北京交通大学信息管理考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:北交大经济管理学院信息管理考研备考指南与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年12月29日 15:32:08
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所有考研机构辅导服务团队人员均经过专业培训、经验丰富,所辅导内容均结合学员实际情况安排,








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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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北京交通大学信息管理考研经验与备考指南

考研政治方面:

我是个政治学的还不错的文科生,所以个人情况来说,政治不难,也不需要花很长时间去准备,肖秀荣大大的政治大礼包在我看来完全够用了。我是在开始准备的那天起就每天晚上会拿一点时间来看看知识点详解,但是这个阶段不需要急着都背下来,就算都塞进脑子里了也是会忘记的,所以静下心来一边看一边思考,配合着1000题巩固一下就好。然后我是差不多到12月份才开始每天背一点知识点背诵的小本,配合着后期的四套和八套卷,把这两套卷子上的题目差不多选择题都弄明白,简答题都背下来就基本可以应付考试啦,然后时政也要经常关注,零散的时间看看新闻之类的。

考研数学方面:

数学我用的是李永乐的复习全书,看了三遍,最后做一遍真题,就直接进考场了,数学的话,基础很重要,我自己看的三遍书每一遍都有新的收获,看书的同时也要注意提醒的积累,做笔记。而且真题很重要,这么多年考下来,知识点并没有变化很多,多研究真题,看命题人爱出的知识点,就会有不一样的理解。看书做题的时候要随手做笔记,考试前翻一翻,可以大概知道自己的薄弱点在哪里。

考研英语方面:

在准备考试的过程中,持续积累英语词汇至关重要,切勿松懈。我选择的词汇书是《恋练有词》,主要是觉得绿色版和红色版太厚重。我不仅通读了一次单词表,还抄写了所有配套的例句。尽管这种方法进度缓慢,但实际上对记忆非常有效。之后,你只需专注于背诵自己的笔记即可。当你背诵了一两遍单词后,可能会发现在阅读时仍然对一些单词感到陌生,这并不奇怪。为加强记忆,我可以分享一个小技巧:仔细研读每一篇阅读理解真题,记录下不熟悉的单词,查阅字典。在整个考研期间,我积累了三大本单词笔记,其中两本来自《恋练有词》,另一本则记录了考研真题中的生词。这个过程可能既漫长又艰难,但只要你坚持不懈地精读几年的真题,你的阅读能力将显著提高。保持这样的努力,最终你会收获颇丰。

考研专业课方面:

要明白,《数据模型与决策》主要涵盖了数据库系统、数据建模、数据分析以及决策理论等内容。其中,数据库系统的理解和操作是基础,需掌握SQL语言,理解关系数据库的基本概念如ER模型,以及事务处理和并发控制等高级主题。

数据建模是关键。你需熟练运用实体-关系图(E-R图)、UML类图等工具进行数据建模,理解各种数据结构,如树、图、队列和栈等,并能按实际情况选合适的模型。这部分需大量的练习来提升。

再者,数据分析部分,会接触到统计学、线性代数和概率论等基础知识,这些都是理解和应用数据挖掘、机器学习算法的基础。R或Python编程能力也是必不可少的,它们你更好地实现数据处理和分析。

决策理论部分,将学习如何在不确定环境下做出最优决策,包括风险决策和不确定决策模型,比如期望效用理论、马尔科夫决策过程等。

在学习过程中,我认为最重要的策略是理论与实践相结合。理解概念的,要多做实例分析和模拟实验,这样不仅能巩固理论知识,也能提高解决实际问题的能力。利用在线资源,如Kaggle的数据集进行实战训练,也是非常有益的。

团队合作和讨论也很重要,你和其他同学一起建立项目,共同解决问题,这种互动不仅深化理解,还能培养团队协作能力和沟通技巧。

The End