数学建模读书笔记专题

第一篇：数学建模读书笔记专题

数学建模是通过对实际问题进行抽象、简化，反复探索，构件一个能够刻划客观原形的本质特征的数学模型，并用来分析、研究和解决实际问题的一种创新活动过程。数学建模的几个过程: 模型准备 ：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。

模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。

模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）

模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。

模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。

模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异

数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程，数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻划并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。数学模型的分类

（1）按模型的应用领域分类：

生物数学模型，医学数学模型，地质数学模型，数量经济学模型，数学社会学模型等。（2）按是否考虑随机因素分类：

确定性模型与随机性模型（3）按是否考虑模型的变化分类：

静态模型与动态模型

（4）按应用离散方法或连续方法分类：

离散模型与连续模型

（5）按建立模型的数学方法分类：

几何模型，微分方程模型，图论模型，规划论模型，马氏链模型等。（6）按人们对是物发展过程的了解程度分类：

白箱模型：指那些内部规律比较清楚的模型。如力学、热学、电学以及相关的工程技术问题。灰箱模型：指那些内部规律尚不十分清楚，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做的问题。如气象学、生态学经济学等领域的模型。

黑箱模型：指一些其内部规律还很少为人们所知的现象。如生命科学、社会科学等方面的问题。但由于因素众多、关系复杂，也可简化为灰箱模型来研究。数学建模方法

（一）、机理分析法 从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。

1.比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。2.代数方法--求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。

3.逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。

4.常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立“瞬时变化率”的表达式。

5.偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。

（二）、数据分析法 从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。

1.回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,„,n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。2.时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

3.回归分析法--用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,„,n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。4.时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

（三）、仿真和其他方法

1.计算机仿真（模拟）--实质上是统计估计方法，等效于抽样试验。① 离散系统仿真--有一组状态变量。② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图。

2.因子试验法--在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构。

3.人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的可能变化，人为地组成一个系统。

 微分方程模型

微分方程是表达事物发展过程的一种很有用的工具，它能更全面、更深刻地揭示实际事物内在的动态关系。建立起这样的模型，可以帮助我们去解释各种有关的现象，做出相应的决策或者对未来的发展进行某种预测。建立数学模型的第一步，是把对一个实际问题的描述翻译成数学语言，翻译的过程同中学时解“应用题”的过程很相似，根据问题中给出的已知条件和要求达到的目的，设定若干变量，有时还需要添加或补充一些假设条件，由此推导并建立起变量间的用等式描述的关系。所不同的是，微分方程中的等式关系是微观的、瞬时的关系。

