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兴趣是最好的老师。数学建模竞赛所涉及的内容比较广泛，需要不断去学习，需要良好的兴趣做支撑。在学习的过程中难免会产生疑惑，要懂得自己学习的目的，在学习的过程中要学会多去查找资料、询问老师，唯有如此，才能不断提高自己的兴趣，才能继续学习。可以去数学建模学习资源网站进行学习。我非常肯定一次参赛，终身受益，没有兴趣，一切都是空谈。
向前辈学习。数学建模从第一届比赛至今有很多专家学者出了很多书，尚且有几十万学生参加过比赛，有很多优秀论文可以学习，比如司守奎老师的《数学建模算法与应用》，汪晓银老师的《数学软件与数学实验(第二版)》卓金武的《MATLAB在数学建模中的应用（第二版）》，每年参加全国大学生数学建模竞赛的有很多获得全国一等奖二等奖的优秀论文可以学习，学习方法，学习思想，不去模仿，永远无法超越。以此有一个论坛可以推荐：数学中国http://www.madio.net希望对你有用。
学习写论文。数学建模最终所展现的是一篇论文，如果你的模型建立的非常好，求解的非常正确，但你的论文表述不清，排版不公整，论文是没人会看的下去的，所以学习如何写好一篇论文很关键。数学建模论文分为：摘要、问题假设、问题分析、模型建立与求解、模型的评价、参考文献等多个部分。图中是一道数学建模论文部分《基于逐步回归的脑卒中发病环境因素分析及干预模型》一定要进行图、文、表并茂才能体现论文的丰富多彩，具有高价值性。
学习算法。在数学建模竞赛中，算法是解决问题关键，数学建模算法的整体数量不多，算法和解决问题呈现多对一的方式，每种算法都有自身的优缺点，需要在学习和运用的过程中学会选择。学习算法，首先得了解这个算法的背景，然后了解这个算法的使用条件、最后了解这个算法的基本原理。数学建模竞赛中的问题不是使用单一算法能解决问题的，需要对多种算法进行中和使用。将普通的数学公式综合利用起来就是一种思想，一种算法。
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学习软件。因社会工作需要，像Excel基础的办公软件可以解决基本的数据分析是需要掌握的，MATLAB的矩阵计算、绘图等功能需要掌握，lingo是处理规划、优化类问题的良好工具，SAS是处理大数据的良好帮手，R是一款开源软件，编程会让你得心应手（前提英语要好，英语不好就放弃吧）。下面这两幅图就是通过MATLAB进行编程画出来的。
学会团队合作。数学建模竞赛不是一个人参加的，通常情况下是三个人一组（你牛的话可以两个人，甚至一个人），踏实一点和队友一起合作，大战三天三夜完成一道题。在平时讨论或者竞赛过程中难免有歧义，有争论，需要相互协调，学会谅解，学会合作，分工：三人相互进行程序的编程、数据资料的整理、论文的写作，三个臭皮匠，团结协作，合理分工，才能比得上诸葛亮，才能在全国大学生数学建模竞赛中获得好成绩。男女搭配，干活不累，祝你参赛获得好的名次。