收集数据并建立数学模型，分析新能源汽车对全球传统能源汽车产业的影响。

为了收集数据并建立数学模型，分析新能源汽车对全球传统能源汽车产业的影响，我们可以采取以下步骤： 1. 确定研究目标：我们的目标是分析新能源汽车对全球传统能源汽车产业的影响。 2. 数据收集：我们需要收集关于新能源汽车和传统能源汽车的数据。这些数据可能包括销量、市场份额、价格、生产成本、政策支持等方面的信息。我们还可以从国际组织（如世界银行、国际能源署）和各国政府网站上获取相关数据。 3. 数据清洗和整理：在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗和整理，以便进行分析。这可能包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式等。 4. 建立数学模型：根据收集到的数据，我们可以建立一个数学模型来描述新能源汽车与传统能源汽车之间的关系。这个模型可能包括线性回归、多元回归、时间序列分析等方法。例如，我们可以使用线性回归模型来预测新能源汽车的销量增长趋势与政策支持之间的关系。 5. 数据分析：使用建立的数学模型对收集到的数据进行分析。这可能包括计算各个变量之间的相关性、检验假设、预测未来趋势等。 6. 结果解释：根据数据分析的结果，我们可以解释新能源汽车对全球传统能源汽车产业的影响。这可能包括新能源汽车对传统能源汽车市场份额的侵蚀、新能源汽车对传统能源汽车价格的影响、新能源汽车对传统能源汽车生产成本的影响等。 7. 结论和建议：根据结果解释，我们可以得出关于新能源汽车对全球传统能源汽车产业的结论，并提出相应的建议。例如，政府可以加大对新能源汽车的政策支持力度，以降低其与传统能源汽车之间的竞争差距；汽车制造商可以加大研发投入，提高新能源汽车的性能和降低成本，以应对市场竞争。 8. 撰写报告：将以上分析和结果整理成一份报告，以便向决策者或其他利益相关者传达我们的研究成果。