本数据集包含1951年至2013年间中国194个气象站点的日降水量记录，涵盖近六十年的气候变迁信息，为数学建模提供了详实的历史降水资料。
由于提供的数据集内容描述有限，我们无法直接从中获取详细的数学建模知识点。不过可以围绕该数据集探讨相关知识。
“1951－2013年全国194个站点降水数据”这一数据集中包含了中国从1951年至2013年的降水量信息，涉及全国范围内共194个气象观测站的数据记录。利用这样的数据集进行分析时，可以涉及以下几个方面的知识点：
1. 数据预处理：在开展数学建模之前需要先对原始数据进行清洗和格式化工作，比如去除异常值、填补缺失数据等。
2. 描述性统计学：通过计算均值、中位数、方差及绘制直方图等方式来描述数据的基本特征，并展示其分布情况。
3. 时间序列分析：鉴于该数据集的时间跨度较长（63年），可以应用时间序列方法探讨降水变化的趋势和周期规律，包括进行季节性调整等操作。
4. 数据挖掘技术：如聚类算法可以帮助识别不同地区降水量之间的相似性和差异性特征；
5. 回归建模：分析其他气象因素对降雨量的影响，并构建相应的数学模型来量化这些变量间的关系；
6. 地理信息系统(GIS)应用：如果数据集包含站点的地理坐标信息，则可以使用GIS工具进行空间数据分析，揭示降水的空间分布模式。
7. 机器学习方法：训练神经网络、支持向量机等算法以预测未来的降水量变化趋势；
8. 气候研究：通过长期观测记录分析气候变化的趋势和特征，为气候学提供实证依据。
9. 数学建模理论与实践结合：需掌握如何将实际问题抽象化并建立数学模型的方法论，并利用这些模型进行求解及结果验证。
对于希望使用该数据集开展工作的人员来说，需要具备一定的统计分析、时间序列处理以及机器学习等相关领域的知识和技术基础。从获取和预处理原始资料开始直至最终构建预测性较强的降水模式，每一步都至关重要且充满挑战。
5星
