学习数学建模需要掌握一系列的软件工具和数学知识。以下是一些常用的学习资源和软件工具：
软件工具
MATLAB：一款商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。它提供了丰富的数学函数库和绘图工具，适用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理等领域。
LINGO：使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。它提供强大的语言和快速的求解引擎，适用于优化模型。
Python：一种通用编程语言，具有简单易学、灵活强大的特点。Python有丰富的科学计算库，如NumPy、SciPy和Pandas，适用于数学建模和数据分析。
R：一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它提供了丰富的统计函数库和绘图工具，适合用于数学建模和数据分析。
SPSS：一款统计产品与服务解决方案软件，入门容易，常用于数据分析。
Excel：可以帮助快速探索数据、建立简单模型，如数据透视表等。
GAMS：一种专门用于数学建模和优化问题的建模语言，提供了一套丰富的数学建模函数和求解器。
Anaconda：一个针对数据科学、机器学习、数学建模和科学计算的开源平台，提供了完整的Python和R数据处理环境。
数学知识
初等数学和高等数学：包括微积分、线性代数和统计学等基础知识，这些是数学建模的基础。
运筹学：包括线性规划、整数规划、非线性规划等方法，常用于优化问题。
概率统计：用于数据分析、模型验证和预测。
图论方法：用于解决网络优化等问题。
书籍推荐
《数学模型》- 姜启源：模型很多，理论性较强，适合建模手阅读。
《数学建模算法与应用》- 司守奎：经典入门教材，讲解简单易懂，包含各类建模实例。
《数学建模与数学实验第4版》- 赵静：有理论讲解、代码实现及例题。
《MATLAB数学建模方法与实践》：以实例讲解常用的算法使用，很实用。
学习建议
初学者：建议从MATLAB开始学习，因为它是数学建模资料中普遍使用的工具，且环境配置相对简单。
进阶者：可以学习Python和R，结合其他软件工具如LINGO和GAMS，进行更深入的数学建模和数据分析。
实践：多参与建模竞赛，将理论知识应用于实际问题，提高建模能力。
通过掌握这些软件工具和数学知识，你可以更好地进行数学建模。建议结合书籍和实际应用案例进行学习，以加深理解和提高建模能力。
