 我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。 客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。
4.决策指导更智能更快速更精准 在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望?虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二?答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。 将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
5.以用户为中心用户行为数据是营销关键 现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢?答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。 例如，亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力，从一个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势，并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息，从而来为客户服务。此外，亚马逊通过实时监控全球15亿种产品，成功满足了客户的需求。
6.通过利用数据仓库使数据资产变现 这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。 经过这番分析，有一件事值得肯定的是，这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端，并伴随着强大的实时大数据分析能力。