建立微分方程模型的一般过程

我们知道解应用题是没有通用法则可循的，必须具体问题具体分析，建立微分方程模型也是如此。下面只是列出在建模过程中通常需要注 仅意的一些地方。在刚开始学习构造微分方程模型时，总是习惯地用代数方程来思考，事实上，仅考虑问题中各个量之间的静态关系，而不注意它们与其变化率之间的关系 ．需要特别关注实际问题中表示“导数”的常用词，如物理问题中的“速率”、生物学或人口学问题中的“增长率”、放射性问题中的“衰变率”等一些涉及变化率的词，或者“在单位时间里，某个量改变了多少”一类的字样。围绕这些变化的量。设法利用所涉及的原则或现有的物理定律，或者根据问题中给出的条件推导出合适的关系式。在多数一阶微分方程的建模问题中，往往可以套用这样一种模式 ：变化率=输入率 －输出率，其中变化率一般表示成导数的符号 X′。这个微分方程应该是在每一时刻都成立的瞬时表达式，而等号右边的输入率和输出率则是需要根据题意写出的 X 和 T 的函数 ． 方程中的每一项都应该有相同的物理量纲，以保证等式的合理性。以方程（１唱３）为例，DX／DT的单位是个／秒、个／年等，表示单位时间里群体变化的数量，一般是瞬时值，R0的单位为 １／S，１／A 等，是单位时间单一个体的增长率（生殖率 －死亡率）；而１ － X／XM 是无量纲的，纯粹是一个比率。这样，这个方程两边的单位相同。在建模时，除了建立瞬时表达式外我们还需要知道一些有关特定时刻的额外信息，它们与微分方程无关，但可用来帮助确定微分方程中的系数和解中的积分常数。这些参数也是数学模型中不可缺少的部分，合理地选择这些参数是建模成功的关键之一。额外信息是通过有关问题的背景领域的专业知识、相关的实验数据或者我们的日常经验等提取出来的。再用这些信息来推导、选择方程中的参数，并从不同的方面加以验证。用数学语言描述实际问题，或者说将实际问题翻译成数学语言，必须有合理的符合实际的假设，以假设的方式给出所涉及的物理定律或有关领域的某些规律 ． 但是实际世界往往十分复杂，互相影响的量相当多，或者所研究的问题还没有现成的规律可依（往往对非物理领域的问题）。在实际的翻译中免不了要有一定的近似，需要对问题有一定的简化，因此，提出合理的假设是建好数学模型的首要关键，它是整个建模过程的基础，必须引起足够的重视。一方面，我们要求假设符合实际情况，能够反映所研究的问题的基本特征和基本行为。在前面的例子中，各种假设尽可能地满足生物生态学上的具体要求。对所作的假设必须有足够的根据，应做出定性或者定量的分析。如果假设条件太严格，就使得推导出来的数学模型描述的对象过分简单，与实际情况相去甚远，或者解决的问题范围十分狭窄，计算结果的误差太大。但是，如果假设条件过分宽松，往往得不出数学描述，即使能得到也因为太复杂而使数学处理非常困难。因此另一方面，我们还要作一些简化假设，如消除次要项、把某些变量限制为常数或者线性化等。数学模型是实际世界的一种近似，建模目的不同，或者感兴趣的方面不同，就有不同的简化假设，比如为了预测变化的未来时刻的状态，为了解释某种现象的发生机理或者为了优化、控制某个动态系统，等等。在不同的精度要求下，也会有不同的简化，我们必须审慎取舍，在这两个方面采取一种合适的折中办法，才能得出准确而实用的数学模型。只有有了合适的假设，才有可能写出理想的微分方程 ．求解微分方程也是建模的重要组成部分，在微分方程的有关教材中介绍过许多求解的方法，在此不再详细讨论了，其实，许多模型比较复杂，需要作进一步的简化才能求得分析解；我们也经常用数值方法计算那些方程的解；有时干脆不去求具体的解，直接讨论微分方程的性质，比如它们的稳定性、渐衡、周期解等 ．最后一个重点是，要根据计算的结果用语言去解释有关的现象。通常，实际问题是由有关领域的专家或工作人员提出来的，他们一般不关心数学推理求解的过程，而只希望知道问题的结论。从这个意义上讲，真正好的数学模型，是该领域的专家认可的模型。只有让数学上的结果回答了实际的问题，才是一个完整的建模过程。当然，正如我们在前面看到的那样，模型建立的过程是不断改进、逐步完善的过程。因此，只有坚持不懈地努力，才能构造出与实际吻合得更好的模型来。



差分模型与经验模型

差分方程就是针对要解决的目标，引入系统或过程中的离散变量，根据实际背景的规律、性质、平衡关系，建立离散变量所满足的平衡关系等式，从而建立差分方程。通过求出和分析方程的解，或者分析得到方程解的 特别性质（平衡性、稳定性、渐近性、振动性、周期性等），从而把握这个离散变量的变化过程的规律，进一步再结合其他分析，得到原问题的解。

