一般情況下，核心論文想要提高發表成功率，基本與數據挂鈎，單純的理論知識、定性分析肯定會降低論文的含金量，因此，建模是基本的但也是很考驗個人能力的要求，從建模目标的确定到數據查找、建模最後驗證有效性，都是有一定的方法與技巧來快速完成的，但一定要遵循以下原則：假設的合理性，建模的創造性，結果的合理性，表述的清晰性。

在建模之前，你需要廣發的查看參考文獻，針對你的選題有那些可供選擇模型來用，怎樣改進模型或者創新模型能夠使你的論文更具可行性。

然後就是你的求解思路，需要存在内在的邏輯性，并且具有說服力，

最後就是，結果檢驗，靈敏度分析、得出結論；

在數據查找以及參考文獻查找部分，需要熟練使用工具，如下所示：

常用的網站：各個網站收錄内容有所區分，根據選題來進行挑選，

百度學術、知網、萬方、谷歌學術、維普，從收錄效率上說知網知網論文類文獻每日更新，其他文獻每月更新，萬方則是不定期不定量的更新，因此知網檢索收錄的效率更高一些，更有利于文章的檢索收錄。

常用的數據庫：根據所需要的數據類型查找相應的數據源，

中華人民共和國國家統計局、、世界銀行——各國發展數據、GitHub——高質量公共數據集，國家統計局包括國民經濟、人口、對外經濟貿易、能源、财政、價格、農業、工業、運輸、旅遊、教育、科技、衛生等數據，可以按年度、季度、月度查詢。世界銀行包括各國相關的發展數據，而且資金等數據有多個維度可以查看，GitHub包括農業、生物、計算機、天氣、經濟學、博物館、機器學習等你能想到的幾乎所有數據大部分免費。

需要根據論文想要論證的論點做出假設，所有的假設都要與題意切合，模型可以是數學公式組成的一套數學結構、或者是一套數學的解決方案等；

模型的建立一定需要假設，根據現有的數量關系得出一些具有可能性的結論，然後通過加入數據來驗證或者進行預設；

當然模型要有實用性，不要盲目追求複雜，往往能夠有效解決問題的邏輯實際上是簡單的，無外乎加減乘除的合理運用。

一般模型的求解可以直接運用軟件來給出，在論文中隻需要羅列出關鍵性的步驟但是需要強調的是包括變量選擇、公式構建的合理性，詳細引用使用的原理與依據。

計算的結果應該在論文中突出地表達出來。

分析過程中盡量結合圖文的形式，采取簡單的語言來進行描述，不要摻雜太多複雜的專業術語；

結論必須明确，對于能夠成為持續性使用的規律或者模型要做重點強調；

對數值結果或模拟結果進行必要的檢驗。

當然完美無缺的模型，隻有在不斷檢驗下相對完善的模型，要客觀看待模型得到缺陷型，對所求得的誤差需要分析産生的原因。

建模過程中會涉及很多公式，在word中編輯出來的格式就顯得沒什麼專業水準，而單純的三線表又過于常規，因此也需要加強對于工具的使用，常用數據分析軟件中一般就包含了圖片的展現，如visio、spss、matlab等，能讓你的整篇論文顯得很有質感，還有很多比較小衆的軟件也有被人來采用。但是大家需要根據論文建模需要的好好的篩選，好的結論很重要，但美觀也同樣重要，初學者，在建模過程中可以多學習别人的思路，模仿别人的算法，然後根據實際情況來調整，形成自己的一套體系~有更多論文的問題可以在線咨詢哦~

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