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 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23