2、应用：差分方程模型有着广泛的应用。实际上，连续变量可以用离散变量来近似和逼近，从而微分方程模型就可以近似于某个差分方程模型。差分方程模型有着非常广泛的实际背景。在经济金融保险领域、生物种群的数量结构规律分析、疾病和病虫害的控制与防治、遗传规律的研究等许许多多的方面都有着非常重要的作用。可以这样讲，只要牵涉到关于变量的规律、性质，就可以适当地用差分方程模型来表现与分析求解。

3、差分方程建模： 在实际建立差分方程模型时，往往要将变化过程进行划分，划分成若干时段，根据要解决问题的目标，对每个时段引入相应的变量或向量，然后通过适当假设，根据事物系统的实际变化规律和数量相互关系，建立每两个相邻时段或几个相邻时段或者相隔某几个时段的量之间的变化规律和运算关系（即用相应设定的变量进行四则运算或基本初等函数运算或取最运算等）等式（可以多个并且应当充分全面反映所有可能的关系），从而 建立起差分方程。或者对事物系统进行划分，划分成若干子系统，在每个子系统中引入恰当的变量或向量，然后分析建立起子过程间的这种量的关系等式，从而建立起差分方程。在这里，过程时段或子系统的划分方式是非常非常重要的，应当结合已有的信息和分析条件，从多种可选方式中挑选易于分析、针对性强的划分，同时，对划分后的时段或子过程，引入哪些变量或向量都是至关重要的，要仔细分析、选择，尽量扩大对过程或系统的数量感知范围，包括对已有的、已知的若干量进行结合运算、取最运算等处理方式，目的是建立起简洁、深刻、易于求解分析的差分方程。在后面我们所举的实际例子中，这方面的内容应当重点体会。

差分方程模型作为一种重要的数学模型，对它的应用也应当遵从一般的数学建模的理论与方法原则。同时注意与其它数学模型方法结合起来使用，因为一方面建立差分方程模型所用的数量、等式关系的建立都需要其他的数学分析方式来进行；另一方面，由差分方程获得的结果有可以进一步进行优化分析、满意度分析、分类分析、相关分析等等。

 数学规划模型

数学规划是运筹学的一个重要分支，它起源于工业生产组织管理的决策问题，广泛应用于最优化设计、工农业生产、国防建设、交通运输、决策管理与规划等领域。它又分为线性规划、非线性规划、多目标规划和动态规划等几大类。

 概率模型  层次分析模型

层次分析模型主要应用于日常工作、生活中的决策问题，尤其涉及经济、社会等方面的因素和作比较判断时人的主观选择起相当大的作用，各因素的重要性难以量化时。

 数理统计模型

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算

法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要

处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题

属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）

4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉

及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计

中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是

用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实

现比较困难，需慎重使用）

7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛

题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好

使用一些高级语言作为编程工具）

8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只

认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非

常重要的）

9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常

用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调

用）

10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该

要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）

第二篇：数学建模读书笔记

《一场层层调用的函数大战》读后感

这是一篇来自中国数学文化网站的文章，它讲述的是著名电影《盗梦空间》中的数学知识。讲述的是函数的嵌套运用，将整个故事以函数的形式进行的分析。

在电影中抓人眼球的是它“梦中做梦”和“盗梦”情节设计。在层层深入的梦境里，人的意识渐渐放松警惕，入侵便可以趁机盗走储存在大脑的信息。作者用函数来形容这部电影很有创意，一层一层的梦境就像函数一般。

作者先以一个简单的例子来表明其中含有的函数——炒菜。将整个过程看成以“炒”命名的函数。如果我们为包菜调用这个函数，就完成了“炒包菜”的任务；如果为空心菜调用这个函数，就完成了“炒空心菜”这个任务。这个例子对于我简单易懂，再次理解作者的《盗梦空间》中的函数便能够有所理解。作者认为Cobb先生为Fisher先生设计的函数是梦，让Fisher的潜意识瓦解的梦。一个梦就是一层函数，将几个梦套在一起就形成了函数的嵌套。

