应用统计学考研方向是

近两年统计学的统考报录比都在10:1左右，热度算是略微偏高的，尤其是应用统计，招生人数多，报考人数每年都在增多，导致分数年年升高，有些高校的分数线已经达到了400+，应用统计为什么热度这么高？毕业之后可以做什么？01专业介绍统计学从学硕的角度讲是统计学，从专硕的角度讲是应用统计，统计学是经济学和理学的交叉学科，统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。02考试科目应用统计考研一般考思想政治、英语二、数学三以及一门专业课。具体的考试科目以报考单位的专业目录为准。哪些人适合考1、本科学经济学的学生。相比起金融学等热门经济学学硕，应用统计专硕招生人数相对较多，对于本科学经济学的学生想继续深造是一个不错的选择。2、本科学管理学的学生。所谓经管不分家，管理学学的内容比较空洞，应用统计的学习内容则偏向实践性，就业情况要好于管理学。3、本科不是学经济学但是对经济学有向往的学生。相比起经济学学硕，应用统计这个专业招生多，对于跨专业考生是比较友好的。4、英语基础不太好的学生。应用统计是考英语二的专硕，难度低于英语一。03学科评估等级排名院校推荐：统计总的大趋势分为经济类统计和数理类统计：经济统计全国最好的就是中国人民大学，厦门大学，上海财经大学数理统计最好的是北京大学，中国科大，复旦大学，南开大学，华东师范大学1中国人民大学中国人民大学，在数据挖掘，精算，经济统计还有国民经济方面都很好。综合来看应该是第一。2厦门大学厦门大学的统计特色在国民经济核算那一块，应该是全国的老大，厦门大学有个中国宏观经济研究中心，属于人文社科重点研究基地，在宏观经济统计方面很厉害，数据挖掘也不错。3上海财经大学上海财经大学，特色是金融统计。在量化投资这块很厉害。上财统计学的学术硕士，不管是哪个方向，投资学、高数、微积分都是必修的，上财和国家统计局共同建立了大数据研究中心。4北京大学北京大学，中国第一学府，北大在数据挖据，大数据很厉害。5中科大中科大，高精尖大学。中科大的统计挂在金融与统计学院下面，数据挖掘方面很厉害。6复旦大学复旦大学，偶像级的大学。数学，金融都很强。都是全国前三的学校。统计，在上海也是领头的。数学院和管理学院都有统计，但是专硕是挂在管理学院下面的。学费很贵，应该是6w一年，两年制。北上广的名校专硕学费都特别贵，全程的学费基本都在5w以上。7南开大学南开大学，统计主要是精算那块很强，挂在数学系。南开的精算全国第一，我之前看过南开研究生的培养方案，比较偏向精算，立志于精算师的，考南开是不错的选择。8华东师范大学华东师大，统计挂在统计与金融学院里面。金融统计、数据挖掘什么的都很好。有个统计的大牛茆诗松在华东师大。在上海，统计的领头学校就复旦上财和华东师大。三个学校的统计专业实力差距很小。但是要能考得上，个人觉得还是复旦最好。论难度，三个学校里面华东师大最简单。但也很难考，只比上海财经大学简单那么一点。04就业方向及前景就业方向：应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。具体来讲，主要有升学（攻读博士学位）；出国留学；金融和保险部门；投资、证券及社会保障机构；市场调研、咨询及信息产业部门；国家统计部门；各类公司等就业途径。就业前景：应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。05热门原因统计学属于比较好的万金油专业。万金油专业是个中性词，但对于统计学来说则是明显的褒义词。统计学以前是数学的一个分支，现在已经和数学并列成为二级学科了，但同时又和经济学有着莫大的关系，所以经济学强校很多是经管类的，或者经管见长的院校，招生专业名称一般为统计学、应用统计学。统计学突然热门，还是互联网和人工智能的热门带来的，以及金融行业继续热门。比如各大高校竞相开始的大数据专业，其实就是以统计学为基础的，我看了一下课程设计基本上就是统计学+数据科学+计算机+软件工程为主。再比如金融行业中热门的量化分析风险控制岗位，也和统计学关系极为密切，招聘也以数学统计学背景的为主。还有就是精算师岗位，其实和统计学数学关系非常密切，很多人大牛都是统计学数学本科研究生学精算的，基础更牢。本文综合自网络

