微易学生成绩分析处理图表系统
㈠ 我想找一个就是我在学校微机课上一个做幻灯片的软件，可我不知道名字了，图标我上次用时
PowerPoint
㈡ 《图表辨析与交易系统》这本书怎么样
《图表辨析与交易系统》以系统交易为着眼点，以图表分析为主线，以道氏理论和相关独创理论为工具，详细介绍金融交易产品（图例均为外汇）的交易流程及相关心理控制技巧。《图表辨析与交易系统》具有几大特色：
•系统性：从图表分析到交易过程
《图表辨析与交易系统》从道氏理论这一基本方法开始，辅之以其他分析技巧，解决单张图表的趋势方向抉择问题。然后结合创新的三重时间窗口理论，揉和三张不同周期的图表，以揭示长中短期方向，并从中甄选交易机会及其信号系统。之后详细介绍了如何入场、持仓、出场，以及这些过程中的心理控制方法。
•创新性：每一章都包含创新性和独创性内容
《图表辨析与交易系统》创新性和独创性内容包括趋势停滞的认定、逢高/逢低交易法、123法则的深度应用、形态本质的揭示、关键位置理论、九类节奏、道氏理论短期反转的认定、顺势概率的计算、宏观图表/中观图表/微观图表、小级别图表五大主旋律的认定、微观图表的短期大概率、交易机会的选择、交易信号的认定、基于图表辨析的交易布局等。
•深刻性：对关键性问题的深入探讨
这些关键性问题包括趋势重启问题、反转问题、入场、入场前的准备等。
•实战性：实际走势讲解
《图表辨析与交易系统》的所有图例除了少量自画图外，绝大部分为实际走势，就图说图。同时针对投资者实战问题有的放矢地讲解。
•批判性：勿为流行观念所惑，勇于深入自检
《图表辨析与交易系统》明确了市场非随机的特点，批判了当下流行的一味重视心理控制的现象，揭示了盈利的实质及实现盈利的原则，批驳了“提高盈亏比”的非实用性。最终利用木桶原理帮助读者梳理系统各部分关系。
•首创——
利用LDL/H分析趋势
认定趋势的停滞、反转、延续、调整
非随机与震荡走势、趋势与调整走势的区别及界定
九类节奏
关键位置
单根K线定乾坤
虚假反转
七类短期反转及其认定方法
顺势概率的计算方法
宏观、中观和微观图表
五大图表主旋律
短期大概率
多空博弈期
账户主体管理
系统太极图
•首次揭示——
盈利的实质
高风险回报比的陷阱
心理因素的地位问题
交易系统及其子模块
创新应用123法则和2B法则的方法
趋势通道及形态的本质
•首次公布——
逢高/逢低交易法
十类高价值交易机会
交易信号的认定
交易布局的系统方法
交易过程控制方法
㈢ 有限元分析软件很多 大家给推荐一个 国内流行的 谢谢 要详细介绍和对比
FEPG系统
1、前处理自动生成系统
本系统采用广大工程师乐于接受的带关键字的表格数据输入方式，但表格的个数、名字、形式、列变量（即字段）数和名字，以及表格数据的类型、显示格式和存文件方式等，均可按用户规定，没有任何限制。在数据文件中允许用户引入变量，允许用户采用任何FORTRAN函数表达式及子程序输入数据，允许用户在任何地方插入FORTRAN源程序。可对各种复杂的复连通域自动产生有限元网格，可自动并接任意多个子区域的数据。
本系统提供了大量的宏命令帮助用户快速，方便地进行网格剖分。宏命令方式基本上等价于子程序方式，宏命令方式可以带缺省参数， 因此在调用时，宏命令方式比子程序方式更灵活更方便。
2、单元子程序自动生成系统
自动产生计算单元刚度矩阵、质量矩阵、阻尼矩阵和单元荷载向量的单元子程序。本系统允许有任意多个未知函数、任意多个广义位移、任意阶插值多项式、任意维数空间、任意阶（不超过四阶）偏微分方程组（包括非对称）。用户只需输入变分 （虚功）表达式，坐标变换表达式即可得到单元子程序。全部名字（如：未知函数、广义位移、坐标变量等）皆可按用户习惯自行规定。除此之外，本系统还提供了常用的公式库，用户可直接调用这些公式。对库中没有的公式还可利用本系统提供的公式生成程序自动产生。
3、算法程序自动生成系统
按照用户给出的对应于线性化和时间离散化后的代数方程组的矩阵表达式及右端项表达式自动产生算法主程序；按照后处理表达式自动产生算法后处理计算程序，为计算非稳态和非线性耦合问题提供了强有力的工具。
4、各种求解器
本系统提供多种求解线性代数方程组程序。包括只用内存的对称和非对称变带宽求解器，用外存的对称和非对称变带宽求解器，高斯-塞德尔求解器，松驰迭代法求解器，共轭梯度法求解器，不完全LU分解预条件子共轭梯度法求解器等。
5、WINDOWS风格的用户界面
用户界面是有限元程序自动生成系统的一个独立部分，它可以调用和运行有限元程序自动生成系统的全部功能，具有切换工作路径，建立和编辑文本文件，浏览各子系统的使用说明和文件原型，运行常用命令，创建应用向导，复制界面提供的文件及算例，运行有限元自动生成系统的后处理等功能。 用户界面采用中文 WINDOWS 95/98/20/NT 应用软件的统一界面，可同时打开多文挡窗口。常用命令均可通过Windows 风格的菜单运行。
6、由公式库生成有限元程序
在Windows风格的用户界面上，利用向导AppWizard的功能，用户只需依次选择学科，坐标系，具体问题，问题类型，单元，求解器，算例数据，然后点击“RUN按钮”，即可自动生成自己所需的有限元程序。
7、有限元图形交互系统
本图形交互系统在WINDOWS风格的图形界面下提供有限元网格及其计算结果的图形显示功能，可以显示有限元网格图、单元材料分布图、节点号、单元号、有限元计算结果（如应力场、温度场、位移场、应变场、主应力和折算应力等）的等值线、着色图、失量图、网格变形图等，可以进行三维视图的旋转、放缩、消隐、切片以及显示部分单元的功能。
8、有限元程序管理器（WorkSpace）
在 Windows 风格的用户界面的文件菜单下，打开WorkSpace ，将看到整个利用向导AppWizard自动生成的有限元程序的结构，它由以下几个部分组成：
菜单文件夹，算法文件夹，前处理文件夹 ，基本不变元件程序文件夹，批处理文件夹，绘图文件夹。若用户需要对文件夹的文件进行编辑，编译或运行，只需在相应的文件上点击鼠标右键，界面上将马上弹出一个可供用户选择使用的命令菜单。利用 WorkSpace 的功能，用户不需要了解FEPG系统的任何命令，却依然能够轻松自如地使用系统。
9、在线生成有限元程序系统（FEPG网络版）
本版的特点是把FEPG（有限元程序自动生成系统）安装在服务器上，用户通过Internet网或局域网使用这一系统。用户无须在每一台PC机上安装这一系统。这一系统的工作原理是：客户端用户通过PC机上的界面程序描述有限元问题并传送给服务器，由服务器相应的生成FORTRAN源程序，送回客户端，PC机并自动编译和运行。由于由服务器生成源代码量不大，一般不超过100K字节，因此服务器的运行时间及送回客户端所需的时间很短，一般在数秒钟内即可完成。用户使用FEPG网络版，与使用安装在自己的PC机上的单机版，感觉上是完全一样的。
㈣ 数据分析哪个软件好用还是说其实都差不多
数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层
第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；
DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
