v2rayhub和v2rayngv2rayn怎?推荐SPSSAU，对模型和数据的使用处理方面的准备，推荐选手参加数学建模必备的网站，SPSSAU，数据分析网站，简单化了常见的数学模型和数据分析方法。接下来收录了SPSSAU网站发送的相关文章合集：
可以了解下SPSSAU，在线数据分析平台，简单化了常见的数学模型和数据分析方法。
按上图简单操作，SPSSAU会自动输出分析结果v2rayhub和v2rayng，同时自带分析建议和文字分析结果。
在数学建模竞赛中，我们经常会用到各式各样的软件，哪些是我们必须要掌握的？哪些软件是数模比赛中的加分项呢？这些软件到底有哪些核心优势与用处，今天数乐君带小伙伴一起来学习一番。
界面简洁，很容易上手，做葡萄酒性能指标评价题时，很多国一文章采用的软件，非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。它的优势在于方差分析（SPSS能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多元方差分析，因子分析，判别分析等），SPSS11.5版还新增了混合模型分析的功能。其缺点是没有稳健方法（无法完成稳健回归或得到稳健标准误），缺乏调查数据分析。
SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。
SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。
在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。
最为全面的数学建模软件，用处绝对不仅仅限于数学建模竞赛，在科研和工程中都有很多的应用，说是世界第一科学软件也不为过。无论是数值计算，还是运筹优化，亦或是数据分析，使用MATLAB都可以完成。不过越全面的软件，往往有一个缺点都不可避免，就是做任何一个方面都不是很方便，MATLAB也是如此，除了矩阵运算，其他方面的功能虽然都有，但都比不上相关的专业软件。比如，运筹优化不如Lingo，数据分析不如SAS等。
由于部分高校正版使用权限被限制，导致很多同学无法正常使用该软件，对于这类学校的同学也不用过于担心，部分院校被限制的仅仅是学校正版使用权，参赛者可以使用非正式版来参赛，或者直接使用Python也可以。
相比最大的优势就是两个字-免费。国内可能不是很有人在乎，但是在国外还是有影响的Python第二大的优势：开源，Python 是 FLOSS之一，用户使用 Python 进行开发和发布自己编写的程序，不需要支付任何费用。你可以大量更改科学计算的算法细节。可移植性，Matlab必然不如Python。Python 作为一门解释型的语言，它天生具有跨平台的特征，只要为平台提供了相应的 Python 解释器，Python 就可以在该平台上运行丰富强大的库：Python 语言的类库包含了解决各种问题的类库。合理使用 Python 的类库和开源项目，能够快速地实现功能，满足业务需求。同时python可做的方向很多，爬虫、Web 程序、开发桌面程序开发、科学计算图像、处理人工智能、这些他都可以运用语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；科学计算方面工具无比完善，所有的的变量都是矩阵对象，采用矩阵运算而不是循环，速度快，学术界大量使用matlab做仿真。
科学计算软件，很好地结合了数值和符号计算引擎、图形系统、编程语言、文本系统、和与其他应用程序的高级连接。
是专门]处理优化问题的软件,比matlab自带的优化工具箱强大,但功能单一,无法处理别的问题.
