中国人民大学数字经济考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:人大经济学院数字经济考研经验与复习知识重点

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月13日 16:55:50
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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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中国人民大学数字经济考研辅导培训班联系方式全国服务区域:








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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中国人民大学数字经济考研经验与复习知识重点

考研政治方面:

我个人倾向于重视英语真题超过政治,因为每年的政治时事都有所不同,故深入探究往年的题目并不那么必要。不过,购买一套试题集来熟悉材料题的答题技巧和模板是有帮助的。在我看来,政治复习的启动时间不必过早,九月开始就足够。我发现大纲涵盖的内容过于广泛,所以我采取的方法是,通过做近几年的选择题来大致把握试题的趋势。接着,我会配合使用1000题,逐个单元进行练习。每完成一个章节,我会依据答案解析,在肖秀荣的精讲精练中查找相应知识点,简单易懂的部分快速浏览,复杂或关键点则向老师请教并记录在专门的笔记本上,便于随时查阅和诵读,早晨用半小时来强化记忆。完成1000题后,务必回顾错题,并多次温习。如果还有余力,可以尝试1500题等额外练习。到了复习后期,最重要的就是!肖四!每一个问题,尤其是大题,都要!背!透!彻!如果有空闲,也推荐背诵肖八,因为它与肖四有不少重叠内容。

考研英语方面:

英语是重头戏。英语的复习首先是词汇。很多同学经受不住背单词的痛苦,就不怎么记了。于是导致最后英语无法继续下去,死在第一关。记单词当然很枯燥,但有方法,其实还是那两个字:重复。考研词汇说是有五千多,但真正需要记忆的重要和难的单词不到一千五。大概重复一周,就能把单词搞定。这个过程不好受,很消耗脑力,但它却是复习英语的第一步。在长难句学习的差不多的时候可以找出真题里的四篇阅读,将阅读里的每一句话都划分句子成分自己翻译,同时对照着答案解析,看看自己错在哪里,将自己的错误记录下来,每一套真题都要这么做。

考研专业课方面:

扎实的经济学基础是必不可少的。你需理解和掌握微观经济学和宏观经济学的基本概念,例如供求关系、市场均衡、经济增长模型等。中国人民大学的试题往往注重理论与现实的结合,将这些理论应用到实际的数字经济环境中去思考问题是非常重要的。

深入理解信息技术和互联网的发展历程及原理。这包括了解数据的采集、处理、存储和分析方式,以及大数据、云计算、人工智能等前沿技术的作用和影响。阅读相关的科技新闻和研究报告,帮助你跟上这个快速发展的领域的步伐。

再者,掌握数据分析工具和技术至关重要。Python、R语言或SQL是数字分析师常用的编程语言,熟悉它们的基础语法并能进行简单的数据操作和分析是必要的。理解统计学的基本原理,如假设检验、回归分析、时间序列分析等,对解读和解释数据至关重要。

案例研究是理解和应用所学知识的有效途径。凭分析真实的数字经济案例,你更直观地看到理论如何在实践中发挥作用,也能锻炼问题解决能力和批判性思维。

在学习方法上,我建议采用“主动学习”模式,不仅仅是被动接受知识,是积极参与讨论,尝试自己解决问题。定期做模拟题,不断反思和调整自有的学习策略。组建学习小组,互相讨论难点,共享资源,也是一种非常有效的方式。

The End