㈤ python做数据分析怎么样
我使用python这门语言也有三年了，被其简洁、易读、强大的库所折服，我已经深深爱上了python。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。
在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。
Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：
Numpy
Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：
1. 快速高效的多维数组对象ndarray。
2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。
4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。
除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。
SciPy
是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：
1. scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
2. scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
3. scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
4. scipy.signal：信号处理工具。
5. scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
6. scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
7. scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。
8. scipy.weave：利用内联C++代码加速数组计算的工具。
注：NumPy跟SciPy的有机结合完全可以替代MATLAB的计算功能（包括其插件工具箱）。
SymPy
是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。
pandas
提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
对于使用R语言进行统计计算的用户，肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生，因为它源自于R的data.frame对象。但是这两个对象并不相同。R的data.frame对象所提供的功能只是DataFrame对象所提供的功能的一个子集。也就是说pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更强大。
matplotlib
是最流行的用于绘制数据图表的Python库。它最初由John D. Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发人员团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。它跟IPython（马上就会讲到）结合得很好，因而提供了一种非常好用的交互式数据绘图环境。绘制的图表也是交互式的，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览。
TVTK
是python数据三维可视化库，是一套功能十分强大的三维数据可视化库，它提供了Python风格的API，并支持Trait属性(由于Python是动态编程语言，其变量没有类型，这种灵活性有助于快速开发，但是也有缺点。而Trait库可以为对象的属性添加检校功能，从而提高程序的可读性，降低出错率。) 和NumPy数组。此库非常庞大，因此开发公司提供了一个查询文档，用户可以通过下面语句运行它：
>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc
>>> tvtk_doc.main()
Scikit-Learn
是基于python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析。其文档、实例都比较齐全。
小编建议：初学者使用python(x, y)，其是一个免费的科学和工程开发包，提供数学计算、数据分析和可视化展示。非常方便！
其官网：www.pythonxy.com（由于某种原因，国内上不去，需要翻墙）
下载地址：ftp://ftp.ntua.gr/pub/devel/pythonxy/（小编到网上搜到的一个地址，亲测可以用）
下图展示了python(x, y) 强大功能。
㈥ 统计图表制作软件
spss13.0
SPSS是现代统计软件的典型代表，其全称是：Statistical Package（或Program） for the Social Sciences，即社会科学统计软件包（或社会科学统计程序）。该软件是一种集成化的计算机数据处理应用软件。1968年，美国斯坦福大学H.Nie等三位大学生开发了最早的SPSS统计软件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司。20世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，从而确立了个人用户市场第一的地位。同时SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9个语种版本。SPSS/PC＋的推出，极大地扩充了它的应用范围，使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，。目前已经在国内逐渐流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS软件在社会科学、自然科学的各个领域都能发挥巨大作用，它在全球约有25万家产品用户， 已经广泛应用于经济学、生物学、教育学、心理学、医学以及体育、工业、农业、林业、商业和金融等各个领域和行业。SPSS是世界上公认的三大数据分析软件之一（SAS、SPSS和SYSTAT）。1994至1998年间，SPSS公司陆续购并了SYSTAT公司、BMDP公司等，由原来单一统计产品开发转向企业、教育科研及政府机构提供全面信息统计决策支持服务。我国用户目前大多使用9.0—12.0版本，SPSS的功能包括数据统计管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等。
SPSS软件的特点
