一般情况下，核心论文想要提高发表成功率，基本与数据挂钩，单纯的理论知识、定性分析肯定会降低论文的含金量，因此，建模是基本的但也是很考验个人能力的要求，从建模目标的确定到数据查找、建模最后验证有效性，都是有一定的方法与技巧来快速完成的，但一定要遵循以下原则：假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰性。
在建模之前，你需要广发的查看参考文献，针对你的选题有那些可供选择模型来用，怎样改进模型或者创新模型能够使你的论文更具可行性。
然后就是你的求解思路，需要存在内在的逻辑性，并且具有说服力，
最后就是，结果检验，灵敏度分析、得出结论；
在数据查找以及参考文献查找部分，需要熟练使用工具，如下所示：
如何查找参考文献？常用的网站：各个网站收录内容有所区分，根据选题来进行挑选，
百度学术、知网、万方、谷歌学术、维普，从收录效率上说知网知网论文类文献每日更新，其他文献每月更新，万方则是不定期不定量的更新，因此知网检索收录的效率更高一些，更有利于文章的检索收录。
常用的数据库：根据所需要的数据类型查找相应的数据源，
中华人民共和国国家统计局、、世界银行——各国发展数据、GitHub——高质量公共数据集，国家统计局包括国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格、农业、工业、运输、旅游、教育、科技、卫生等数据，可以按年度、季度、月度查询。世界银行包括各国相关的发展数据，而且资金等数据有多个维度可以查看，GitHub包括农业、生物、计算机、天气、经济学、博物馆、机器学习等你能想到的几乎所有数据大部分免费。
需要根据论文想要论证的论点做出假设，所有的假设都要与题意切合，模型可以是数学公式组成的一套数学结构、或者是一套数学的解决方案等；
模型的建立一定需要假设，根据现有的数量关系得出一些具有可能性的结论，然后通过加入数据来验证或者进行预设；
当然模型要有实用性，不要盲目追求复杂，往往能够有效解决问题的逻辑实际上是简单的，无外乎加减乘除的合理运用。
一般模型的求解可以直接运用软件来给出，在论文中只需要罗列出关键性的步骤但是需要强调的是包括变量选择、公式构建的合理性，详细引用使用的原理与依据。
计算的结果应该在论文中突出地表达出来。
如何分析与检验模型？分析过程中尽量结合图文的形式，采取简单的语言来进行描述，不要掺杂太多复杂的专业术语；
结论必须明确，对于能够成为持续性使用的规律或者模型要做重点强调；
对数值结果或模拟结果进行必要的检验。
当然完美无缺的模型，只有在不断检验下相对完善的模型，要客观看待模型得到缺陷型，对所求得的误差需要分析产生的原因。
建模过程中会涉及很多公式，在word中编辑出来的格式就显得没什么专业水准，而单纯的三线表又过于常规，因此也需要加强对于工具的使用，常用数据分析软件中一般就包含了图片的展现，如visio、spss、matlab等，能让你的整篇论文显得很有质感，还有很多比较小众的软件也有被人来采用。但是大家需要根据论文建模需要的好好的筛选，好的结论很重要，但美观也同样重要，初学者，在建模过程中可以多学习别人的思路，模仿别人的算法，然后根据实际情况来调整，形成自己的一套体系~有更多论文的问题可以在线咨询哦~
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