数学建模里面的结果分析怎么写啊？

结果分析通常可以从下面几个方面进行：

1） 模型的结果是否满足实际的条件，即约束检验

2） 将结果拿到现实的生产生活中，看是否满足客观事实，即实践检验

3） 结果的稳定性如何

4） 结果的最优性如何

5） 结果的综合评判

关于写作，可以参考北航出版社的《Matlab在数学建模中的应用》，书中有原始的竞赛获奖论文，写法非常值得借鉴，很有典型性，最重要的是有原始的Matlab模型求解源程序。

数学建模 结果分析怎么写

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

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。

有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的数学理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。

在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。

对所作的数学模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此数学模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。

关于数学建模数据分析的方法

建议使用层次分析法，就是将指标通过专家打分，分别赋权重，然后构造一个指标函数，在通过Spss或其他统计软件，进行求解。

模型的建立：目标函数的建立，以第一个，即经济效益为例，你可以查阅经济书本，找到这些指标同经济效益的关系，来建立函数，一般是线性模型；

模型的求解：

你先用Spss，进行这5个指标的因子分析，得到贡献率高的因子，并得到它的权重系数，这就是你指标函数的权重值，这样你的指标函数就求出来了；

接着你可以用其他软件（一般我用matlab)，将具体历年的数据代入指标函数，得到理念的经济效益值，最后做一个历年效益数据分析。

理论就是这样，实际就要自己操作了。

数学建模中的分析方法有哪些

数学建模分析方法大体分为机理分析和测试分析两种。

机理分析：根据对客观事物特性的认识，找出反映内部机理的数量规律，建立的模型常有明确的物理或现实意义。

测试分析：将研究的对象看做一个“黑箱”系统（意思是它的内部机理看不清楚），通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析，按照一定的准则找出与数据拟合最好的模型。

希望对你有帮助

IVR是什么？

IVR(Interactive Voice Response)即互动式语音应答，您只须用电话即可进入服务中心，可以根据操作提示收听手机娱乐产品，也可以根据用户输入的内容播放有关的信息。

业务

意即无线语音业务增值服务，和大家熟知的固定电话声讯服务类似。手机用户拨打指定号码，获得所需信息或者参与互动式的服务。

最常见的业务有：

1. 语音点歌

2.语音聊天交友

3. 手机杂志

4. 电子贺卡

5. 客服中心

6.交互式语音

IVR，即语音增值业务，是移动运营商由2002年开始启动的业务。移动的IVR分为两大品牌：音信互动和娱音在线，联通的IVR品牌为联通音。

扩展资料：

效率优化

一、制定数据采集规范并进行必要的系统改造

IVR优化分析系统以IVR呼叫日志数据为基础，如果IVR业务系统的日志记录数据过于简单，不能有效地支持客户行为分析。系统中至少要包括以下信息：

大量的全过程电话。这里指的全过程电话是指电话从进入IVR开始到离开呼叫中心为止的电话，其中离开的方式可以大致分为三种：接受自助IVR服务后，获得满意信息直接离开;在IVR中或者等待CSR服务的过程中放弃服务或等待离开;先IVR后转接到CSR接受完服务离开。

能够识别哪些电话是接受自助IVR服务后，获得满意结果直接离开，哪些电话又是主动放弃服务离开。

需要记录全过程电话在IVR中的路径。

为了在系统中获取以上信息，需要制定了IVR数据采集规范，并完成必要的IVR日志系统改正，IVR数据采集规范需要定义信息：

日志信息：1)用户按键信息;2)语音播报信息;3)系统分支判断信息

语音节点信息：1)功能节点;2)连接节点;3)报读节点;4)功能连接节点

判别信息：1)用户收号完毕(连接节点和报读节点中的连接节点);2)语音播报完毕(功能节点和报读节点中的功能节点);3)按键超时(连接节点和报读节点中的连接节点);4)用户挂机、系统主动释放;5)错误提示信息。

二、建立IVR指标评价体系

对IVR节点和业务的评价，需要有统一定义的IVR评价指标。可以从节点，业务和通话三个角度建立IVR的指标体系。通过这些指标可以对现有的IVR语音菜单及业务进行全面的评价，并提出改进的措施。以下从业务角度列出部分业务指标及相关分析要素，不同的指标面向不同的人员使用。

三、进行数据建模与确定关键分析单

将原始日志处理后得出有效结论的数据处理过程按照以下八个步骤完成：从原始数据到数据转换、数据清洗、按键编码、路径生成、菜单生产、定义指标、设计预算到最后的算法检验。

其中用到“数据转换”——“定义指标”步是数据转换和定义规则，最后两步骤应用了数学建模、数据分析、数据检验的多种算法。

参考资料：百度百科-IVR