①集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、 相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕(或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
③自从1995年SPSS公司与微软公司合作开发SPSS界面后，SPSS界面变得越来越友好，操作也越来越简单。熟悉微软公司产品的用户学起SPSS操作很容易上手。SPSS for Windows界面完全是菜单式，一般稍有统计基础的人经过三天培训即可用SPSS做简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等等，关键在于如何进行结果分析及解释，这一方面需要学习一些数理统计的基本知识，另一方面也要多进行实践，在实践中了解各种统计结果的实际意义。
SPSS的版本及新增功能
SPSS的版本升级的很快，软件功能不断完善，操作越来越简便，与其他软件的接口也越来越多。SPSS的版本升级很快，2004年9月1号发布了英文版的SPSS13.0 ，2005年11月10号发布了英文版的SPSS14.0。现在比较成熟的是SPSS13.0 ，这个版本有汉化补丁。以下介绍SPSS13.0版本的新增功能。
1．增强的数据管理功能
1）超长变量名：在SPSS12.0中，变量名已经最多可以为64个字符长度，SPSS13.0中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易。
2．更完善的结果报告功能
1）统计图：操作更为便捷外，突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（Paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。
2）统计表：几乎全部过程的输出都将会弃用文本，改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。此外，枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中，这些无疑都方便了用户的使用。
3．为Complex Samples模块增加统计建模功能
Complex Samples模块有很大的改观，一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。
4．新增的Classification Tree模块
这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分，而不需要用户有太多的统计专业知识。目前在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。现在已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。 为了方便新老用户的使用，Tree模块在操作方式上不再使用AnswerTree中的向导方式，而是SPSS近两年开始采用的交互式选项卡对话框。但是，整个选项卡界面的内容实际上是和原先的向导基本一致的，另外，模型的结果输出仍然是AnswerTree中标准的树形图，这使得AnswerTree的老用户基本上不需要专门的学习就能够懂得如何使用该模块。
5．更好的SPSS系列产品兼容性
在SPSS13.0中，软件已经可以和其他一些最新的产品很好的整合在一起，形成更为完整的解决方案。例如，SPSS、SPSS Data Entry和新发布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了对调查研究的完整解决方案。而新增的SPSS Classification Trees模块将使得SPSS软件本身就能够针对市场细分工作提供更为完整的方法体系。
以上是SPSS13.0的新增功能，在我们作深度分析时是很有帮助的，大家在做数据分析时可以使用。（完）
spss13.0下载地址：
http://www.bdstar.org/Soft/ShowSoftDown.asp?UrlID=1&SoftID=150
希望你能满意@！
㈦ 请老师们帮我制作一套短线炒股操作系统，非常感谢！ 希望能详细点！特别是最重要的地方！
短线技法的具体运用
追涨战术的展开条件：右侧交易用于短线
大盘最好处于涨势阶段，至少也需要平衡，不能处在大跌走势中。30日均线要向上，除非超级短线，否则绝不允许追击30日均线向下的股票。
追涨战术还适用于周均线保持走平或向上的标准或非标准多头排列；周K线为中、小阳线；日线图中3日均线首次带量攻击且攻击阳线涨幅力度较大；技术面的图表系统和指标系统最理想的是全部金叉共振，多头向上。
其他情况下最好采用低吸战术，轻易不要追涨。追涨战术最适合于短线热点股群的突击操作。
追涨失败的实战处理：止损和补仓。
低吸战术的展开条件：股价攻击行进中调整结束或将结束
股价上涨阶段回调到关键技术位置、止跌缩量企稳时采用低吸战术。在60日、30周均线向上的前提下，股价回调到这些位置可以坚决低吸。这通常是大手笔补仓战术展开的操作良机。
追涨目标股遇到大盘突变而暴跌后缩量时，可以低吸。经历长期下跌后股价远离均线系统，周线图表处于低位，日KDJ两次金叉出现时，可以用短线抢反弹的眼光低吸。
技术面上从分时到周、月所有的指标均处于低位金叉将成时可以低吸。抢反弹操作的仓位应轻。60分钟技术系统发出卖出信号无论盈亏必须坚决出局。
特别提示，下降通道中低吸战术展开一定要小心、小心又小心。宁肯放弃机会不可错抓机会。
＊杀跌战术的展开条件：右侧交易用于短线
上涨行进中的目标股票应该让其彻底表现。只有等待其向上的攻击能力消后才可以判定是否出局。
实战中30分钟或60分图表、指标系统死叉是临盘杀跌出局的铺用法则。
在目标股票没有发出技术上卖出理由之前绝不能只凭感觉，因恐惧、担心其可能下跌就随便将该股卖出。这是非专业投资者的通病。
＊高势战术的展开条件：左侧交易用于中线
投资分析或业余操盘手推崇的所谓低吸高抛的高势不具备专业操作价值。
其高势的“高”，低吸的“低”，在实战中无法确定出客观的定量的可操作性标准。
该方法纯粹是业余水平的思维方式和操作方法，实战中不宜在专业选手中提倡。
在目标股票没有发出技术上的卖出理由 之前绝对不能只凭感觉，或因恐惧、担心其可能下跌就随便将该股卖出。这是企图比市场更聪明的投资者的致使通病。其隐含着极大的投资哲学思想上的错误。
＊短线操作错误的实战处置
我们是人不是神，既不能每次都看对也不能一次都不做错。对于专业选手来说，如果是偶然看错了，可以原谅，但做错了就很难给予原谅。因为操作标准和操作规则已经非常明确。不能像捍卫自己生命一样严格遵守操作纪律和操作规则是专业境界不高的具体表现。
＊出错情形及处理办法
高位看错必须严格止损，低位看错必须采取补仓。如果是做错了，则必须回头认真检查心态控制的问题。
㈧ 求解一道预赛模拟题，要怎么建模