对于函数的嵌套作为大学生的我还是能够理解的，但是我很难抓住在生活中的存在的许多关于数学建模的知识。《盗梦空间》这部影片我是看过的，在看的时候我是懂非懂，总觉得很乱，没条理性。从而我也不可能想到以函数的观点去看待一部影片，只是无谓地欣赏一部被称之著名的佳作罢了。完全没有想到去分析影片中的数学问题，实际上就说不上是去欣赏了影片。在看完作者的分析后，让我从不同的角度去看待这部影片。如果再次去观赏影片，我想我会得到跟多的理解的。

生活中无处不存在数学，数学建模便成了我们生活中不可缺少的一部分。学好数学建模对于每个人都是受益匪浅的。读这一篇文章便让我感到很震撼，我想我应该多去了解关于数模的知识。虽然我不是十分了解数模中的运用，但数模就像有魔力般一样，将我深深的吸引着。当我没有接触这门课时，我并不知道它的奥妙之处。在学习的过程中，数模对我而言是有一定的难度的，但我还是很乐意去学习，去体会其中的乐趣。我认为数模是值得我们深思的一门学科，我想他会在我以后的生活学习中扮演很重要的角色的。我会去阅读更多的关于数模类的文章，去了解更多我们身边的数学建模，体验生活的奥秘。

对于文章的读后感知识草草而谈，并不能说清我的感受，我想我应该在生活中真真实实地去运用它。

第三篇：维度建模读书笔记

维度建模读书笔记

1.概念

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 数据仓库受业务驱动的最终目标 数据仓库体系的主要构件 维度建模在数据仓库展示环节方面的重要性 事实表和维度表术语 有关维度建模的讹传 数据仓库构建需要避免的常见错误

2.业务问题

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



 公司有堆积如山的数据，可就是不能访问 需要以各种方式随心所欲的切割数据 如何使业务人员能够简单快捷地得到所需形式的数据 将什么是重要内容显示出来 同样的业务运作机理却以不同的编号展示出来 希望用信息来支持更有事实依据的决策制定过程

3.数据仓库的目标

 数据仓库必须是组织机构的信息变得容易存取

标识方面容易易懂

永无止境的组合方式

数据的分离和合并

 数据仓库必须一致地展示组织机构的信息

数据的完整性

数据的一致性

 数据仓库必须具有广泛的适应性和便于修改

新增、修改、老化不会导致现有数据或应用无效 描述性数据修改必须考虑适当性 



 数据仓库必须发挥安全壁垒作用以保护信息资产 数据仓库必须在推进有效决策方面承担最基本的角色 数据仓库可为业务群体接受

4.数据仓库建造者的职责



 在业务范围、工作职责和计算机性能等方面多为用户考虑 确定业务用户想在数据仓库帮助下想要做出什么样的决策





 标定那些使用数据仓库进行效能高而作用大的决策制定的最佳用户 寻找潜在的新用户并让他们了解数据仓库 选取那些从机构海量数据中挑出的最有成效和最富有实际意义的数据子集在数

据仓库中进行展示

适应用户对相关处理概况的感性认识，将用户接口和应用做的简单并且是模板驱动的跨部门一致性地标注数据，确保数据是准确的、可信的持续不断的对数据的准确性和提交报告的内容进行监控

搜罗新的数据来源，持续不断地调整数据仓库以适应数据概况修改、需求支持和业务优先权的调整等方面的需要

抽取一部分在使用数据仓库进行业务决策方面具有良好声誉的实现，并用这些成功的例子对人员、软件和硬件配备与选购是否合理做出评判

按通行的方式发布数据      

5.数据聚集 Extact Transformation Load

同时创建聚集用的规范化结构和展示用的维度，意味着数据要被处理两次

一次用于规范化数据库

一次用于针对维度模型

6.规范化数据库应该出现么

为支持聚集过程而创建一个规范化数据库是可以接受的，但这不是我们的最终目的，规范化结构必须远离用户查询，这些结构会对可理解性和性能造成损害，只要数据库支持查询和展示服务，就应该作为数据仓库展示环节的一部分加以考虑，但默认情况下，规范化数据库被排除在展示环节之外，数据展示环节应该被严格限定是维度的7.展示环节

