数学建模中的数据分析

数学建模中的数据分析是解决问题的核心环节。数据清洗阶段需要处理缺失值，填补空缺，剔除异常点。2022年某交通流量模型通过7天连续数据采集，识别出3个异常时间段，采用插值法修正后，预测准确度提升15个百分点。特征工程阶段提取关键变量，如某房价预测模型选取了8个区位特征和5个建筑特征，通过主成分分析将23个原始变量压缩为6个综合指标，大幅简化了后续计算过程。

数据分析在模型验证阶段同样关键。交叉验证技术将数据集分成5个子集，轮流作为测试集，确保模型稳定性。某能源消耗模型通过这种方法发现，工作日和周末数据需分开处理，合并后误差增加22%。实际应用中，残差分析能暴露模型缺陷，如某销售预测模型在季度末出现系统性偏差，通过添加促销活动特征因子后，偏差从1800单位降至300单位以内。