宁波点对点私人定制部1月8日报道，统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，那么统计学考研可以选择哪些专业和学校，现在点对点利用大数据和高质量就业私人定制系统给大家做个分析。统计学有七大类专业可以选择，02经济学、03法学、07理学、08工学、09农学、10医学和12管理学，各个专业大类具体可以考的专业如下分析，在对相关专业感兴趣之后，私人定制三个步骤确定报考学校专业，给考生从初试考试科目做出最基本判断“可以考吗”：在这个基础上提供可以考的学校、院系、专业和研究方向；考生从中做出选择，进一步提供初试信息、复试信息、调剂信息、考前分析如报录比分数线等，判断其考试难度，制定学习计划。关键词：统计学可以考的47个专业02经济学（7个专业）：020208统计学、027000统计学、020200应用经济学、020246应用统计学、025200应用统计硕士、027050经济统计学、027051管理统计学03法学（1个专业）：030302人口学07理学（24个专业）：071400统计学、071450数据科学（统计学）、071451经济统计学、071459应用统计学、077803病原生物学、071462生物统计学、071000生物学、071457数理统计学、071466金融统计学、071450数据科学、071452社会经济统计学、070100数学、077901流行病与卫生统计学、070104应用数学、070103概率论与数理统计、071067生物信息学、070178质量统计学、071467经济社会统计学、071461生物卫生统计学、071465管理统计学、071451经济统计、071459应用统计、071451经济统计学、071462生物统计08工学（5个专业）：081000信息与通信工程、080270工业工程、085236工业工程、081104模式识别与智能系统、081002信号与信息处理09农学（2个专业）：090162作物生物技术、090357资源环境信息工程10医学（7个专业）：100401流行病与卫生统计学、100533中医预防医学、105300公共卫生硕士100400公共卫生与预防医学、100734药学信息学、100601中西医结合基础、105300公共卫生12管理学（1个专业）：120200工商管理以上专业给考生讲解一个实例，实例专业：020200应用经济学第一步，假如同学选择的是020200应用经济学，该专业属于02经济学-0202应用经济学范畴，考此专业需要考数学，一般是考数学三。第二步，020200应用经济学可以考的学校院系：西安交通大学经济与金融学院020200应用经济学。第三步，西安交通大学020200应用经济学分数线2018年340分，2019年370分，更详细的初试资料、复试资料需要发送考生的邮箱。

随着大数据相关技术的发展，统计学目前受到了广泛的关注，对于一部分想从事大数据领域相关岗位，但是又不想从事编程工作的学生来说，选择统计学方向的研究生是不错的选择。如果要跨考统计学专业的研究生，需要具备一个扎实的数学基础，因为统计学本事就是数学的一个分支，需要用到大量的数学知识。除了要具备扎实的数学基础之外，在备考的过程中还需要注意以下几个方面的问题：第一：根据自身的学习能力选择目标高校。研究生阶段的教育对于高校的资源整合能力有较高的要求，资源整合能力对于研究生的培养质量会有较大的影响，所以考生都希望选择重点大学作为考研目标，但是由于目前考研的竞争比较激烈，对于跨考生来说，一定要根据自身的学习能力选择目标高校。另外，可以重点关注一下财经类高校，不少财经类高校的统计学专业往往也具有较强的实力。第二：重视专业课的学习。统计学专业的专业课考试还是具有一定难度的，所以对于跨考生来说，一定要重视专业课的学习，如果能够有专业人士指导一下，在学习的初期会起到较大的作用。对于跨考生来说，在学习专业课的过程中最好能与专业课老师保持沟通。第三：制定系统的复习计划。按照历史经验来看，跨考生一定要有较为充足的准备时间，同时制定一个适合自己的复习计划，在具体复习计划的制定上，要参考一下老师的建议。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