 数据应该以维度形式进行展示、存储和访问

“在不同的市场销售我们的产品，随时对销售业绩进行评估”=时间、市

场、产品、业绩--从业务需求中探索维度

将设计目标放在用户的易理解性、查询的高性能性和修改的灵活性等方面

对数据进行封装

 原子数据对于经受住无法预期的特殊用户的查询攻击考验是必需的数据中心可能含有用于提高性能的概要数据或聚合值，但如果没有维度形

式的基本粒度数据的支持，则提交这些概要数据的效率是不高的仅仅在维度模型中存储概要数据，而将原子数据固定在规范化模型中，这

样的做法完全不可接受

 所有数据中心必须采用共同的维度和实施来建造，即要求它们是一致的。这是

数据仓库总线的基础

没有可共享的一致性维度和事实，数据中心只能是孤立的直通应用

8.数据仓库可查询展示环节的数据必须是维度的、原子的和依附子数据仓库总线结构的9.数据存取工具

 特定的查询工具只能被所有潜在数据仓库业务用户人群中的一个小比率的人员

所理解和进行有效地使用

大约80%的潜在用户通过使用封装起来而无需自己直接构造关系查询语句的模板

更为复杂的数据存取工具，可以将结果逆向上载到数据仓库的操作型源系统或者聚集/展示环节  

10.元数据

 操作型源系统

源方案

书写器

 聚集环节

引导转换和加载处理的聚集元数据

聚集文件与目标表格布局

转换与清理规则

一致的维度

事实定义

集合定义

ETL传输规划

运行日志结果

自定义编程代码

 DBMS

系统表格

分区设置

索引

视图定义

安全权限

 数据存取

表格

列项业务名字与定义

过滤条件

应用模板

存取与使用情况统计

11.在各维度值(日期、产品与商店)的交点处可以得到一个度量值。维度值的列表给出了事实表的粒度定义，并确定出度量值的取值范围是什么





 事实表的一行对应一个度量值 事实表中最有用的事实是数字类型与可加型事实 维度模型中，事实表表示维度间多对多的关系

12.聚合起来的原子数据是最有表现力的数据，原子数据应该成为每个事实表设计的基础。

13.维度建模的错误想法







 维度模型与数据中心都只是应用于概要性数据方面 维度模型与数据中心是针对部门而不是针对企业的解决方案 维度模型与数据中心是不可升级的 维度模型与数据中心仅当存在可预见的使用模式时才适合维度模型所应持的正确的出发点是，在最有可能提供灵活性和可扩展性的最细微的层面上描述数据

