中国政法大学商业大数据分析考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-中政法商学院商业大数据分析考研复习方法与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年12月31日 20:59:02
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常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








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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。)








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太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








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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)








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中国政法大学商业大数据分析考研经验与复习方法

考研政治方面:

用书:《大纲解析》,《肖秀荣命题人1000题》,肖秀荣的时政,8套题和最后4套题。大纲出来之后准备也不迟。用一个多月看一遍大纲解析,看一章做一章的《1000题》,看完一遍之后看看真题,主要做选择题,论述题看看就好,然后第二遍,同样是大纲解析和1000题,有余力的同学可以买本《风中劲草》背背,其实《风中劲草》就是浓缩版的政治红宝书,自己掂量要不要买。之后按部就班的看时政,做模拟题。政治最少看两遍的,用时是越来越长,最后要狂背那些模拟题,这样考试的时候才有话说。友情提示字体小的女孩子们,写大题时一定写大点,增加字间距和行间距,这样看着舒服,同时可以用较少的字营造较长的篇幅效果,省时省力。

考研数学方面:

考研数学有很多基础性的内容,这些基础性的东西需要在第一阶段充分把握。这一阶段的主要任务是把考研数学的各个考点、知识点系统性的过一遍。如果基础不好的可以看下同济的课本。我个人基础比较好,没有看,觉得有点浪费时间。先学了一些简单的题目的解题思路,然后就开始看复习全书了。在六月前我差不多把全书过了两遍,660上做了一些题目。个人感觉660题目不是很好,和考研数学不是一个套路,没时间可以不做。复习全书里的定义定理推论例题习题一定要全都认认真真的做,不要眼高手低,数学光看书是没有用的,每天都要抽点时间来做题,然后整理一本错题本,一本笔记本,做完题目要多总结。整个考研数学二本书大概就100多个题型,只要掌握了题型以及每个题型的方法,怎么难的题目都会慢慢变简单的。PS:看到小题分了,改分的确全国最严,所以大家做题既要保证正确,还要保证细节不丢分。

考研英语方面:

关键在于词汇和真题,如果条件允许,模拟题也可适当涉及。(1)对于词汇,我起初的基础非常薄弱,很多单词都不认识。初次记忆时确实感到吃力,因此前两次复习时,我会边写边记,一次英语一次汉语,强调刻意记忆。接着,每天我学习两个单元的新词,并重温前一天的两个单元,直到考试。每当遇到记不住的单词,我会在页面下方标注,10月份时着重回顾这些模糊的词汇。(2)真题的操练至关重要,需要反复研磨直至熟练掌握。尤其关注阅读部分。我的步骤是,先完成题目,然后在笔记本上翻译全文,对比答案纠正错误,再逐段默写并改正,最后深入理解答案解析,找出解题规律。这种方法虽然耗时,却能同步提升翻译、写作、语感及复杂句子理解等能力,无需额外练习其它题型。若你缺乏耐心或基础较好,可选择多次少量地刷真题。在时间安排上,6月前完成黄皮书的第一轮,接着做96年到07年的旧题,之后重做近几年的试卷,预留两套在考前最后一周使用。我倾向于在两小时内完成一套真题,然后再细致检查每个题目。务必控制好时间。(3)至于作文,从10月起开始背诵精选范文,每日大、小作文各一篇,不断重复,到了12月可以尝试动手写几篇以检验效果和速度。尽量避免在考试中完全依赖模板,要有自己的创新。

考研专业课方面:

对应用经济学综合,理解和掌握基本的经济理论是基础。你需对微观经济学和宏观经济学有深入的理解,包括供求理论、市场结构、消费者行为、经济增长模型、货币政策等。这些知识点不仅会选题中频繁出现,也是解答论述题和案例分析题的关键。我建议使用主流教材如萨缪尔森的《经济学》进行系统学习,并凭做课后习题来巩固理解。

要关注经济学的实证研究和最新动态。商业大数据分析专业需具备将经济学原理应用于实际问题的能力,阅读经济学期刊,了解最新的研究成果和政策变化是非常必要的。你也尝试用经济学的视角去解读新闻,这样既能提升经济学素养,也能训练思维能力。

再者,数据处理与分析能力的培养不可或缺。在商业大数据分析中,需运用经济学理论处理和解释大量的数据。学习统计学,特别是回归分析、时间序列分析等方法,以及熟练掌握Excel或R、Python等数据分析工具至关重要。我推荐《统计学》(贾俊平)这本书,它的实例丰富,易于理解,是很好的入门教材。

实践操作不能忽视。理论知识的学习需凭模拟练习和案例分析来深化。你找一些经济学案例,尝试自己分析,或者参与一些数据竞赛,这样提高你在实际问题中的应用能力。

The End