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一篇优秀的正大杯国奖报告，里面大多都用到了大数据挖掘，数学模型这两个必不可少的东西，因此：
团队成员一：负责编程和模型求解。计算机类专业>统计学专业>理工科其他专业
1. 用python学习爬虫和文本分析。（前提是你们的题目能用到文本分析，可以好好看看往年报告怎么用到的，注意不是所有主题都适合用文本分析，需要用就去学）
2. 学习用python画各种各样的好看的数据图，在描述性分析板块会用到挺多数据图的，python画的更高级，可以去b站找对应视频。
3. 市调属于统计建模，比如结构方程，各种回归模型，主成分等等。而机器学习，强化学习这些模型用的很少，所以用到的很多模型其实都有现成的软件来做，根本不用编程的，比如stata，spss，amos（专门做结构方程的），这些都能做大部分统计建模的算法求解了，所以编程的同学我推荐学习stata，很多研究生用这个，spss。
4. 编程的同学还需要总结每篇报告里面的算法，就是别人是怎么求解的，怎么套用模型，套用后，怎么使用软件求解，然后自己去学习对应的软件操作，stata就在b站上有很详细的视频。
5. 对于类似神经网络，knn，cnn等机器学习这类模型，在统计建模中用的很少，这种“黑匣子”算法，就是不太好解释。这里我建议可以找出调查类文献期刊，比较权威的，再看看老师或者说研究生们使用的模型有哪些，如果有比较复杂的这类模型，可以试着使用到自己的报告中，可以突出和别人的不同。
团队成员二：负责建模会套用模型。统计学专业>数学类专业>其他理工科专业
1. 总结所有报告里面的数学模型，别人怎么建立的模型中的自变量，因变量，指标怎么定下来的，各个模型适合什么样的问题，不一定要学会模型中的每一个公式，能够知道怎么套就可以了，另外对于模型的检验也要去总结出来。
2. 去借一本统计建模的书籍用来查询在报告中看到的不会的模型，看书里面对应的模型实际案例，就能明白了，资料里面有。
3. 建模和编程分的没那么细，两个人要多合作沟通。
4. 一套数学模型对应的调查问卷数据，建模的同学要去总结一下哦，有的问卷数据带入不了模型里面，比如多选题就很难带入进去，只有量表题才好代入。
团队成员三：负责排版美工。设计类专业>经管类专业
1. 报告还涉及到封面海报制作，各种图表制作，PPT答辩的时候，甚至涉及到做选题的视频剪辑制作。所以建议再找一个设计类专业的同学，封面，图表，视频剪辑类的工作可以交给她。
2. 首先以报告里面的排版，美工为主，主打就是模仿，你们看中哪一篇的排版和美工，就去对应学习人家。需要总结表格怎么做好看，是做成三线表呢，还是使用跟主题类似的颜色表格，如下图；还有里面的流程图，怎么画更好看。可获取2023年第十三届最新几万字完整版未打码国奖作品报告文档），以及其他年份。
推荐几个网页：
1.做封面海报或者说是流程图啥的。图怪兽，可画等，知乎上别人总结了很多，去找找。
2.词云生成图。
易词云 - 词云生成器 (http://yciyun.com)
词云制作 - 微词云 (http://weiciyun.com)
3.对于数据图，你们如果嫌弃麻烦，网上也有专门的网页快速制作的，知乎上很多。
帆软BI工具FineBI - 商业智能可视化大数据分析平台 (http://fanruan.com)（可能会员）
简数科技 (http://itushuo.com)
团队成员四：负责文稿的语句语病修改。文科类专业
1.一篇优秀的报告大概100页左右，基本都要超过20000字（国赛），有的省份，省赛要求：20000字以内。不是全部由一个人来写文字，是每个同学大概负责1-2个章节，大概15-30页的工作量，最终衔接的时候，大家的文字撰写能力参差不齐，逻辑上可能也会出现问题，这是这个文字撰写能力强悍的同学就可以帮助大家逐字逐句修改，让全文文字读起来更加通顺流畅。
团队成员五：可找一个答辩能力强的，形象不错的，普通话标准。
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