留学生经常通过计算机统计分析软件来进行统计建模，采用各种统计分析方法对批量数据进行统计建模并探索处理的过程。它可用来揭示大数据背后的一些因素，诠释社会上的某种经济现象，或者对经济和社会的未来发展作出预判。
随着电脑和网络的快速普及和发展，人们经常面对着各种数据和信息的大爆炸，而如何快速从其中提炼到有用的信息和数据，是统计工作者每天都要面临的挑战。而统计建模通过将统计方法与网络技术进行完美结合，大力推动了以数据分析为中心的统计思维的发展，揭示了数据背后的秘密，为社会经济的发展也提供的更可靠的数据统计信息。
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统计建模步骤
明确问题：统计建模着重于问题导向，因此，在建模之前要先明确需要解决的问题。
收集信息：在问题明确的基础上，参照论文主题的要求，从可用的数据库中整理出所需的相关信息。
模型假设：通过统计分析方法，对问题做出必要而合理的假设，凸现问题的主要特点，忽略其他次要因素。
模型构建：根据之前的假设及事物相互之间的联系，构建各种量之间的关联，进一步将问题转化为统计分析问题，同时要注意采用合适的统计分析模型及方法。
模型求解：利用已构建的模型进行计算，并得出与问题相关的信息。如果必要，也可对问题进一步简化或做出进一步假设。
模型分析：对所得到的信息进行分析，进而做出判断结果，但同时尤其要注意所得结果的稳定性。
结果检验：对所得结果进行分析，并与实际情况进行比较，检验结果是否具有实际性，而结果一旦不理想，则应该对假设立即进行修改或补充，甚至重新建模。
撰写论文：在上述基础上形成论文，论文需要包括讲述问题、阐述假设、说明模型构建的整个过程、展示建模的最后求解结果、最后得出主要结论，以及对结论的实际评价。
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