一般来说，核心论文希望提高发表成功率基本与数据挂钩。 单纯的理论知识、定性分析无疑会降低论文的含量。 因此，建模是基本的，但也是考验个人能力的要求。 从建模目标的确定到数据检索、建模最终有效性的验证，虽然有一定的方法和技术，但必须遵循以下原则。 建模创造性
在制作模型之前，需要广泛调查参考文献。 针对你的选择题，你可以选择模型使用。 如何改进模式、创新模式才能提高论文的可行性？
而且，你的求解方法需要内在的逻辑性和说服力。
最后，进行结果检验、灵敏度分析，得出结论
在数据检索以及参考文献检索部分，需要如下所示熟练使用工具。
如何寻找参考文献？ 常用网站：每个网站收录内容都是分开的，根据选题进行选择。
百度学术、知网、万方、谷歌学术、维普从收录效率上看，知网知网论文类文献每日更新，其他文献每月更新，万方不定期、不定量更新，因此知网检索收录效率为高一，有利于文章检索收录
如何查找数据？ 典型数据库：根据所需的数据类型搜索相应的数据源
中华人民共和国国家统计局，世界银行——各国发展数据，GitHub——高质量公共数据集。 国家统计局包括国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格、农业、工业、运输、旅游、教育、科技、卫生等数据，年度、季度、月度、查询世界银行包括各国相关发展数据GitHub上农业、生物、计算机、天气、经济学、博物馆、机器学习等几乎所有能想到的数据都是免费的。
建模方法？ 所有假说都要根据论文要论证的论点来假设，所有假说都要符合题意，模型可以是一组数学结构，也可以是一组数学解决方案；
模型的建立一定要有假设，根据现有的数量关系得出可能的结论，通过增加数据进行验证或预置
当然模型具有实用性，不能盲目追求繁杂的事情。 能够有效解决问题的逻辑往往很简单，就是加减乘除的合理运用。
如何求解模型？ 一般模型的求解可以直接用软件给出，论文只需列举关键步骤，但需要详细引用所用原理和依据，包括变量选择、公式构建的合理性。
计算的结果应该在论文中强调表达。
如何分析和验证模型？ 在分析过程中尽量结合文字形式，用简单的语言解释，不要掺杂太多复杂的专业术语；
结论必须明确，对可持续使用的规律或模式必须重点强调；
对数值结果或模拟结果进行必要的检查。
当然，完整无缺的模型，只有在不断验证的基础上相对完善的模型。 要客观地观察模型并得到缺陷型，需要针对求出的误差分析产生原因。
建模的形式是如何美化的？ 建模涉及许多公式，在word中编辑的格式不是专业的。 此外，简单的三线表太常见了，需要加强工具的使用。 常用的数据分析软件包括visio、spss、matlab等图片的表达，使整篇论文有质感。 另外，很多小软件也被采用。 但是，大家还需要对论文建模进行必要的仔细筛选。 好的结论也很重要，但美观也同样重要。 初学者可以在建模过程中多学习别人的想法，模仿别人的算法，并根据实际情况进行调整，形成自己的体系。 有更多论文的问题在线咨询哦~
