Python数学建模数据求解与分析工具产品系统

面向高校数学建模竞赛、数理统计课程作业场景。在建模过程中，数据清洗、参数拟合、指标计算、结果绘图重复性强，手动计算容易出错、耗时久。本工具作为自研脚本，辅助建模选手快速处理数据集、搭建基础模型、输出可视化结果，把精力留给模型思路创新。

脚本支持csv/excel数据集读取、异常值剔除、数据归一化预处理；内置拟合、统计检验、指标评价计算模块，可实现回归分析、多指标综合评估、敏感性计算，自动生成计算表格与可视化图像；支持IGDT、不确定性鲁棒模型的求解框架，导出结果文件，适配数模竞赛数据处理环节，减少重复代码编写，提升建模效率。

基于Python开发，使用Numpy、Pandas完成数据处理，Matplotlib、Seaborn绘制结果图，SciPy实现统计计算与参数求解，自定义函数封装鲁棒优化模块。脚本在Windows平台运行，模块化结构，方便根据赛题快速修改参数、替换数据集，可复用在不同类型数学建模题目中。