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》-人大智慧治理学院数字经济考研经验与复习指导

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年03月01日 02:28:05
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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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中国人民大学数字经济考研经验与复习指导

考研政治方面:

从6月中旬到考研前,政治我没有一天不碰的,8月中旬到11月中旬,我一直在复习暑假上课的讲义,看着很厚。说实话,我的政治能考好,这本讲义的帮助很大。这本书的解析很全,尽管很多重题,但其实政治每年都那样,变不了多少。核心理解了,就会做题了。11月到12月序列一加上真题解析结合着看。12月到考试前,我花半天在政治上了,之前都是晚上看两三个小时。但是这个阶段还是没有背东西。因为考研我才慢慢理解了文科就是这样一个学科,万变不离其宗的。当然政治肯定是无法像法学答案那样发挥太多。但是只要理解了核心的精神,就一定可以把每个论述的大点串起来。这最后一个半月,我买了两个小册子,28道题和将中挺的核心考点预测。我就觉得小书好拿,而且那些我都掌握了也就足够了,但事实证明那是不可能记住的。我最后一星期还买了任汝芬和肖秀荣的最后四套卷。个人觉得,这两个人还是有可圈可点之处。但是我们学文科的切忌不要背,答题思路记住就好了。

考研英语方面:

在英语复习中,“真题”至关重要。我备考时,仅使用了张剑的预测题集一次,其余时间都专注于真题的练习。你需要不断地操练真题,以便掌握其命题模式。或许有人担心,真题有限,多次练习后会记住答案。但实则不然,初次做题很难记住所有正确选项,再次甚至多次尝试,你仍可能犯同样的错误,之前的误选项可能再次困扰你。建议购买《考研真相》这本书,它汇总了过去十年的真题,并且每套都有详尽的解析,如陌生词汇、正确率、句子结构剖析以及例句等,内容十分全面。对于作文,我每天早晨会背诵王江涛老师的一篇范文,然后在当晚临睡前默写,通过这种方式每日积累一些高阶词汇、短语和句式。

考研专业课方面:

掌握基本的经济学理论至关重要。这包括微观经济学和宏观经济学的基本概念,如供求关系、市场均衡、经济增长模型等。这些知识为理解数字经济发展提供了经济理论基础。我凭阅读萨缪尔森的经典教材,以及参加在线课程,深入理解了这些基础知识,并尝试将它们应用到数字经济的场景中。

信息技术的理解与运用是数字经济专业的核心。从大数据处理、云计算到人工智能,这些都是推动数字经济发展的关键驱动力。我在学习过程中,不仅研读相关教科书,还凭实际操作Python、R语言等工具进行数据处理和分析,以此加深对技术原理的理解。

再者,数据分析能力是必备技能。需理解和掌握统计学的基础知识,如假设检验、线性回归等,熟练使用Excel、SPSS或Python进行数据挖掘和建模。我常常找寻公开的数据集进行实战练习,不断提升自有的数据解读和问题解决能力。

了解并关注数字政策和法规也是重要的一部分。在全球化背景下,数字政策对行业发展有深远影响。我定期阅读相关的政策文件、学术论文和新闻报道,以保持对最新动态的敏感度。

在学习方法上,我强调理论与实践结合。除了课堂学习,我还积极参与研究项目,将所学知识应用于实践中,这我更深刻地理解了知识点。我也鼓励自我驱动的学习,主动寻找问题,凭查阅资料和讨论来解决问题,这样既锻炼了我的独立思考能力,也提高了我的学习效率。

The End