校训:实事求是简介本文主要从学科排名，初试分数线，初试参考书目，以及专业课真题解析等方面对中国人民大学应用统计专硕专业课进行总结和分析，希望对想考人大应统的你有所帮助。应用统计考研介绍统计学是应用经济学热门专业之一，是经济学和理学的交叉学科。根据维基百科翻译：统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。所以统计学对数学的要求是非常高的，而且统计学这门学科学的是非常杂，并不是适合基础一般的同学跨考。本专业学生毕业后可在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。以下是教育部学位与研究生教育发展中心公布的经济统计学专业的大学排名，可以做个参考:本文介绍人大因此只列出前20由上图可以看出在统计学方面中国人民大学仅次于北京大学，学科评估结果都为A+，且学校位于北京，地理位置优越，因此竞争压力可想而知。初试分数线随着金融和计算机专业的饱和，更多的人发现应用统计专硕以后也可以间接的从事金融和计算机行业，并且还有一定优势，因此应用统计专业分数线也不断拔高。在2021年初试分数出来的这半个月中，我们可以发现应用统计已经成为金融、计算机之后又一大内卷的学科，各大985院校复试分数线预测均达到了400分以上，因此想要报考应用统计专业的同学慎重考虑。根据网络数据预测2021人大初试分数线为400-410之间，2022年也会是这个水平。初试参考书目《统计学》第六版——贾俊平 何晓群 金勇进（21世纪统计学系列教材） 贾俊平的《统计学》各版本差距不大，推荐第六版和第四版（经管类）可以相互结合使用，当做打基础使用。《应用回归分析》第三版——何晓群 刘文卿（21世纪统计学系列教材） 本书与《计量经济学》内容差不多，只是侧重点不一样，本书侧重于回归分析的理论，而计量经济学侧重于回归分析在经济学中的应用。《应用时间序列分析》第三版——王燕（21世纪统计学系列教材） 《多元统计分析》第三版——何晓群（21世纪统计学系列教材） 《概率论与数理统计教程》第二版——茆诗松、程依明没有一个学校的应用统计专硕考研内容像人大这么广泛，因此复习时需要形成较好的知识体系才能从容应对。专业课解析根据以往人大专业课的出题形式而言，专业课考题是7-8个大题，每题20-25分，没有选择计算题，并且每本参考书中的内容都有涉及，因此更考验同学的综合分析以及解答问题的能力。更多的专业课解析内容以及人大应用统计专硕的考研资料请关注并评论。侵删星光不问赶路人，时光不负有心人，只要按部就班的努力一定能上岸！

一、前言首先我必须得说，这是一篇特殊的经验贴，也是一篇很真实的经验贴，因为这是一个一志愿考研失败的考生扎心的分享。我相信在看过了太多成功经验之后，再来看看这一篇或许你能够有一些其的它感悟和收获。对于考研这件事，尤其是对于想考名校的热门专业的同学来说，这篇经验贴或许更加适合大多数人。正如一位学长曾经跟我说的“考研就是千军万马过独木桥”一样，我们有时候不得不承认，考研一志愿上岸的永远都是小部分人。所以不妨换一个心态，更多地去思考我们在努力的过程中学到了什么，而不是过多地去在意结果的好坏，毕竟有的时候确实是无心插柳柳成荫。二、个人情况及选择接下来说一下我个人的情况吧，我本科就读于华中科技大学，专业是卫生事业管理专业，本科期间学过微积分（97分）、线代（98分）、概统（80分）三门数学的基础课，六级494分（阅读部分是230分）。考研总分388分，其中思想政治理论78分、英语二84分、数学三138分、统计学88分（专业课掉链子……）。至于我选择应用统计的原因，是因为在四年的学习中我发现，我的热爱依旧在数学，所以当时也是放弃了参加我们院的保研考试。在选择专业时，我也是直接在数学学院中寻找到了应用统计这么一个目标。