京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2016考研择专业定院校 看准“6大数据”_数据分析师
考研择校择专业是一大要事,怎么选专业定院校呢?用数据说话是最好的途径。跨考名师提醒各位考生在报名定院校专业前先做好6类数据的调研,做好分析对比再下手。
一、招生人数
招生人数决定了总容量。如果太小,从一开始就决定了要采取挤进去的策略。如果较大,相对来说机会也就多出很多。当然,这不是绝对的。有些冷门专业招的人少,但也报的人少,甚至报不满。有的名校热门专业,招的人不多,但是报考每年都很火爆。
一般情况下招生单位各专业的招生人数变化不会很大。近几年,研究生的规模一直在扩大,招生人数总趋势当然也是在上涨。具体到招生单位,基本也是在小幅度上涨。缩减招生名额甚至撤销某个专业的情形很少发生。口说无凭,我们还是看数据。
上图是该院2014年的招生人数。学术型一共招371人,专业学位214人,总共585人。再来对比一下2015年该院的招生数据。
简单比较可以发现,今年相比上一年净增加173人。其中学术型增加45人,专硕增加128人。当然,这也与今年的推免生新政策有关系。推免生有493人,那么统考生一共有265人。虽然推免生增加,但是,总的机会也增加了不少。
二、报考人数若能知道这个数据,就能知道自己的竞争对手到底有多少。然而,当年的报考人数一般看不到,只能看到前几年的数据。不过这些也足以判断出某个学院专业的竞争激烈程度。如果报考人数太多,推免的也不少,留给统考生的机会相对较少,那么该专业竞争很激烈。难度无疑大了很多。
三、录取人数
这里的录取人数指的是复试完最终的录取人数。这个与前一年公布的“招生人数”可能有些出入。特别是一些名校的热门专业,竞争激烈难度大,可能存在“大小年”现象。如果碰到生源特别好,那么也有可能扩招几个名额。所以,机会总是有的,关键是看考生的综合实力和表现。
四、报录比
真实的报考人数和录取人数作对比,就得出每年的招生报录比。这是一个很重要的数据,是衡量某个专业报考热度的核心指标。如果报录比一直居高不小,说明该专业持续很热。如果忽大忽小,这就说明存在大小年现象。以下是上交大电院近几年的报考人数、录取人数和报录比,同学们感受下。
上述表格数据是上交大电院2013年和2012年的报考录取数据(2014年尚未公布)。总的说来,上交大电院学硕比专硕的报录比高出不少,其中电子信息科学与技术和计算机科学与技术及仪器仪表工程(专硕)这三个专业呈上涨趋势。这就意味着竞争更加激烈。
其他专业变化幅度很小,只有计算机技术(专硕)专业是个例外。2013年最终录取35人,报考只有29人,多出6人。这6名考生从哪里来?笔者猜测,很有可能是在复试过程中从报考计算机科学与技术(学硕)专业的考生中调剂过来的。所以只要成绩足够优秀,就有机会。
五、推免人数
上交大电院在近几年招生目录中只说明推免总人数,具体到各个专业有多少人不得而知。其官网也没有公示推免生名单。不过笔者在上交大船建学院发现了该院2014年的推免生名单。下面就分专业整理一下。
对比船建学院2014年招生人数:总共211人,其中学术型131人,专硕80人。即可得知统考生一共111人,其中学术型69人,专硕42人。如果有更多的数据就可进一步得知具体每个专业统考生有多少。这样就能深入了解上交大具体某个专业的报考情况。
推免生数据一般会在每年10月正式报名的时候公布。所以,建议考生在报名时最好核查一下所报院校专业的推免情况。如果某个专业推免人数太多或者全部是,那就要慎重选择或者重新报考。否则,可能面临严峻挑战,甚至从这个时候就已经没有被录取的机会。
六、复试分数线
复试线的重要性在这里不用多说了。大部分招生单位都会公布这些数据,或者在研究生院,也有的在各自院系以通知的形式发布。上交大属于34所自划线高校,每年一般会在3月初就公布各个院系专业的复试线。
在这里要强调一点,过了复试线只是意味着有机会参加复试,并不一定能被录取。所以这里面还有一个最低录取线。这条线肯定比复试线稍高一些。因此,考试点考研专家提醒同学们一定要清楚,考研复习要多下功夫,初试一定要考过复试线。如此,才有可能取得最终的成功。仅仅过了复试线还是比较危险。成绩是王道,加油吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06