0. 前言

笔者在上个月（22年11月）参加了数学建模亚太赛。由于是第一次参加数学建模的比赛，没有前人和老师指点，很多东西靠自己摸索，吃了不少亏。
比赛已经结束有一段时间了，这几天趁着有时间写一份心得，希望能帮到有需要的人。

1. 赛前准备

自我评估

有参加比赛的愿望总归是好事，但是如果你单纯为了拿奖想参加，那我劝你别报。因为数模比赛与其他比赛不同，它更像是一场马拉松，如果你没有兴趣或者相关能力做支撑，很容易半途而废。
不论你是想担任建模手，编程手，写手，我建议你：

• 至少掌握一门编程语言，可以不用学的太深，主要目的是了解编程的思想，使用它只是次要目的
• 学会Excel并精通，如果你不擅长编程，Excel能救你一命
• 会英语，不用精通，至少把四六级过了，如果英语不好，找资料以及和队友沟通都困难
• 最好学过线性代数，概率论，统计学
• 擅长查资料（不是指擅长用百度），最好平常有多种的信息来源

以上几点不是必备条件，但是建议都有，因为如果不具备这些条件后期临近比赛再恶补会很麻烦。
确认自己是否有充足时间参与学习数模，以及确保自己不会因此落下学业，毕竟比起比赛，学业更重要。

组队

队员分工

首先，比赛前两三个月就需要组好队了。关于组队这方面，首先一定要选择彼此能性格契合的队友，且最好不要是关系特别亲密的朋友，因为比赛期间很有可能发生争执甚至吵架，如果因为这个原因把人际关系搞杂了不是很好。提前两三个月的时间主要是为了有足够时间互相了解，了解其他人的优缺点，有足够时间换队友等。建议对队友也按上一条自我评估的标准评估一下。之后就拟定每个人负责的方面，一般一个人主要负责一个，即建模手，编程手，写手，并且选一下队长。有的比赛是允许1人或者2人参赛的，那么也要提前规划好分工，利用赛前时间提前学习或者复习对应内容。一定要和队友约法三章：不要中途退出，不要摆烂，不要发脾气

指导老师

指导老师也是团队的一部分！很多人会不重视这一点，所以不会提前选择指导老师。和队员的要求一样，指导老师需要提前两三个月沟通联系好，了解一下是否有足够能力担任本队的指导任务，再约法三章。

注：笔者因为没提前了解过指导老师，随便选了一个老师，比赛期间老师经常失联，导致我们孤立无援只能自己想办法，浪费了很多时间

学习与复习

完成组队之后就可以开始学习了，建议不论个人分工先把所有的数模相关的概念了解一遍，可以不用看太细，有印象即可，后期比赛如果用到再去详细看。
这里推荐清风的数学建模视频，比较适合零基础的同学学习，但是视频比较多，需要提前几个月开始观看

由于后半部分是付费的，可以上YouTube找有人上传的完整版看，内容是一样的
不论个人分工，最好对所有工作都有了解，以防突发状况。而你需要把你分工相关的内容重点看一下。

建模

建模方面可以先将所有方法都系统地了解一下，至少知道有这个方法以及这个方法是用来做什么的。后期比赛过程中就有方向了，可以上网再详细学习了解。

编程

注意区分编程语言，编程软件，代码的概念。编程不仅仅是代码，而是一整套逻辑思想。
时间充足的情况下建议先学习建模方法再学习对应的代码，并且试着自己写一套。建模手需要有一个自己的代码仓库（比如GitHub）来存储自己所有的原创代码，因为比赛时间很紧张并且代码需要查重，没有时间从头到尾写代码。
编程语言建议学习Python和MatLab，其他的如Lingo，R等也都可以，只要你觉得对你有帮助都可以。

写作

建议去学校图书馆找比赛论文相关书籍，能找到许多相关的书籍。也可以上网找，只要你觉得有帮助。
一定要学会使用Latex做公式和排版，个别小比赛规定不严不要求使用，但是美赛和国赛是一定会规定的。