一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明：数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤1.模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。2.模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。3.模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。4.模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。5.模型分析对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识，它要考查的内容单一，数据简单明确，不允许用计算器完成。对此而言，数模竞赛题是一个“课题”，大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中，它是一个综合性的问题，数据庞大，需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的（数学模型是实际的模拟，是实际问题的近似表达，它的完成是在某种合理的假设下，因此其只能是较优的，不唯一的），呈报的成果是一编“论文”。由此可见“数模竞赛”偏重于应用，它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分：1.实际问题背景涉及面宽——有社会，经济，管理，生活，环境，自然现象，工程技术，现代科学中出现的新问题等。一般都有一个比较确切的现实问题。2．-@/v1e+[.H2d4N&a0A1W若干假设条件有如下几种情况：1）只有过程、规则等定性假设，无具体定量数据；2）给出若干实测或统计数据；3）给出若干参数或图形；4）蕴涵着某些机动、可发挥的补充假设条件，或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据。3．2n9U8]#b;U$^0z要求回答的问题往往有几个问题，而且一般不是唯一答案。一般包含以下两部分：1）比较确定性的答案（基本答案）；2）更细致或更高层次的讨论结果（往往是讨论最优方案的提法和结果）。五、提交一篇论文，基本内容和格式是什么？提交一篇论文，基本内容和格式大致分三大部分：1.(h4\m-t,o-[,U'G&~标题、摘要部分题目——写出较确切的题目（不能只写A题、B题）。摘要——200-300字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。内容较多时最好有个目录。2.中心部分1）问题提出，问题分析。2）模型建立：①补充假设条件，明确概念，引进参数；②模型形式（可有多个形式的模型）；③模型求解；④模型性质；3）计算方法设计和计算机实现。4）结果分析与检验。5）讨论——模型的优缺点，改进方向，推广新思想。6）参考文献——注意格式。3.-J3ZL+w'm)t9a,U附录部分计算程序，框图。各种求解演算过程，计算中间结果。各种图形、表格。六、参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么？现学现用，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。具体说来，大概有以下这三个方面：第一方面：数学知识的应用能力归结起来大体上有以下几类：1）概率与数理统计2）统筹与线轴规划3）微分方程；还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么呢？一个词“自学”，我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。第二方面：计算机的运用能力一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica”软件的使用，最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。第三方面：论文的写作能力前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。评卷的教师们有一个共识，一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话，这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。七、小组中应该如何分工？传统的标准答案是——数学，编程，写作。其实分工不用那么明确，但有个前提是大家关系很好。不然的话，很容易产生矛盾。分工太明确了，会让人产生依赖思想，不愿去动脑子。理想的分工是这样的：数学建模竞赛小组中的每一个人，都能胜任其它人的工作，就算小组只剩下她（他）一个人，也照样能够搞定数学建模竞赛。在竞赛中的分工，只是为了提高工作的效率，做出更好的结果。具体的建议如下：一定要有一个人脑子比较活，善于思考问题，这个人勉强归于数学方面吧；一定要有一个人会编程序，能够实现一些算法。另外需要有一个论文写的比较好，不过写不好也没关系，多看一看别人的优秀论文，多用几次word，Visio就成了。一、写好数模答卷的重要性1.评定参赛队的成绩好坏、高低，获奖级别，数模答卷，是唯一依据。2.答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。3.写好答卷的训练，是科技写作的一种基本训练。二、答卷的基本内容，需要重视的问题1．评阅原则假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰程度。2．答卷的文章结构1）摘要。2）问题的叙述，问题的分析，背景的分析等。3）模型的假设，符号说明（表）。4）模型的建立（问题分析，公式推导，基本模型，最终或简化模型等）。5）模型的求解计算方法设计或选择；算法设计或选择，算法思想依据，步骤及实现，计算框图；所采用的软件名称；引用或建立必要的数学命题和定理；求解方案及流程。6）结果表示、分析与检验，误差分析，模型检验。7）模型评价，特点，优缺点，改进方法，推广。8）参考文献。9）附录、计算框图、详细图表。3.要重视的问题1）摘要。包括：a.模型的数学归类（在数学上属于什么类型）；b.建模的思想（思路）；c.算法思想（求解思路）；d.建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验……）；e.主要结果（数值结果，结论；回答题目所问的全部“问题”）。▲注意表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法、字体工整漂亮；打印最好，但要求符合文章格式。务必认真校对。2）问题重述。3）模型假设。根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。a.根据题目中条件作出假设b.根据题目中要求作出假设关键性假设不能缺；假设要切合题意。4）模型的建立。a.