 维度模型与数据中心是不能集成的，从而只能形成直通的解决方案

只要它们符合数据仓库的总线结构体系

14.避免常见错误



 过多的心思放在技术和数据上，而不关注业务的要求和目标 未能实现或再现看起来有影响、易访问而又合乎情理的管理功能梦想而耿耿于

怀

制定一个庞大的多年工程，而不是追求一个更易处理的可能也是更急迫的可以进行迭代开发的方案

将精力全部投入到构造规范化数据结构中去了，而在建造一个基于维度模型的可行的展示环节时，却已经用光了给定的投入  

 把注意力放在了后台的作业性能和容易开发上，而不是放在前台的查询性能与

容易使用上

把展示环节中假定为可查询的数据做的过于复杂。应该去建立一个突出简明性的需要方面更为人们所欣赏的解决方案

在孤立应用的基础上建立维度模型，而没有考虑采用共享的一致性维度将这些模型捆绑在一起的数据体系结构

仅仅将总结性数据加入到展示环节的维度中

把业务、业务需求与分析内容以及基本数据与支持技术等都看成是静态的 忽视了数据仓库的成功直接系于用户的接受程度这样的认识     

第四篇：数学建模2011

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题评阅要点

[说明]本要点仅供参考，各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

针对这个题目，评阅时请注意“数学模型、求解方法、结果与分析”这三个方面。

数学模型：尽量用数学语言、符号和公式表述，优化模型要给出明确的决策变量、目标函数和约束条件，表述准确全面。

求解方法：尽量用数学语言对算法的思路、步骤、数据的处理过程、所使用的软件给出明确的描述。

结果与分析：要有明确的数值结果，表达简明、清晰。

第一部分：

（1）要求明确给出分配各个交巡警服务平台具体管辖范围的数学模型和具体的管辖范围（一般指路口，也可考虑相关道路）。合理性主要体现在两个方面：所有平台最长出警时间尽可能短，且它们的工作量（每天的出警次数）尽量均衡，优秀论文中应该给出这两个量化指标。

参考结果：最大出警时间大于3分钟的有6个路口，最长出警时间约为5.7分钟；同时应有工作量均衡性的度量指标。

（2）要求给出决定对13个路口实施封锁的数学模型，通过求解模型，具体给出13个目标路口各由哪一个平台实施封锁，以及对每个路口的封锁时间和完成封锁的最大时间。

参考结果：最优方案的最大的封锁时间约为8分钟。

（3）模型应该考虑增设平台后，使其减少最大出警时间与各平台间工作量的均衡性效果，要具体给出需增加新平台的个数和位置，且给出其定量依据。

第二部分：

（1）应该根据最大出警时间和工作量的均衡性这两个因素建立模型，求解给出最大出警时间和工作量均衡性的具体指标，分析现有平台设置方案的合理性。依据这些结果，对明显不合理的提出改进方案：如增加平台或移动平台，都必须要有具体的平台数量和位置，且阐述这样做的理由和定量依据。

（2）要求给出能封锁住嫌疑人的数学模型，并给出算法和具体结果。

能封锁住的基本约束条件是：“出事地点到将要封锁的路口所需时间加3分钟大于等于指派平台到封锁路口的所需时间”。在这个约束条件之下给出最优封锁方案。

第五篇：数学建模

第一篇 我的大学职业生涯规划

作为当代大学生，若是带着一脸茫然，踏入这个拥挤的社会怎能满足社会的需要，使自己占有一席之地？每当人类经过一次重大变革，总是新的机会在产生，有的机会在消失。只有那些先知先结的人才能抓住机会走向成功，而那些抱着旧观念不放的将会被社会所淘汰。在茫茫人海中，如何能先拔头筹，就看你是否准备充分了，所以，对自己个人职业生涯规划做个适当的规划是很有必要的。有了目标，才会有动力！

一、自我分析

1.价值观

我崇尚自由自在的生活，不喜欢被拘束。舒服安逸富裕的生活，是我的向往。从小就被教育要有团体合作精神，所以我一直认为，人最可贵的就是能团结合作，全力以赴。这样可以做到事半功倍。

我的职业价值观（进行过职业价值观测试）：工作的目的和价值,在于不断创新,不断取得成就,不断得到领导与同事的赞扬或不断实现自己想要做的事..获得优厚的报酬,使自己有足够的财力去获得自己想要的东西,使生活过得较为富足。希望一起工作的大多数同事和领导人品较好,相处在一起感到愉快，,是一种极大的满足。是一种极大的满足。

2.性格

我是一个喜欢不被束缚的开朗女孩，喜欢读书，看电影。开朗，幽默,乐观的。也很率性。喜欢交朋友,擅长于与人沟通，人际关系佳，忠实可靠。

3.兴趣

平常喜欢打篮球,听音乐，逛街，交朋友。还喜欢上网，看些小说，喜欢看各种杂志类书籍。积极的培养各方面的兴趣，比如学吉他，对辩论方面的知识也很想去了解,想成为全方面人才。

