数学建模项目大概持续五周，前三周会学习数学建模的知识，主要包括不同类型的数学模型，还有课后作业与老师讲解答疑。后几周会备战“高斯杯”数学建模竞赛，三位同学组成一队，从竞赛题目中选择一道进行建模分析与论文写作，老师会在竞赛过程中进行指导，最终产出高质量作品。
从课程内容来看，第一周首先进行数学建模的基本介绍，主要讲解评价类模型与关联分析，通过MATLAB代码实现；第二周学习插值算法（埃尔米特插值，三次样条插值）与拟合算法，并且使用SPSS完成皮尔逊相关分析和斯皮尔曼相关分析，通过逻辑回归与线性判别解决分类问题，通过Stata进行多元线性回归，并解读结果；第三周会对聚类问题进行深入讲解，学习Kmeans聚类和层次聚类问题；此外，还会涉及主成分分析，使用因子分析对数据进行降维，蒙特卡罗模拟以及线性与非线性规划方案。
（课程内容：TOPSIS模型）
（课程内容：蒙特卡洛模拟）
总的来看，这个项目课程的讲解通俗易懂，对于数学基础一般的同学也很友好~对于数学建模知识的讲解体系较为完整，内容丰富。我在本次项目中学会了MATLAB，SPSS与Stata等建模工具，对我之后的大学课程，如计量经济学，经济预测等学习也会起到一定的帮助：回归分析模型对于经济学或其他社科类的同学帮助较大，在相关课程学习中都会涉及。蒙特卡罗模拟的思想在金融数据分析中较为常见。从课程形式来看，每周在观看完课程视频之后，也需要完成老师在平台上发布的作业。作业的内容主要是对视频中老师讲解知识的巩固与实操，以此来检验是否熟练掌握了数学建模的方法。个人推荐在复习完课程内容之后，能独立敲出代码，不要对课程上老师的代码进行复制粘贴，这个过程也是个复习与自测的过程。完成作业之后，老师会与同学约定时间在腾讯会议进行一对一细致的讲解，平时对于作业或课程内容有疑问，可以在微信上与老师及时沟通。这种学习方式可以与老师随时沟通与交流，形成一个完整的学习与反馈的模式，每次在沟通时，我都会将近期学习中的疑问与老师交流，寻求解答。其中一次讲解我印象较深，那次的作业陷阱较多，我也成功地踩坑了，在答疑期间老师对于错题进行了着重讲解。在课后我也不断反思自己的问题，审题不细心、没有注意到模型的变换、课程上的内容没有灵活运用都导致了问题的出现，而数学建模是一个较为严谨的项目，尤其要有细心和耐心，容不得马虎。
（插值与拟合部分课后作业）
最终，在课程学习之后，三位同学组成一队进行竞赛选题，完成数学建模论文，参加“高斯杯”全国大学生数学建模挑战赛。这个竞赛便是在学习完全部课程之后完成一个完整的题目，三人分工不同，可以进行充分的讨论，老师在其中主要是进行指导，参与竞赛并最终完成作品的主角还是三位同学。在竞赛中，我们队选取的是C题，与中国人口老龄化问题相关，我负责预测中国未来三年的人口老龄化率，与文稿的写作、整合的工作。在预测的过程中，也遇到了挑战。我尝试了很多的预测模型，首先是使用MATLAB建立ARIMA模型进行预测，选取了20年的数据，以最新三年的人口老龄化率作为对照组，但在实验组与对照组进行对比后发现，预测的三年数据与实际的三年数据存在较大的偏差，预测值低于实际值，如果还利用该模型进行预测会造成预测结果与实际发展不符的情况。于是，结合中国老龄化实际发展情况，我尝试了使用MATLAB的拟合工具箱、SPSS的专家预测模型，但效果都不好。在老师的建议下，我最终尝试用MATLAB建立灰色预测GM（1，1）模型，通过实验组与对照组的对比发现数据偏差较小，预测结果也与实际情况相似，于是最后选定了该模型完成了题目。最终，我们队也在本次数学建模竞赛中取得了一等奖的成绩。（最终报告部分展示）
（获奖证书展示）
谈及在本次项目中的收获，首先便是助力留学申请，该段经历可以在CV与PS中体现。从留学文书的写作来看，参加项目并获得证书之后，便具备了申请目标专业所需要的数学算法与编程的能力，在文书写作中可以体现对于建模思想的深入理解与思考。同时，申请动机也可以凸显出对于相关专业的兴趣与热爱。除了一些理工类科目要求数学建模的能力之外，现在很多重点海外高校的社科类专业也要求定量分析的能力。这种能力不但在申请过程中会起到重要作用，同时也在研究生的学习中奠定基础。我将这次数学建模的经历写到了简历中（如下图），在留学文书的PS中，我也着重挖掘了这段经历，讲述了在这段经历中的收获，遇到的困难与最终如何解决的过程，最终也很幸运地拿到了NUS QS提前批offer。
（“高斯杯”数学建模竞赛在简历中的体现）
除此之外，本次项目也学到了数学建模的思想，习得的建模技能可以用于日后参加其他数学建模比赛。毫无疑问，参加其他数学建模比赛的关键，便是要先掌握数学建模的核心能力，能熟练应用MATLAB，Stata，R等主要的建模软件，而本项目的课程便是在老师的带领下进行细致地学习，为专业课程或者后续比赛打下坚实的基础。学习这些建模知识与思维后，面对一些高级的模型也能有一些基本的思路，比如神经网络，金融时间序列等，能更容易理解与学习。许多大学生都知道最有含金量的数学建模竞赛便是国赛与美赛，难度较高，我在本次数学建模项目结束之后，便组队参加了国赛，不可否认题目难度还是比较高，部分题目没有完成。但是，还有一些难度相对较低且含金量较高的数学建模竞赛可以参加。下图为整理的主要数学建模比赛，如果感兴趣可以关注报名时间~每次竞赛信息指南者老师都会在朋友圈发布，如需组队也可以找自己的负责老师哟~
（根据网上公开资料整理）