而怀着一颗名校梦的我，当时一腔热血地选择了清华作为我的目标院校。清华每年的招生计划是7人，但有时也会适量扩招几个，比如2018年扩了两个，2020年可能因为疫情的缘故扩招了2个。清华应用统计在2018年之前分数相对来说还是比较乐观的，2016年进复试的最低分数是360分（如果我没记错的话），而在2018年之后则情况大变，从2019年的390分到2020年的400分，难度可以说是越来越大。其实这个变化也是可以理解的，大家对于人工智能、机器学习和深度学习的热情逐步高涨，而应用统计作为一个相关且相对好考的专业，必然是会遭受到相当大的冲击的。尤其隔壁北大在去年已经取消了全日制应用统计专业的招生后，更会有大量的考生流入到清华的竞争中来。伴随着这种趋势的，还有清华专业课每一年的变化，对于考生来说都将是一次艰难的挑战：跨考生越来越难考上、对于公共课的要求也越来越高等等……所以我强烈建议各位想报考清华应用统计的同学们一定要综合考量自己的能力和水平，尤其是在统计学中不能够有任何短板，许多比较偏、难的知识点（比如强大数定律、收敛性的证明、双样本似然比检验等）也要有一定的把握和理解，才能够赢下这场战役。三、初试复习经验我自己的经验而言，这几门课的重要性是专业课>数学三>英语>政治，所以下面也就按照这个顺序来写。1.统计学先说说专业课吧，其实对于前几年的考题来说，茆诗松的那本《概率论与数理统计》就已经包括了大部分的考点，所以最重要的就是这一本书，一定要把这本书的课后习题及例题多做几遍。但清华专业课不说考试大纲这一点就很耐人寻味，也就是说他无论出什么题都不属于超纲，这也就要求我们要尽可能的把数理统计相关的知识点都要有所把握，这几年的趋势也正是如此，所以在学有余力的情况下，最好也把李贤平《概率论基础》中关于收敛性的知识和陈家鼎《数理统计学讲义》中假设检验的相关知识也了解一下。不过在看过茆诗松的书后，看后两本会有些吃力，因为相比起来，后两本写得是有一些晦涩难懂，这是正常的不要慌，努力啃下这两块硬骨头。就这几年的真题而言，清华专业课还是有一定规律可言的，首先概率论部分可能会出一道大题，大概分值在20分，当然也有可能不出（如2019年），这部分内容不难，只要掌握了数学三的知识就没什么太大问题；其次就是关于收敛性的一个证明题，这是清华专业课的一个特色，近三年都对于该知识点有一个20分的考察，而且有变难的趋势，所以想考高分的同学一定要在这方面下足功夫，什么依概率收敛、依概率1收敛、r阶收敛、按分布收敛等的证明必须烂熟于心，茆诗松书上的例题也一定要多过几遍，切比雪夫不等式的证明也很具有启发性。参数估计是清华最常考的，2020年真题甚至直接出了一道65分的题目，几乎把参数估计的相关知识点都覆盖了一遍，所以这部分一定要重视起来！而假设检验一定要把概念、原理理清楚，才能够把题目做对。比如2019年真题就考过一道概念的论述题，如果平时学习中没有对这方面有一个自己的思考和认知，考场上遇到就很容易懵了。除此之外，对于各种各样的检验方法也要去体会其中的原理、思路所在。比如2018年考了拟合优度、2020年考了似然比检验。除了这些常考的知识点之外，偶尔也会出现一些关于统计量（充分统计量、完全统计量、次序统计量等）或是生成随机样本（基本也就是用到茆书上提到的随机模拟法或者中心极限定理等）之类的题目，这些也需要我们在复习中考虑到。方差分析和回归这几年没有怎么考察，但也有可能未来会作为知识点，所以也需要有一定的了解。最后总结一下，清华专业课着重考察的是你对于各个知识点原理、思路的理解，所以在学习专业课时一定要本着追本溯源的原则，真正地理解其本质和内涵。而我个人专业课拉大胯的原因就是最后一道45分的似然比检验没有很好的思路，也是我知识点的一个短板，于是导致这次考研失败，所以你们一定要吸取这个教训，在清华面前不能有知识盲区！2.数学三我个人认为最重要的书是李永乐老师的《全书》，尤其是它里面的例题最有启发意义。而习题我当时用的是李永乐老师的660题、张宇老师的《闭关修炼》，其实有时间的话我也推荐汤家凤老师的《1800题》，张宇的1000题我认为就没有必要做了。