研报速递 
一篇优秀的正大杯国奖报告通常会涉及到大数据挖掘和数学模型这两个必不可少的元素。因此，建议对团队成员进行如下分工：
👨💻 团队成员一：负责编程和模型求解
（优先考虑专业：计算机类专业 > 统计学专业 > 理工科其他专业）
学习使用 Python 进行爬虫和文本分析。前提是你们的题目能够应用文本分析，可以参考往年报告中如何运用这一技术。请注意，并非所有主题都适合进行文本分析，必要时再进行学习。
学习用 Python 绘制各种美观的数据图。在描述性分析部分，数据图的使用非常频繁，而 Python 绘制的图通常更具专业性。建议在 B 站寻找相关视频教程📹。
利用软件实现各种模型求解，从易到难。市场调查属于统计建模的范畴，包括结构方程、各种回归模型和主成分分析等。相对而言，深度强化学习模型的应用较少。因此，许多统计建模的算法可以通过现成软件实现，而无需编程。例如，Stata、SPSS 和 AMOS（专门用于结构方程分析）都能完成大部分统计建模任务。而深度强化学习模型在现在的国奖报告中也逐渐被使用起来，所以编程同学需要使用 python 或者 matlab 去实现这些模型，这些视频在小破站上都有现成的可以学习📺。
编程的同学还需要总结每篇报告中所用模型的求解方法，包括如何套用模型及使用软件求解的过程。
对于神经网络、KNN、CNN 等机器学习模型，它们在统计建模中的应用较少，但目前也有获奖团队在使用，所以可以多参考学习国奖报告🏆。另外建议查阅一些权威的调查类文献期刊，了解老师或研究生使用的模型📚。如果发现复杂的模型，可以尝试将其应用到自己的报告中，以突出与他人的不同。
🔢 团队成员二：负责建模并套用模型
（优先考虑专业：统计学专业 > 数学类专业 > 其他理工科专业）
总结所有报告中的数学模型，理解他人是如何确定模型中的自变量、因变量和指标的，以及各个模型适用的问题类型。并不需要掌握每个公式，只需了解如何套用模型，同时也要总结模型的检验方法。
借阅一本统计建模书籍，用于查询报告中不熟悉的模型📖。查看书中的相应案例，有助于理解模型的应用。
其实建模和编程之间的界限并不明显，建议两位同学加强合作与沟通🤝。
每套数学模型对应的调查问卷数据也需要总结。有些问卷数据难以直接用于模型，例如多选题，而量表题则更#正大杯 #市调大赛 #市调 #市调大赛资料
👨💻 团队成员一：负责编程和模型求解
（优先考虑专业：计算机类专业 > 统计学专业 > 理工科其他专业）
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学习用 Python 绘制各种美观的数据图。在描述性分析部分，数据图的使用非常频繁，而 Python 绘制的图通常更具专业性。建议在 B 站寻找相关视频教程📹。
利用软件实现各种模型求解，从易到难。市场调查属于统计建模的范畴，包括结构方程、各种回归模型和主成分分析等。相对而言，深度强化学习模型的应用较少。因此，许多统计建模的算法可以通过现成软件实现，而无需编程。例如，Stata、SPSS 和 AMOS（专门用于结构方程分析）都能完成大部分统计建模任务。而深度强化学习模型在现在的国奖报告中也逐渐被使用起来，所以编程同学需要使用 python 或者 matlab 去实现这些模型，这些视频在小破站上都有现成的可以学习📺。
编程的同学还需要总结每篇报告中所用模型的求解方法，包括如何套用模型及使用软件求解的过程。
对于神经网络、KNN、CNN 等机器学习模型，它们在统计建模中的应用较少，但目前也有获奖团队在使用，所以可以多参考学习国奖报告🏆。另外建议查阅一些权威的调查类文献期刊，了解老师或研究生使用的模型📚。如果发现复杂的模型，可以尝试将其应用到自己的报告中，以突出与他人的不同。
🔢 团队成员二：负责建模并套用模型
（优先考虑专业：统计学专业 > 数学类专业 > 其他理工科专业）
总结所有报告中的数学模型，理解他人是如何确定模型中的自变量、因变量和指标的，以及各个模型适用的问题类型。并不需要掌握每个公式，只需了解如何套用模型，同时也要总结模型的检验方法。
借阅一本统计建模书籍，用于查询报告中不熟悉的模型📖。查看书中的相应案例，有助于理解模型的应用。
其实建模和编程之间的界限并不明显，建议两位同学加强合作与沟通🤝。
每套数学模型对应的调查问卷数据也需要总结。有些问卷数据难以直接用于模型，例如多选题，而量表题则更#正大杯 #市调大赛 #市调 #市调大赛资料
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