首先，根据研究的目的和问题，选取合适的统计方法和模型。
接着，利用统计软件或编程语言进行模型的建立和参数估计，如线性回归、逻辑回归等。
在建立模型过程中需要进行模型诊断，如残差分析和假设检验等，判断模型是否符合统计假设。
最后，根据模型结果进行解释和推断，评估模型的拟合度和预测效果。通过这些步骤，可以建立并验证可靠的统计模型来解决实际问题。
是的，统计建模大赛需要编程。在统计建模中，数据处理和分析是不可避免的环节，而计算机编程是实现这些环节的主要手段。参赛者需要运用相关编程工具和语言，如R、Python等，来进行数据清洗、预处理、可视化和建模等任务。同时，编程能力也是判断参赛者实际统计分析水平和实用能力的重要标准之一。因此，打好编程基础，掌握相应工具和技术，将会是参赛者取得好成绩的必备条件之一。
作为一个统计建模新手，准备是至关重要的。首先需要建立一个坚实的数学基础，包括统计学、线性代数等课程。其次，要熟练掌握数据分析工具，如R、Python等语言。通过阅读经典书籍和参加在线培训课程可以加强实战能力，更好地理解统计建模的概念和原则。
在实践中，要多看数据、多练习、多思考，探索解决实际问题的方法，积累经验。
最后，需要保持好奇心、勇于尝试和不断学习，以提升自己的研究能力和业务水平。