基本模型：ⅰ）首先要有数学模型：数学公式、方案等；ⅱ）基本模型，要求完整，正确，简明；b.简化模型：ⅰ）要明确说明简化思想，依据等；ⅱ）简化后模型，尽可能完整给出；c.模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。数学建模面临的、要解决的是实际问题，不追求数学上的高（级）、深（刻）、难（度大）。ⅰ）能用初等方法解决的、就不用高级方法；ⅱ）能用简单方法解决的，就不用复杂方法；ⅲ）能用被人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。d．鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异。数模创新可出现在：▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等；▲模型求解中；▲结果表示、分析、检验，模型检验；▲推广部分。e．在问题分析推导过程中，需要注意的问题：ⅰ）分析：中肯、确切；ⅱ）术语：专业、内行；ⅲ）原理、依据：正确、明确；ⅳ）表述：简明，关键步骤要列出；ⅴ）忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。5）模型求解。a.需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，尽可能论证严密。b.需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称。c.计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。d.设法算出合理的数值结果。6）结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示。a.最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；b.对数值结果或模拟结果进行必要的检验；结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。c.题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；d.列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；e.结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析。▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式。▲求解方案，用图示更好。7）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。8）模型评价优点突出，缺点不回避。改变原题要求，重新建模可在此做。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。9）参考文献10）附录详细的结果，详细的数据表格，可在此列出，但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。检查答卷的主要三点，把三关：a.模型的正确性、合理性、创新性b.结果的正确性、合理性c.文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩三、关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题；问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示；每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据；每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。四、答卷要求的原理1.准确――科学性；2.条理――逻辑性；3.简洁――数学美；4.创新――研究、应用目标之一，人才培养需要；5.实用――建模、实际问题要求。五、建模理念1.应用意识要解决实际问题，结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。2.数学建模用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。3.创新意识建模有特点，更加合理、科学、有效、符合实际；更有普遍应用意义；不单纯为创新而创新。1．时间和体力的问题竞赛中时间分配也很重要，分配不好可能完不成论文，所以开始时要大致做一下安排，不必分的太细，比如第一天做第一小题，第二天做第二小题，这样反而会有压力。开始阶段不忙写作，可以将一些小组讨论的要点记录下来，不要太工整，随便一下，到第三天再开始写论文也不迟的。另外要说的就是体力要跟上，三天一般睡眠只有不到10个小时。建议是赛前熬夜编程几次，但比赛前一天可不许熬呀，呵呵。2．团队合作是能否获奖的关键三天的比赛中，团队交流所占用的时间可能会超过一半。当出现分歧的时候应当如何解决是很关键的，甚至直接决定你是否可以获奖，我的建议是“妥协”，不要总认为自己的观点是正确的，多听听别人的观点，在两者之间谋求共同点。合作在竞赛前就应当培养，比如一块儿做一道题什么的，充分利用每个人的优点，也可以张三准备图论，李四准备最优化方法，然后几天后大家一块交流，这些都是可以磨合团队之间的关系的。3．重视摘要摘要首先不要写废话，也不要照抄题目的一些话，直奔主题，要写明自己怎样分析问题，用什么方法解决问题，最重要的是结论是什么要说清楚，在中国的竞赛中不写结论的话是一定不会得奖的。摘要至少需要琢磨两个小时，不要轻视了它的重要性。多看看优秀论文的摘要是如何去写的很有必要的，并要作为赛前准备的课题之一。4．论文写作要正规论文一定要大致按照摘要、问题重述、模型假设、符号说明、问题分析、（建立、分析、求解模型）、……、参考文献、附录等等的方式来写。一般初评会先淘汰一些结构失败的文章，如果没有论文的结构，内容再好也没有用。论文前面的结构一般都不会变的，后面可以按照实际情况来安排自己的结构，省略的部分可以有结果说明、灵敏度分析、其他模型、模型扩展、优缺点分析等等的东西，多看些优秀论文就知道还有哪些形式的了，附录可以贴一些算法流程图或比较大的结果或图表等等。5．模型的假设与模型的建立评委看完摘要后紧接着就是看模型假设了，有一个万能的方法就是可以抄题目中可以作为假设的几句话，这样会给人留下好的印象，毕竟说明你审题了。但不能全抄，要加上自己论文中的一些假设，最好不要太具体了，一些重要参数不要被定死只能取某些值，这样会让人感觉到论文的局限性较强。模型的建立是根据你对问题分析而来的，提出的数学符号和建立模型最好要比较接近，在同一页最好，以便评委可以对照符号来看，数学公式要严谨，推导要严密，这些都反映了一个人的数学素质和能力，即使你推导不对，别人看到你的阵势也首先会误以为你是对的。6．