套卷我也做了许多，包括李林、李永乐、张宇、汤家凤的，个人感觉做套卷对于分数的提升是最有作用的，在考研前1个月左右我就开始一天做一套保持手感。当然这个套卷要在你把基础知识都抓牢的基础上再去做才会有意义，所以之前就努力把《全书》或者《闭关》多刷几遍，刷到每一个知识点都能够熟练于心再开始套卷。今年线代那两道题难度较高，需要引起重视，或许在考研竞争越来越激烈的情况下，数学三的难度越来越大会成为一种趋势，这对我们解决问题的能力愈加是一种考验。3.英语二英语其实没有什么特别好说的，大家应该也看过很多类似的经验贴了，这里我就说几点：第一，真题阅读非常的重要，建议多刷几遍英语二的阅读。其实我之前看经验贴说英语一的阅读也很重要，但于我而言，我没有怎么刷过英语一的阅读，因为我一直觉得一、二卷的阅读思路是不一样的，所以我就只是刷了两遍英语二的阅读，最后考研也是只错了一个阅读；第二，推荐老蒋的英语二阅读书，这是我做过的最符合英语二真题思路的一本阅读；第三，作文一定要趁早练，多积累词汇，多输出。我客观题只错了3分，但主观题（尤其是大小作文）扣了13分，真的很伤；第四，最好每天都能保证英语的学习，起码一天要能够做两篇阅读保持手感；第五，完型主要看你语法功底，如果语法不行确实挺难的，所以不用花太多时间，把真题里的完型做一遍就OK。4.思想政治理论政治其实也没什么过多说的，前期刷好肖秀荣老师的1000题，配合政治刷题小程序，利用上碎片时间多刷选择题，基本就不会有大问题。最后把肖四肖八的选择题做一遍，背好这两本的主观题，就可以上考场了。今年很多人说肖老师主观题翻车了，但其实只要你把肖四肖八上的主观题背下来，考场上依旧是有话可说的。我最后选择题是45分，主观题拿了33分，在北京这个政治旱区，我对这个成绩是比较满意的。四、调剂复试由于我专业课拉大胯，没有进入到清华的复试中，所以这方面的经验很遗憾，不能够推荐给大家。所以这里就说一下我调剂的经验吧，希望能够帮助到有需要的同学们。应统调剂说实话挺难的，一个是因为热门专业，报考人数多；另一个是因为清华专业课分给的不高（当然厉害的还是分挺高的orz），北京又是旱区，所以在调剂的时候没有很大的优势。我当时调剂的时候也是用的考研调剂小程序看了看往年接收调剂的院校，确定了兰州大学、深圳大学等几个比较乐意去的院校，也去看了他们的复试参考书。这一点很重要，因为每个学校的参考书不一样就会导致复试内容有差异。之后也去联系了中国药科大学的导师（由于我本科是医药方向，感觉更有优势），导师也表示欢迎我调剂他们的课题组。但等到调剂系统开放后，一切都变了。接二连三地，我的申请被深圳大学拒了，兰州大学我也未能进入复试名单，甚至最有希望的中国药科大学也没能够把我放入第一批复试名单……那个时候确实是崩溃的，感觉自己被整个世界抛弃了。后来我通过了解才知道，调剂系统只能够按照分数高低来筛选人，而今年的应统分大家或许也知道：神仙打架，比我分高的人太多太多了，尤其是广东考生以及东北考生。正当我打算找工作或是准备二战时，中国药科大学突然给我打了电话让我第二天复试，原因是第一批调剂并没有招满。后面我稍微看了看他们的参考书，复试问的问题也不难：首先考了三道比较基础的统计学题目；其次英译汉；最后综合问答，最后也是成功被录取。由于我本身是跨考生，又碰上今年这个特殊的情况，所以最终没有选择二战，接受了录取。不过今年也是特殊，大家都是网上复试，也就导致去复试的成本大大减少，所以会有很多高分选手报很多学校但最后不去，明年情况或许会大不一样但我还是想给你们一些关于调剂的建议，第一个要确定自己的底线，想清楚自己读研到底是为了什么，不能够在自己绝望的时候饥不择食。第二个就是要耐心等待、放平心态，不要觉得被拒绝了很多次就表示自己很差，调剂和一志愿就是两回事，一志愿唯唯诺诺的院校到了调剂很可能重拳出击。当然还是希望大家不需要走调剂这条路，一志愿上岸才是最好的结果！五、一些后话在考研后我也结合了身边人的例子反思了一下我的这次考研过程，努力的过程真的很美好，希望大家可以不负韶华、追求理想。而且选择有的时候确实比努力更重要，一定要审慎地看待自己，选择最适合自己的目标院校。当然我们正值青春，为了理想奋力一搏也未尝不可，毕竟只有努力过才不会后悔。最后愿各位今年都能够成功上岸，一研为定！来源公众号：新祥旭北京考研

