数学建模分析思路主要包括以下几个步骤：
1. 问题识别：
确定需要解决的问题是什么。
分析问题的背景、目的和意义。
2. 信息收集：
收集与问题相关的数据和信息。
确保数据的准确性和完整性。
3. 问题简化：
将复杂问题简化为数学模型可以处理的形式。
确定哪些因素是主要的，哪些可以忽略。
4. 建立模型：
根据问题的性质选择合适的数学工具和模型。
建立数学方程或公式，描述问题的内在关系。
5. 模型验证：
使用历史数据或模拟数据来验证模型的准确性。
检查模型是否能够合理地反映实际情况。
6. 模型求解：
使用数学方法或计算机软件求解模型。
分析求解结果，确保其符合实际情况。
7. 结果分析：
对求解结果进行解释和分析。
评估模型的预测能力和适用范围。
8. 模型优化：
根据分析结果对模型进行调整和优化。
提高模型的准确性和实用性。
9. 模型应用：
将模型应用于实际问题中。
根据模型结果做出决策或提出建议。
10. 报告撰写：
撰写详细的数学建模报告。
包括问题的背景、模型建立、求解过程、结果分析等内容。
以下是数学建模分析思路的具体步骤：
定义问题：明确问题的目标、条件和限制。
选择模型类型：根据问题的性质选择合适的数学模型，如线性模型、非线性模型、概率统计模型等。
建立模型：根据定义的问题和选择的模型类型，建立数学方程或公式。
参数估计：确定模型中的参数，可以通过数据拟合或专家经验来估计。
模型求解：使用数学方法或计算机软件求解模型，得到结果。
结果分析：对求解结果进行分析，评估模型的预测能力和适用性。
模型验证：使用新的数据集或实际情况来验证模型的准确性。
模型改进：根据验证结果对模型进行调整和改进。
数学建模是一个迭代的过程，可能需要多次调整和优化模型，以达到最佳效果。