图文表并茂可以增色我听说一个不确切的信息是评委老师喜欢用Matlab编程的论文，不知道有没有这回事，但这说明了老师需要看一个具有图或表在其中的论文，一篇如果像**书那样写的论文估计没有人会对它感兴趣的，尤其是科技论文。Matlab编程之所以受到青睐是因为Matlab提供的图形处理能力很强大，图表的说明性特别强，如果结论有很多数据的话，最好做成图表的形式加以说明，会令你的论文更有说服力，也更加会受到评委的好评。一、数学建模竞赛中应当掌握的十类算法1．蒙特卡罗算法该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。2．数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具。3．线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现。4．图论算法这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。5．动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中。6．最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。7．网格算法和穷举法网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。8．一些连续离散化方法很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。9．数值分析算法如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。10．图象处理算法赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理。二、数学软件的主要分类有哪些？各有什么特点？数学软件从功能上分类可以分为通用数学软件包和专业数学软件包，通用数学包功能比较完备，包括各种数学、数值计算、丰富的数学函数、特殊函数、绘图函数、用户图形届面交互功能，与其他软件和语言的接口及庞大的外挂函数库机制（工具箱）。常见的通用数学软件包包括Matlab和Mathematica和Maple，其中Matlab是一个高性能的科技计算软件，广泛应用于数学计算、建模、仿真和数据分析处理及工程作图，Mathematica是数值和符号计算的代表性软件，Maple以符号运算、公式推导见长。专用数学包包括绘图软件类MathCAD，Tecplot，IDL，Surfer，Origin,SmartDraw,DSP2000），数值计算类：（Matcom，IDL，DataFit，S-Spline，Lindo，Lingo，O-Matrix，Scilab，Octave）,数值计算库（linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML）,有限元计算类（ANSYS，MARC，PARSTRAN，FLUENT，FEMLAB，FlexPDE，Algor，COSMOS,ABAQUS，ADINA），计算化学类（Gaussian98，Spartan，ADF2000，ChemOffice），数理统计类（GAUSS，SPSS，SAS，Splus，statistica，minitab）,数学公式排版类（MathType，MikTeX，ScientificWorkplace，ScientificNootbook）。三、关于数模竞赛的几本好书▲姜启源，《数学模型（第二版）》，高等教育出版社▲姜启源、谢金星、叶俊《数学建模（第三版）》，高等教育出版社▲萧树铁等，《数学实验》，高等教育出版社▲朱道元，《数学建模案例精选》，科学出版社▲雷功炎，《数学模型讲义》，北京大学出版社▲叶其孝等，《大学生数学建模竞赛辅导教材（一）~（四）》，湖南教育出版社▲江裕钊、辛培清，《数学模型与计算机模拟》，电子科技大学出版社▲杨启帆、边馥萍，《数学模型》，浙江大学出版社▲赵静等，《数学建模与数学实验》，高等教育出版社，施普林格出版社四、基础学科1．数学分析2．高等代数3．概率与数理统计4．最优化理论5．图论6．组合数学7．微分方程稳定性分析8．排队论五、常用网站和ftp▲/hmcm哈工大数模网站▲166.111.172.77六、历年试题1．MCM（美国大学生数学建模竞赛）1985A题#C;w'h6B%V8C动物群体管理1985B题5]%]+}%Y9`6V战略物资存储管理1986A题水道测量数据1986B题应急设施的位置1987A题盐的贮存1987B题停车场1988A题确定走私船的位置1988B题两辆铁路平板车的装货问题1989A题蠓的分类1989B题飞机排队1990A题;T8a,T1b#l$_;x药物在大脑中的分布1990B题扫雪问题1991A题估计水箱的流水量1991B题最小费用极小生成树1992A题航空控制雷达的功率1992B题9_;k5j*j$X5V6Z应急电力修复系统1993A题7k0G8I2{2_&o6Q加速餐厅剩菜堆肥的生成1993B题倒煤台的操作方案1994A题建筑费用1994B题9?4E2|-D4n4h,e-t计算机传输1995A题单螺旋线1995B题教师薪金分配1996A题海底探测1996B题1m2`*v(I-[2y'q$l2e:L竞赛论文的评定1997A题疾走龙属问题1997B题2b+\#c2ad7^8[-q开会决策1998A题MRI扫描仪1998B题+w5K+c2[0c9t3m学生等级划分1999A题#x#r;u1D-Wh1S9@M;|"t小型星撞击1999B题*U3b5P4u({8C8N;[$h非法集会1999C题大地污染2000A题空中交通控制2000C题;n0y0S"L'F4X'T9v5H大象的数量2002A题%D:q;P)d"r风和喷水池2002B题(w%S-D1_#I7S!b航空公司超员订票2003A题.I3N!t;r.x;{8p特技人员2003B题GAMMA刀治疗计划2004A题6V1w$g,r6L指纹是独一无二的吗？2004B题0y$?:I*^;p更快的快通系统2．CUMCM（全国大学生数学建模竞赛）1993年A题!u1J%N%P&w非线**调的频率设计1993年B题7Y6S+[!f7c6^球队排名问题1994年A题;@(j,S%n1[!D逢山开路1994年B题-V*a.j#u+w6v6b*m+[:X1M锁具装箱1995年A题5N$w:Y9e1I%Y/X一个飞行管理模型1995年B题.Y'O0C#p;b#\天车与冶炼炉的作业调度1996年A题最优捕鱼策略1996年B题节水洗衣机1997年A题零件的参数设计1997年B题截断切割1998年A题+D!N)H:F%\7E0Z8O投资的收益和风险1998年B题5B#c%L3h9p4X6v4a灾情巡视路线1999年A题%f%i6{/|,b2C;h#J自动化车床管理1999年B题+W([A;O0}5D.N钻井布局2000年A题DNA序列分类2000年B题$j:d"a.V&A-s;j'q(T;P钢管定购和运输2001年A题血管的三维重建2001年B题公交车调度2002年A题车灯线光源的优化设计2002年B题&S5L/G.N&I'T.X7]彩票中的数学2003年A题SARS的传播2003年B题8W:j.m$U"h露天矿生产的车辆安排2004年A题-L1H:N0R$`;I!W