招生院系：数学科学学院招生专业：025200应用统计研究方向：全日制-不分研究方向考试科目：①101 思想政治理论②201 英语一③303 数学三④432 统计学备考经验英语首先介绍一下我的复习阶段和方式：3月—6月初我背了两遍考研单词书，长难句每天练习分析句子结构和翻译，6月初—8月底刷了一遍1997-2019的真题，用归纳表格总结了错题，精翻2004-2016年的阅读，每3天看一遍。9—11月底又刷了3遍真题。这个过程中我的巅峰水准是8月底，记得2017年的真题第一次做时阅读全对。作文可以在考研文库里看看优秀范文，然后总结一些开头、中间、结尾可以用的句型。在考试前，要多用自己总结的模板练习写论文，做到熟能生巧。数学6月之前是数学复习的基础阶段，在这个阶段最好把课本过一遍，在这里推荐张宇的高数基础班搭配十八讲、李永乐的线代以及王式安的概率论。需要注意的是在这个阶段在看课的同时也要注意题目的练习，要认真做完课后习题。暑假两个月是强化阶段，主要是以做题和强化知识点理解与记忆为主。在这里推荐张宇的闭关修炼，最好搭配相关课程使用。我用到的做题资料主要有1000题和660题，在做题过程最好准备一个自己的错题本，加深记忆的同时有利于后期的冲刺复习。9月到10主要是做真题，我用到的是张宇的真题大全解。在这个阶段是提升的重要阶段，在做真题的过程中找到薄弱知识点并及时复习掌握，同时整理错题。11月到考试前就是冲刺阶段了，主要以模拟题的训练为主，可以把一些名师出的模拟题和预测题（张宇、李永乐以及哈工大的模拟卷等）都买来做一做，同时也要尽量配合数学考试的时间来进行计时训练已达到更好的模拟效果。专业课参考书可以用贾俊平《统计学》，茆诗松《概率论与数理统计》，《新祥旭考研上海交通大学应用统计辅导班讲义》，统计学（贾俊平）是统计领域各分支内容的的精缩版，可作为深入了解统计专业知识的导学部分，难度中等偏下，侧重理解和记忆的知识点众多，而涉及计算的章节主要集中在书的后半部分，需要记忆有关定理结论与公式等，考题难度适中，和书后习题较接近。老师根据我的基础制定了详细的学习计划，第一阶段主要是跟着老师把书本认认真真学过一轮，每个知识点都学透的。其次课后习题也要做过两遍或以上，不明白的可以随时和老师私下请教，最后还需要掌握各类公式并熟练运用，专业课过130分没有问题。选择题重点考察统计学的前半册内容，描述统计的考点居多，因此大家复习前面6章时应事无巨细地不放过每一个知识点，反复记忆，达到自己看到这个专有名词就能很快反映出其意义与有关运用的效果，例如配额抽样的适用情况、雷达图的作用、置信水平为95%的意义、两类错误的定义与计算等。练习其他高校统计学的真题及模拟题也是十分必要的，因为选择题的考点较广泛，大家在做其他学校的题目时，可以了解到同一知识点的不同考法，有的题目很有综合性，计算量堪比大题。简答题考察的范围较固定，主要集中在一元线性回归、多元线性回归与时间序列这三章，另外历年真题中有一类考察样本量的确定的题型，出现在第7章参数估计的第4节。大家可以从搜集到的历年真题中找到所有考点。计算题固定为考察概率论的内容，前两题的难度适中，认真做完课后习题应该足以应对，主要考察范围集中在假设检验与区间估计、方差分析、一元线性回归、多元线性回归这几章，其中假设检验与区间估计是必考题，大家需要熟练记忆与运用在不同情况下的统计量表达式。

大数据专业是一个典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学和计算机学，另外辅助经济学、社会学、医学等学科，所以统计学是大数据专业最为直接的相关学科之一，因此统计学专业的本科生在读研的时候是完全可以选择大数据专业的。统计学专业的相关知识在大数据时代依然起着非常重要的作用，以大数据分析为例，目前大数据的分析方式主要以统计学方式和机器学习方式为主，而且统计学方式与机器学习方式相比在某些领域更加成熟，理论体系也相对完备，所以大数据专业的学生通常都要系统的学习统计学相关知识，从这个角度来看，统计学专业读大数据方向还是具备一定优势的。