统计建模是一个涉及数据收集、分析、解释和预测的过程。作为新手，准备进入这个领域需要一系列的步骤来建立基础和提升技能。以下是一些建议：
1. 学习统计学基础：开始之前，你需要了解统计学的基本概念，包括描述性统计、概率论、推断性统计、假设检验、置信区间等。
2. 掌握数学基础：统计建模需要良好的数学技能，特别是代数、微积分和线性代数。
3. 学习数据分析工具：熟悉至少一种数据分析工具，如R、Python（特别是Pandas和NumPy库）、SAS、SPSS或MATLAB。
4. 理解数据可视化：学会使用图表和图形来展示数据，这有助于更好地理解数据和沟通结果。工具如Tableau、Power BI、ggplot2（R）或matplotlib（Python）会很有帮助。
5. 学习建模技术：了解不同的统计模型，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析、生存分析等。
6. 实践项目：通过实际项目来应用你的知识。可以从简单的数据集开始，逐步处理更复杂的数据。
7. 学习机器学习基础：虽然不是所有的统计建模都是机器学习，但了解机器学习的基本原理和技术（如监督学习和无监督学习）对于现代统计建模是很有帮助的。
统计建模新手在准备阶段可以遵循以下步骤：
了解数学模型：
学习常用的数学模型，如插值拟合、层次分析、BP神经网络、灰色预测、K-means聚类分析、线性规划等，并理解它们的基本原理和应用场景。
阅读经典论文，了解如何将这些模型应用于实际问题中。
学习基础知识：
记住「相关性大于函数性」，围绕相关性来构建基础知识。
学习统计学的基本原理，包括相关性和显著性系数的概念，以及如何分析应用。
观看在线课程，如河南政法大学的「统计学基础」课程，以获得基础知识的补充。
掌握软件操作：
学习并熟练使用统计分析软件，如MATLAB和SPSS。
通过实操来补充理论知识，不要仅依赖理论学习。
阅读优秀论文：
阅读往年的国赛优秀论文，学习它们的行文语言、论文格式、以及如何从实际问题简化假设导出数学模型。
注意论文的格式，因为它是筛选论文的第一关。
数据预处理：
在数据分析或建模前进行数据预处理，包括清洗、转换等，以减少数据分析和建模过程中的错误和偏差。
掌握常见的数据预处理方法，如异常值处理、缺失值处理、量纲化处理等。
通过以上步骤，新手可以更好地准备统计建模，为将来的学习和实践打下坚实的基础。
统计建模比赛常用的建模方法包括回归分析、方差分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析、生存分析等等。这些方法的选择，主要取决于具体问题的性质和数据的特点。
回归分析用于研究变量之间的关系，预测因变量的值；方差分析用于比较不同组之间的差异；判别分析则是用来判断新样本所属类别；聚类分析则是对样本进行分类，使得同类之间的相似性尽可能大，不同类之间的差异性尽可能大；主成分分析和因子分析用于降维，减少变量之间的冗余信息；时间序列分析则是对时间序列数据进行建模和预测；生存分析则主要用于研究事件发生的时间及其影响因素。
除了这些方法，还有许多其他的统计建模方法，选择哪种方法需要根据具体的问题和数据来决定。同时，还需要注意数据的预处理和模型的验证，确保模型的准确性和可靠性。