㈨ 如何进行大数据分析及处理
探码科技大数据分析及处理过程
聚云化雨的处理方式
聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；
化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；
开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。
㈩ 经济类论文常用的统计软件
一、 SAS统计软件
SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制，年租金收入近12亿美元。SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。 在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS最新版为9.0版。网址：http://www.sas.com/。
SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。
SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。
SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS /FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。
SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。
目前SAS软件对Windows和Unix两种平台都提供支持，最新版本分别为8.X和6.X。与以往的版本比较，6.X版的SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在6.12版中，SAS系统增加了一个PC平台和三个新的UNIX平台，使SAS系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。SAS 6.12的另一个显著特征是通过对ODBC、OLE和MailAPIs等业界标准的支持，大大加强了SAS系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。
虽然在我国SAS的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS软件已成为专业研究人员实用的进行统计分析的标准软件。
然而，由于SAS系统是从大型机上的系统发展而来，其操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好，系统地学习和掌握SAS，需要花费一定的精力。而对大多数实际部门工作者而言，需要掌握的仅是如何利用统计分析软件来解决自己的实际问题，因此往往会与大型SAS软件系统失之交臂。但不管怎样，SAS作为专业统计分析软件中的巨无霸，现在鲜有软件在规模系列上与之抗衡。
二、 SPSS统计软件
SPSS是英文Statistical package for the social science 的缩写，翻译成汉语是社会学统计程序包，20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生研制，1975年在芝加哥组建SPSS总部。SPSS系统特点是操作比较方便，统计方法比较齐全，绘制图形、表格较有方便，输出结果比较直观。SPSS是用FORTRAN语言编写而成。适合进行从事社会学调查中的数据分析处理。最新版为13.0版。网址：http://www.spss.com/。
SPSS原名社会科学统计软件包，现已改名为统计解决方案服务软件。是世界著名的统计分析软件之一。
20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了 SPSS总部。20世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一套统计分析软件微机版本 SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的先河，从而确立了个人用户市场第一的地位。
同时SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9个语种版本。SPSS/PC＋的推出，极大地扩充了它的应用范围，使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据深入分析、使用灵活方便、功能设计齐全等方面给予了高度的评价与称赞。目前已经在国内广泛流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。
SPSS for Windows是一个组合式软件包，目前已经开发出SPSS12版本，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种统计图形和地图。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种操作系统的计算机上，最新的版采用 DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告，领先于诸多竞争对手。
方便易用是SPSS for Windows的主要优点，同时也是SPSS不够全面的原因所在。
三、 BMDP统计软件
BMDP是英文Biomedical computer programs 的缩写，翻译成汉语是生物医学计算程序，美国加州大学于1961年研制，是世界上最早的统计分析软件。特点是统计方法齐全，功能强大。但1991年的 7.0版后没有新的版本推出，使用不太普及，最后被SPSS公司收购。
四、 Stata统计软件
Stata统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。 特点是采用命令操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。最新版为8.0版。网址：http://www.stata.com/。
五、 EPINFO软件
EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的缩写，翻译成汉语是流行病学统计程序。美国疾病控制中心CDC和WHO共同研制，为完全免费软件。特点是数据录入非常直观，操作方便，并有一定的统计功能，但方法比较简单，主要应用于流行病学领域中的数据录入和管理工作。最新版为Epidata 2.0版及EPINFO2000版。
六、 Minitab