数模最后呈现在评委面前的是论文，一个好的排版非常重要。论文里需要展现的还有公式、插图，使用相应的软件会提升论文的美感。
排版的效果很好，word虽然方便，但美观性稍逊于Latex，推荐使用Latex。
是一款数学公式编辑器，、可以在Word、PPT等文本编辑软件中快速插入高质量的数学公式，支持多种数学符号，公式模板，和排版风格，具有易学易用、功能强大、效率高等优点。
2.保存常用方程式和表达式后只需点击或按键即可重复使用，这个不错，不用反复赋值或者重新输入v2rayhub和v2rayng。，提高效率。
选中公式后，将其拖曳至工具栏中的空白格内，便会显示刚刚输入的式子，点击该工具，就可以直接使用，是不是很方便了。
3.设置公式格式：行距，字体，大小，更加统一方便。设置好后可以保存为预置文件，然后载入预置文件，整篇文章的公式格式就被修改了。
很多软件会自带画图功能，运算结果图不推荐使用EXCEL作图，画折线图可以用Matlab，很简短的程序就能得到非常美观的图片了。
是微软旗下的一款专业绘图软件，沿袭了微软的Office风格，经典简约，布局也与Office基本一致，用户非常容易上手。单从软件知名度来看，在这7款流程图软件中排名靠前。绘图类型丰富，常见的绘图类型在这里基本都能找到；操作简便流畅，符号拖放、图形自动连接、一键设置布局等绘图能力是标配；而且它最吸引用户的一点就是，软件性能稳定，基本不用担心因软件崩溃导致的文件遗失等问题。
小伙伴们国赛前以赛代练首选钉钉杯大数据挑战赛，。赛题分为数据分析和数据挖掘，允许跨校组队，和数学建模竞赛衔接较大，7月15日即将开赛，一起冲国奖。
1) 第一步：微信搜索“XX软件下载/安装/破解版”，切换到文章栏目，有很多文章教程。常见的软件都有，如果没有，执行第2步
这里其实还有一个Lingo软件，不过我不推荐，有更好的替代方案，就是Yalmip工具箱+OPTI工具箱+gurobi求解器，Yalmip是基于matlab的求解规划问题的高级建模语言，OPTI提供众多开源的规划求解器，包括非线性求解器ipopt等，gurobi是当今世界上最优秀最快速的线性规划/二次规划求解器。以上搭配拥有更人性化的编程语言+更便捷的建模过程+更快的求解速度。
绘图：excel（简单绘图）、PPT（流程图）、visio（流程图、示意图等）、AxGlyph(物理示意图、受力分析图)、Xmind（思维导图）
Zetero+众多的插件（文献管理工具，配合插件等可以自动下载知网等文献并一键导出bib参考文献，也可以在Word里面进行参考文献的管理，微信公众号（青柠学术）有详细教程）
编程相关：pycharm的数据科学模式可以分段运行py文件，表格化查看中间变量，就像MATLAB一样，比jupyter（ipynb）更高效
1) 科学上网工具（V2rayN，SSR等,想要使用谷歌等工具必须学会上网）
3) 百度网盘高速下载工具（这个我就不说了，因为时效性，直接微信搜索百度网盘不限速一般能找到最新能用的工具）v2rayn怎?、
其他提高效率的工具：everything（文件搜索工具）、quicker（快捷启动工具）、quicklook（空格预览文件工具）、memreduct（内存自动清理工具）、TrafficMonitor（在任务栏显示网速）
其中统计类的主要软件包括R、SPSS、SAS。相对而言不是很推荐SPSS，这里并不是说SPSS不好，而是在面临实际问题时，需要对原始最经典的一些方法和步骤进行进行改变，因为实际问题通常不能很好地满足实际。相比而言，R和SAS可以根据自己的需求进行编辑，相对较为灵活，尤其R，不仅免费而且开源，有很多程序包都是相应专业的牛人编写的，已经在很大程度上满足了实际问题的需求。而SAS的优势在于权威，不想R中某些包的对错和效率无法得到保证。因此，可以对两者进行统一学习。
规划类主要适用的是LINGO和LINDO，但两者相对适用较少v2rayhub和v2rayng，，因为直接的规划类问题很少出现在建模竞赛之中。它们主要是解决规划类问题和运筹学的问题，包括线性规划，排队论等问题。两者学习LINGO即可，可将该软件分配给建模的同学学习。
最后就是通用编程类，即可以解决大多数问题。主要包括MATLAB和C等。MATLAB也有许多工具箱，同样可以解决类似的统计规划问题v2rayhub和v2rayng。此外，MATLAB的优势就是运算单位为矩阵，对于关于矩阵的部分运算要比C方便。C的优势就是它是最基本的语言，相对运行速度较快，比较适合编程基本功扎实的同学。
综上，对于非计算机专业的同学，重点学习MATLAB和SAS即可，这两个软件大多可以解决建模中涉及到的实际问题。
个人见解，上次我在数学建模一般都需要使用什么软件呢？见到过其他的解释，你可以去看看
