数学建模是否需要编程取决于问题的复杂性和求解方法，具体可分为以下情况：
一、通常需要编程的情况
复杂模型求解：
对于非线性、高维或大规模的数学模型，编程（如Python、MATLAB）是实现数值解、优化和验证的核心工具。
自动化与效率提升：
编程可自动化数据清洗、结果可视化等繁琐任务，显著提高建模效率。
结果展示与交互：
通过编程生成图表、动画或交互界面，使模型结果更直观易懂。
二、可能不需要编程的情况
简单解析解：
对于线性或可解析的数学模型，可直接使用数学公式求解，无需编程。
统计分析：
利用统计软件（如R、SPSS）进行数据处理和分析时，可能无需编写代码。
纯理论分析：
在仅依赖数学推导和逻辑推理的简单问题中，编程不是必需的。
总结：编程是数学建模的重要技能，尤其适用于复杂问题，但并非所有场景都需要。掌握编程能提升问题解决能力，而基础数学分析能力同样关键。