建模需要数据分析如下。Excel：隶属于office三件套之一，其内置函数很多，它可以很简单的进行数据分析，绘制出一些基本图表，像一般散点图、数据预处理都是通过Excel来完成的。R语言：R语言进行数据分析需要有一定的数学基础还有会R语言编程，门槛比Excel高。
结合数模培训和参赛的经验，可采用数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。以全国大学生数学建模竞赛题为例，数据处理软件Excel、Spss、Matlab在数学建模中的应用及其重要性。
聚类分析是一种将数据分组的统计方法，将样本通过适当方法进行分组，通常利用最小距离法，将样本归于最近的聚类中心，以此得到聚类结果。Q型聚类关注样本分组，R型聚类关注变量分组。衡量标准的选取通常有两种：相似系数法与距离法。
SPSS是全球领先的统计分析软件，易于上手，适用于多个行业，无论是数据挖掘还是初步分析，它都是建模者的好帮手。难度递增：从入门到专业 这五款软件难度排序为：Excel SPSS Origin Eviews R语言。
编程语言：Python、MATLAB、R等编程语言在数学建模中被广泛使用。它们可以帮助我们快速实现数学模型的求解和分析，以及数据的处理和可视化。数据分析软件：Excel、SPSS、SAS等数据分析软件可以帮助我们对数据进行清洗、整理和分析，为建立数学模型提供基础。
1、一）主成分分析 主成分分析法（PCA）就是指通过正交变换，把分量相关的多个变化转化为分量不相关的综合变量的过程。其中，被选择出来的变量叫作主成分，可以对数据的各种指标进行解释；而综合变量不仅要能够反映出原变量的信息，还要保证互不相关。
2、一） 主成分分析 主成分分析（PCA）是一种通过正交变换将多个相关变量转换为不相关综合变量的统计方法。在这种变换中，被提取的主要成分能够解释数据集中的主要变量。这些综合变量不仅要反映原始变量的信息，而且彼此之间应该是独立的。
3、时间序列预测法是一种定量分析方法，基于时间序列变量分析建立预测模型，预测未来趋势。时间序列的变动形态分为长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。预测方法包括平均数预测、移动平均预测、指数平滑法预测、趋势预测和季节变动预测。
1、机理分析法 - 通过基本物理定律和系统结构数据推导模型。 比例分析法 - 建立变量间的比例关系，是数学建模中最基本且常用的方法。 代数方法 - 主要用于解决离散问题，涉及数据、符号和图形的数学处理。 逻辑方法 - 在社会学、经济学等领域的决策和对策分析中广泛应用的数学理论研究方法。
2、数学建模的基本方法：机理分析法从基本物理定律以及系统的结构数据导出数学模型。
3、类比法是数学建模中的一种方法，它涉及将实际问题通过分析、抽象和概括，用数学语言表述成数学问题。建模者根据解决问题的目的，决定如何表述问题。类比法通常在分析实际问题的各个因素后，通过联想和归纳进行因素分析，并与已知模型比较，找出相似关系，从而建立解决问题所需的数学模型。