在大数据时代，统计学有了进一步的发展和变化，这个变化就来自于数据本身的变化。统计学的分析方式通常以“抽样”为主，通过对样本的分析来寻找整体的规律，从而得出分析结论。通过大量的历史经验来看，如果样本的选择没有问题的话，统计学的分析方式具有非常高的准确度。但是在大数据时代，数据从抽样变成了“全样”，数据分析的方式和方法都产生了较大的变化，这对于统计学来说就需要积极的适应这种变化，并积极顺应大势时代的发展，投入到大数据领域的研发中。从目前大数据行业的发展来看，统计学确实对于大数据的发展做出了重要的贡献，大量的统计学专业人才陆续投入到大数据领域，也进一步完善并丰富了大数据的知识结构。近些年来，我多次作为评委，参与了不同类型的研究生大数据专业大赛，其中有大量的选手来自财经类大学的统计学专业，这给我留下了较为深刻的印象，其中也有不少学生取得了不错的成绩。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

随着大数据相关技术的发展，统计学目前受到了广泛的关注，对于一部分想从事大数据领域相关岗位，但是又不想从事编程工作的学生来说，选择统计学方向的研究生是不错的选择。如果要跨考统计学专业的研究生，需要具备一个扎实的数学基础，因为统计学本事就是数学的一个分支，需要用到大量的数学知识。除了要具备扎实的数学基础之外，在备考的过程中还需要注意以下几个方面的问题：第一：根据自身的学习能力选择目标高校。研究生阶段的教育对于高校的资源整合能力有较高的要求，资源整合能力对于研究生的培养质量会有较大的影响，所以考生都希望选择重点大学作为考研目标，但是由于目前考研的竞争比较激烈，对于跨考生来说，一定要根据自身的学习能力选择目标高校。另外，可以重点关注一下财经类高校，不少财经类高校的统计学专业往往也具有较强的实力。第二：重视专业课的学习。统计学专业的专业课考试还是具有一定难度的，所以对于跨考生来说，一定要重视专业课的学习，如果能够有专业人士指导一下，在学习的初期会起到较大的作用。对于跨考生来说，在学习专业课的过程中最好能与专业课老师保持沟通。第三：制定系统的复习计划。按照历史经验来看，跨考生一定要有较为充足的准备时间，同时制定一个适合自己的复习计划，在具体复习计划的制定上，要参考一下老师的建议。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

当前正处在大数据时代，而数据分析是大数据技术体系中的重要组成部分，也是数据价值化的主要方式之一，所以未来从事数据分析工作是不错的选择。数据分析可以选择两个大的专业方向，一个是统计学专业，另一个是大数据专业，另外不少计算机相关专业、金融领域相关专业和数学领域的相关专业也都有数据分析的细分方向。随着数据分析的重要性日益体现，现在不少专业也都增加了数据分析的细分方向，比如经济学、社会学、医学等专业都陆续开设了与本专业相关的数据分析方向。具体选择哪个专业需要根据自身的知识结构来决定，最好能够结合本科专业进行选择，这样在备考的时候会轻松一些。如果本科是计算机相关专业，那么可以选择的余地是比较大的，计算机应用、计算机科学与技术、软件工程等专业都有数据分析的细分方向，当然统计学和数学专业也是如此。在大数据领域，数据分析通常有两种方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，两种数据分析方式同样重要。学习数据分析通常需要具备一定的数学基础、统计学基础和计算机基础，其中数学基础是相对比较重要的，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学相关课程，包括高数、线性代数、概率论等内容。以机器学习的数据分析方式为例，需要具备算法基础和编程语言基础，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。当前机器学习的数据分析方式是比较流行的，相关领域的研究也在逐步推进。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！