思考数学建模问题的四个问题：
发生了什么？（描述性统计、综合评价、分类与判别）
为什么发生？（关联与因果分析、比较分析）
未来会如何发展？（预测与预报）
现在应该如何决策？（优化与控制）
由上述四个问题总结出五大类数学建模入门方法。
光知道方法还不够，要多练积累经验。熟能生巧！
一、综合评价（多维降为一维）
属于哪一类？排名是多少？最优方案是什么？
·模糊综合评判
·主成分综合评价、因子分析、灰色关联分析
·层次分析法（AHP）、熵值法、优劣解距离法（TOPSIS法）
二、分类与判别
· 系统聚类分析
· K-means聚类分析
· 模糊聚类分析
· 贝叶斯判别
· 费舍尔判别
· 模糊识别
· 神经网络
· 支持向量机
三、关联、因果与比较
· 两个变量间的关联分析（皮尔逊、斯皮尔曼、独立性检验等）
· 方差分析与H检验法
· 通径分析与标准化回归
· 典型相关分析
· 主成分分析
· 因果检验
四、预测与预报
· 滑动平均预测
· 时间回归预测
· 残差修正与新陈代谢灰色预测
· 信息随时间传递ARIMA预测
· 随机序列的Markow链预测
· 多序列回归预测
· 神经网络预测
五、