Minitab由美国宾州大学研制。其特点是简单易懂，很方便进行试验设计及质量控制功能。在国外大学统计学系开设的统计软件课程中，Minitab与SAS、BMDP并列，根据没有SPSS的份。最新版本为14.0版，网址：http://www.minitab.com/。
七、 Statistica
Statistica为一套完整的统计资料分析、图表、资料管理、应用程式发展系统；美国StatSoft公司开发。能提供使用者所有需要的统计及制图程序，制图功能强大，能够在图表视窗中显示各种统计分析和作图技术。
八、 SPLM统计软件
SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的缩写，翻译成汉语是线性模型拟合统计软件程序。1988年由解放军第四医学大学统计教研室研制。系统特点是采用线性模型的方法，实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。SPLM采用FORTRAN语言编写完成。但1999年推出3.0版后无新的产品推出。
九、 CHISS统计软件
CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的缩写，翻译成汉语是中华高智统计软件, 由北京元义堂科技公司研制，解放军总医院、首都医科大学、中国中医研究院等参加协作完成。1997年开始研发，2001年推出第一版。CHISS是一套具有数据信息管理、图形制作和数据分析的强大功能，并具有一定智能化的中文统计分析软件。CHISS的主要特点是操作简单直观，输出结果简洁。既可以采用光标点菜单式也可采用编写程序来完成各种任务。CHISS用C++语言、 FORTRAN语言和delphi 开发集成，采用模块组合式结构，已开发十个模块。 CHISS可以用于各类学校、科研所等从事统计学的教学和科研工作。最新版为CHISS2004版。网址：http://www.chiss.cn。
十、 SASD统计软件
SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的缩写，翻译成汉语是随机数据统计分析程序包。它是由中国科学院计算中心研制。系统特点是以FORTRAN源程序形式向用户提供大量的子程序可供用户进行二次开发，统计方法比较齐全，功能比较强大。SASD采用FORTRAN语言编写完成，比较适合从事统计专业人员使用。但无新版推出。
十一、 PEMS统计软件
PEMS是英文package for encyclopaedia of medical statistics汉语是中国医学网络全书－医学统计学软件包。它以＜中国医学网络全书＞一书为蓝本，开发的一套统计软件。系统特点是实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。PEMS采用TURBOC和TURBOBASIC语言编写完成，比较适合从事医学工作的非统计专业人员使用。最新版为PEMS3.0版。网址：http://www.pems888.com/。
十二、 EXCEL电子表格与统计功能
EXCEL电子表格是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全。
十三、 DAS统计软件
DAS是英文Drug and Statistics的缩写，翻译成汉语是药理学计算软件，由孙瑞元等开发。特点是内容涵盖基础药理学、临床药理学，药学，医学统计学。能多种处理结果同时显现。EXCEL平台使用方便，智能化，图表直接插入文档。网址：http://www.drugchina.net/。
十四、 SDAS统计软件
DAS是英文Statisticaldesign and analysis system的缩写，翻译成汉语是统计设计和分析系统。1992年由解放军总医院医学统计教研室开发。特点是窗口操作，操作方便，图表简明，与国内医学统计学教材一致。但只有DOS版，1995年后没新的版本。
十五、 Nosa统计软件
Nosa是非典型数据分析系统，1999年由解放军四军医大学医学统计教研室夏结来教授开发。特点是采用广义线性模型建模，从数据录入与管理、统计分析、绘图，到结果管理嵌入了当代数据处理技术。但只有DOS系统下使用。
十六 S-PLUS（此部分摘自厂家的软件宣传资料）
Insightful公司是世界著名的商务智能软件提供商，产品涵盖分析统计、数据挖掘、知识获取、决策支持等多个领域。公司总部设在美国西雅图。
S-PLUS作为一个工业数据分析工具与数据分析应用开发平台，在各行各业已经有较长的使用历史。并曾获得著名的“美国计算机协会优秀软件奖。
S-PLUS提供了方便、灵活、交互、可视化的操作环境，帮助您找出数据之间的关系和趋势，让您做出更好地决策。在科学研究、市场营销、产品研发、质量保证、财务分析、金融证券、资料统计等各个方面，S-PLUS都有广泛的应用。
S-PLUS有流畅、直观的操作界面，广泛的输入输出功能，不论您的数据在何处、数据的格式如何，都可以轻松地存取，生成的结果可以以任意格式进行输出 (图形、文档、表格、网页)。特别是：S-PLUS的操作界面与Microsoft Office完全一致，用鼠标轻松点击，就可以把S-PLUS 的分析结果嵌入到Word文档和PowerPoint文档中；S-PLUS与Excel无缝集成，您可以在S-PLUS 环境中随意操作Excel数据，也可以在Excel环境中使用S-PLUS功能，无需花时间在Excel及S-PLUS之间，将数据来回转换；S- PLUS可以在Internet环境中进行数据分析和结果发布。
S-PLUS领先于业界的探索式图形技术，使得您可以直观地展现隐藏在数据中的关系和趋势，不致迷失在简单的统计数值及文字报表中。S-PLUS提供超过80种的二维和三维图形库，您可以轻松修改每一层图形的细节，包括线条、颜色、字体等，产生您想要的图形。
S-PLUS提供超过4200种统计分析函数，包含了传统和现代的统计分析、数据挖掘、预测分析的算法。软件所有的分析功能都是向导式的，使您轻松完成数据的分析任务。S-PLUS的开放性，允许您自己开发新的算法，集成到S-PLUS软件中。您也可以从S-PLUS网站或者其它统计网站上免费下载算法，集成到S-PLUS软件中。
通过S-PLUS的脚本语言，可以记录和存储分析过程；或者，用鼠标拖拉对象（如按钮、菜单等等）到命令窗口，会立即产生相应的执行指令；反之，拖拉指令到工具列上，会产生相应的功能按钮。使得您的分析过程可以进行存储、共享和重复执行，大大减少您的重复工作量。
S-PLUS还提供强大的编程语言——S语言，您可以使用它来开发专门适合于您的个性化系统，也可以建立企业级的应用系统。而且，S-PLUS几乎可以集成到其它任何系统中，如：在Unix系统上，S-PLUS的CONNECT/Java接口，可以让S-PLUS集成到Java程序中。在Windows系统上，S-PLUS的CONNECT/C++接口，可以在您开发的C++程序内使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE接口，可以让您集成S-PLUS到其他Windows应用程序中，允许您从Excel或Visual Basic应用程序中执行S-PLUS功能。