数学建模过程中，分析数据集合时需解决三个关键任务：拟合数据至一个或多个已选择模型、在多个模型中选择最佳模型、依据数据进行预测。在复杂问题难以构建精确解释模型时，可能需要进行实验研究。建模过程中的误差来源包括公式化误差、截断误差、舍入误差与测量误差。针对数据收集问题，需权衡采集数据点数量与所需模型精度，评估数据点跨度与收集过程中的误差。通过图形拟合模型，选择模型如y=ax+b，通过最小化数据点与直线的绝对偏差，实现最佳拟合。解析方法中，最小二乘准则被广泛应用，用于估计曲线参数。通过实例分析，解释不同准则在拟合模型时的差异与应用。最后，比较三种准则：最小二乘、绝对偏差和切比雪夫准则，以提供解决实际问题的策略。数学建模竞赛即将开始，有任何问题可随时私信交流。