比赛前一个星期

• 准备好一个以上的排插，一包抽纸，移动电源，草稿纸，浓缩咖啡
• 有需要的话再准备一个路由器，最好是OpenWRT系统的，方便小组的学术上网
• 去图书馆借书，把和数模相关的教程书籍，论文等都借走，比赛期间随时查阅，很多时候求助搜索引擎不如翻书快
• 如果比赛在校内进行，建议去找学校教务处申请借一间教室，方便小组的讨论。借之前先去一下，了解一下是否有安排上课或者里面是否有同学在里面自习。最好是有黑板和多媒体可以使用的。一定要确保有一个能自由讨论不被打扰的环境。
• 比赛前几天调整好作息，适应早睡早起，因为有的比赛第一天一大早就发题目了，需要留足时间讨论确认选题。
• 如果课表有课冲突了，提前向任课老师请假，后期再自行补课。
• 调整好心态，既不能太紧张也不能太放松。

2. 比赛

审题

第一天一大早就发题了，团队可以一起吃个早饭同时讨论一下选题。AB题题量少难度大，C题难度小题量多。一般选C题的人较多，可能评奖的难度也大。需要合理斟酌。
可以搜索一些过去的论文，看看是否有类似的题目，看看自己是否能接受。
注意：题目一定要读完，包括参考资料的链接也要打开看看，很有可能题目做到后面缺了什么在参考资料里就写的很详细。

时间分配

比赛时间很紧张，往往一道题所建立的模型会推倒重来很多遍，而这会浪费很多时间。
以这次亚太赛为例，四天时间可以大致安排如下：

不同比赛与选题对时间分配要求不同，需要合理安排时间和分工。

信息获取

学会使用互联网来查找你想要的内容。请戒掉使用百度的习惯，百度的信息相当不可靠且充斥着大量的广告。请使用谷歌和必应。
中文的技术内容，比较优质的来源有知乎，CSDN，简书等，以及各种大佬的个人博客。
英文内容建议直接在Google上用英语搜索，一般Google的搜索结果比较靠谱。
建议擅长使用英文搜索找英文信息而不是中文。
查找相关论文建议使用知网和Google Scholar，前者中文内容覆盖比较全，后者可以多语言搜索，英文偏多，中文也有覆盖，最为全面。

数据获取与处理

获取

通过搜索引擎可以搜索到一些现成的数据，比如如果想要找新冠每日新增数据可以在Google搜"COVID-19 daily new cases data CSV download"，将所有关键词输入，就能找到很多有效的信息。一些大学，研究所，政府机构会在官网上提供这些数据，通常是.csv格式的，用Excel可以直接打开，经过一些Excel的处理就可以使用了。
如果有能力写爬虫，也可以自己从一些网站上爬数据。当然，如果有现成的数据更好。

处理

大部分的数据处理是无法人工完成的，因为一些数据可能动辄上万行的数据记录，凭人工是无法处理的。可以使用Python，Excel等做预处理，再导入到MatLab里做进一步处理。

关于SPSS

使用SPSS工具可以直接生成数据分析结果以及一些图像。一些工具比如SPSSPRO（注意，这个是一个国产产品，不是IBM的SPSS）可以直接生成论文和图像，省去了很多繁琐的步骤。关于是否能直接使用生成的文章暂且存疑，SPSSPRO的官方声称是可以直接使用的，但是我们咨询过指导老师，使用该产品省略了太多步骤，不适合比赛使用。建议个人斟酌。

3. 赛后

做总结

可以自己写一篇心得，就如我现在做的一样。

保存资料

比赛所有写的论文，代码，建议本地存一份，云端备份一份（比如开一个GitHub的private仓库），不要比赛完了就把东西丢掉，因为很有可能下一次比赛可以用到。
有个GitHub的代码仓库是个好习惯，建议比赛结束后将代码重新整理上传。

继续学习

总结比赛中有哪些不足，之后再去学习相关内容。