目小錄

• 一、前小言🌈
• 二、選題小標準🌤?
• • • 1.是否已想到大概合適的模型??
    • 2.資料查找難易?
    • 3.代碼實現難度🌨?
• 三、下期預告，歡迎關注??

一、前小言🌈

更新again~
前文鏈接：
1.2022美賽M獎經驗總結(1)分工職責篇(附論文)
2.從學習2021美賽O獎論文到獲得2022美賽M獎——論文精讀經驗分享，又名經驗總結(2)
3.今天則是選題思路的分享，美賽，選對題目就成功一半，另一半就要靠另一半了（每日廢話1/1） (￣ε(#￣)☆╰╮o(￣皿￣///)

二、選題小標準🌤?

上一篇說道

為了模仿那篇2021A題O獎，選了一題與它相似的，并不是解題方法類似，A題和B題肯定是差很多的，A是微分方程，B是運籌優化，八竿子打不著。也有考慮過2022年的A題，但它不像2021A和2022B那樣好找資料，可以運用簡單的模型，可以用常識補充模型假設，所以，我還是選了B題，有人統計過，B題是做的人第二少的題目了，A題是第一。當時，選B題也是鼓了很大勇氣才決定了，我是建模手，努力說服隊友，放棄當時已經開始做的一道題（喵的，忘記是哪道了），在第二天下午換了題，因為我知道原來那道題再寫下去，也沒有什么意義，寫不出色，還不如放手一搏。

具體我是如何選題的，主要是看以下幾個方面：

1.是否已想到大概合適的模型??

第一眼的感覺是很重要的，能想到一個大概的模型去套這個題的話，起碼開頭會做得比較輕松，對前期的心態和軍心比較友好，后面會更好展開。

2.資料查找難易?

美賽是信息戰💻，模型不是套一下就行，還要加上合理的假設，有創新性的拓展，有文獻資料的支撐，才會使你的模型更容易被信服，所以選題時要注重資料查找的難易，2022B題是實際存在的社會問題，且時間線在二十年之內，資料不算久遠，美國社會極度關注，已經積累了很多文獻資料。2022年其他題目

• A題關于人體運動，物理題，emmmm不知道怎么查
• B題表面水文地理題，內核卻是水資源分配，用到了一些水利知識，但不多，可以克服
• C題股票投資，金融類的題目需要更多的專業知識，門檻較高，可以做，但難出色
• D題kpi，評價類，被人做爛了，也很難做好
• E題森林固碳量，有關環境，太寬泛且過于學術，這種學術題應該是最難找資料的，但如果準備充分，是可以出彩的
• F題公平，小行星采礦。。。pass

推薦一些數據網站，首推 www.baidu.com （gg、bing也是一樣的）

內容鏈接

https://www.data.gov/	關于美國的數據集（氣候、教育、能源、金融）
http://data.worldbank.org/	世界銀行的開放數據（世界發展指數，教育指數）
https://rbi.org.in/Scripts/Statistics.aspx	印度儲備銀行提供的數據。包括了貨幣市場操作、收支平衡、銀行使用和一些產品的幾個指標
https://github.com/fivethirtyeight/data	民意調查分析，政治，經濟與體育

3.代碼實現難度🌨?

這個是進階要求，想追求M獎以上的人最好考慮一下。尤其是那種大數據分析的題，數據量巨大會導致計算周期時間較長，容許模型犯錯或修改的可能性就下降了。試想，一段代碼運行20分鐘，在緊張的四天里是非常煎熬的，過來人的經驗。交論文前，突然發現可以優化的地方，結果代碼運行的時間超過了上交論文的時間，是很絕望的一件事。

2022年2月18號，我一眼看中B題，2月19號說服隊友換題，就是因為我大概知道用什么模型，它的資料又好找，代碼實現不難，是幾道題里唯一的希望?·°(???﹏???)°·?。

還有一些建議寫在下方
4.很多人都去選的題不一定簡單，容易上手但要做好很難，得獎幾率反而低
5.要透過現象看本質，有些題目表面難，但實際剖析后，變得很簡單
6.與隊友多討論、多商量，最好第一天定下題目，第二天下午之后就不要換題了
7.創新上限高，便于創（瞎）造（編）

三、下期預告，歡迎關注??

連肝三天結束啦，接下來三天一更，中午更新，歡迎關注~

預告一下🌍
1.圖文優化
2.對美賽的看法與遺憾
3.有啥想看的嘛（關于美賽、國賽、藍橋杯、泰迪杯等競賽經驗）
。。。。。。未完待續ε(*′･?･｀)зﾞ

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2022美赛M奖经验总结(3)选题思路篇的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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