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备考指导

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月27日 08:20:10
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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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考研政治方面:

政治是十月份以后开始的。我看了一遍红宝书,边看边做肖1000。选择题是政治的重点,尤其是多选容易拉开差距。风中劲草核心考点很认真地看了一遍,肖秀荣的时政小册子做了一遍。然后就上真题了,前边看过的总忘。肖秀荣知识点提要就看了看上面的结构图,考点预测陆续背了下,感觉任务量好大,最终只能把肖4认真做了,背了肖4后面的题目。奇怪的是,考试考的不少题答案出自肖4,不可思议。所以关于政治这一科,我希望大家可以上点心。不能完全像我一样马马虎虎的对待这个事情,因为必定政治还是一个很主要的学科,影响着大家的总分数。

考研英语方面:

我一直对英语颇有信心,因此备考阶段我没有进行大规模的复习,只是每天坚持在扇贝上学习一百到二百个新词,并且完成两篇阅读练习。我不觉得需要过分担忧复习进度,关键在于保持每天都与英语接触。对于阅读部分,我购买了历年的真题集,没有特别挑选,随便选了几套来做,反复练了两三遍。此外,我还尝试了张剑老师的阅读题集(黄色封面那本)以及星火出版的150篇阅读理解,但感觉效果平平。接近考试时,我选购了《大纲配套阅读理解30天30篇》,每天安排1-2篇文章来读。然而,关于写作,我真的不建议大家效仿我。我是到了备考后期才意识到每天背诵作文的必要性。实际上,临时抱佛脚背作文是没有什么实质帮助的,仍然难以写出好文章。所以,从一开始就要每天关注作文,我个人推荐王江涛的作文书,当你背诵到一定程度后,就应该尝试自己动手写作了。

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