人先定义问题
先明确目标、变量、约束、数据和评价标准，再让 AI 参与推理。
Founder
关于创始人
10年深耕数学建模教育，将方法论与AI工具系统融合
10+
执教年数
5
出版著作
4×O
HiMCM特等奖
80%
竞赛获奖率
从问题提出、数据准备、模型选择到论文写作与团队协作。
整合模型库、学习中心、竞赛资源、论文库、工具箱和 AI 建模搭档。
输入模型、竞赛、论文、数据、提示词或工具关键词，系统会推荐相关页面，并提示关键词可能对应的内容类型。
按学习、备赛、选模和协作四类目标进入对应工具，减少寻找成本，更快开始真实建模。
当题目提供真实数据、需要爬取数据或需要融合多源信息时，数据预处理是建模前必须完成的数据准备能力。它决定了后续模型输入是否可信、结果是否可解释。
识别缺失值、重复记录、异常值和口径不一致，保留可追溯的处理依据。
统一单位、时间粒度、类别编码和数值尺度，避免模型被量纲或格式误导。
把原始字段转化为能够表达机制的指标，例如增长率、密度、比例、滞后项和综合指标。
通过描述统计、可视化和交叉检查确认数据处理没有引入偏差，形成可写入论文的方法说明。
从经济到物理，从心理到工程，数学建模贯穿各学科的核心问题
从问题分析到验证、应用推广，再到反思改进的完整工作流
从基础学习、赛题分析、模型构建到论文阅读、写作表达和工具协作，形成一条可持续迭代的建模路径。
10年深耕数学建模教育，将方法论与AI工具系统融合