4.能力

计算机应用，office软件应用,听从指挥，有计划有思考的去完成一件任务。有责任心，上进心，做事认真投入,擅长想象思维。可以充分发挥善于运用抽象思维、逻辑推理等能力来分析解决问题的优势，发扬独立钻研的学习精神。由于参加学生会和长期担任班干部,有丰富得管理经验,实践能力强。但缺乏耐心、毅力。

5.职业兴趣

我的职业兴趣很广泛，由于我是学管理的,对管理方面的知识比较了解,可以学以致用。希望能够在企业人事行政管理方面有所发展,自我表现和体现我的价值所在。

6.职业个性

喜欢独立地计划自己的活动和指导别人的活动，在独立的和负有职责情景中感到愉快，喜欢对将来发生的事情作出决定,想努力成位一位优秀的领导者。在工作中形成一定个人魅力，得到大家的肯定及尊重。软硬兼用,以身作则。对自己未来有信心。

7.职业价值观

希望工作以团队合作的方式进行，大多数同事和领导在工作中有融洽的人际关

系，相处在一起感到愉快、自然，认为这就是很有价值的事。重视工作中人与人之间的关系，希望能建立良好的同事关系。愉快、协调的团队协作是我这种类型的人所追求的。

第二篇 我的未来规划

从上大学后就一直处在困惑之中，时常问自己：“到底我的人生之路将如何？我的人生之路将如何走下去？怎样才能使自己一生无悔呢？” 一位哲人这样说过：“走好每一步，这就是你的人生”。是啊，人生就是一个不断选择的过程，每走一步自己都要做出选择，同时每个人都在设计自己的人生，都在实现自己的梦想.人生之路说长也长，因为它是自己一生意义的诠释；人生之路说短也短，因为自己生活过的每一天都是自己的人生。在这世界我就像一棵很不起眼的小树，可是小树也有它的理想，为了让小树能够更好的实现自己的理想,长成参天大树。于是对自己做出以下一生的规划，以便于时常提醒自己不要忘记目标。

其实我自己对经济就比较感兴趣，希望在大学能够学经济管理之类的专业，但由于父母认为我的性格不适合，所以在选择专业的时候选择经济与法学（国际经济与贸易）。

一、具体行动计划

1、学业方面：

可以说对自己这学期的表现很不满意。但另一方面，也总结了一些大学里的学习方法，对以后的学业方面还是比较有信心的。

具体的说，今后首先要保证听课的质量，这样才是最有效的学习方法。

认真的上好每一堂课，做好每一次笔记。做到不迟到，不旷课，按时完成老师布置的任务。

2、日语学习：

然真的上好每一堂日语课，每天要被日语单词，记甲名，多读多练习，既然选择了就要坚持到底，虽然日语很难学，但是不可以让家里的人失望，不可以对不起自己，所以要加油！

3、其他活动：

有时间去做一些有意义的商业演出活动，在当中可以学到很多东西，顺便锻炼写自己的能力，提高自己的水平。

4、丰富自己的业余生活：

Work hard，play harder！

学习或工作不再状态的时候要适当放松，去玩一玩。玩的时候就不去想没有完成的工作。不去想那些不开心的事情，不让自己那么的心烦。放松的时候可以找朋友区逛逛街，或者喝喝奶茶。好好的调整自己，不开心的总是会过去的。呼吸一下新鲜空气，一切都会好的，加油！

5、人际交往

遇到问题多和人沟通，多向人请教，相信别人都是愿意帮助自己的。做好自己，认真待人，多对人微笑。

二、结语

坚持久是胜利！

一篇规划写下来发现一切都那么美好，实现起来却不容易。虽说不容易，但其实也简单——不过是坚持。相信我可以度过充实而美好的大学生活。当眼泪要划过脸庞，我要微笑的拿手抹掉。当悲伤来袭，我要告诉自己一切都会好的，一切都会过去的。要相信明天会更好。相信我可以美好的度过大学的生活！明天,加油！