黄山考研寄宿学校
选择辅导班不能贪多。在确定辅导班的时候，大家一定要注意，不能因为害怕学不好，或者是盲目跟风，就胡子眉毛一把抓，同时报几个辅导班。对于考研学子来说，精力和时间都是十分有限的，另外每家辅导机构的授课体系和理念都不同，同时学习容易产生很多的问题。报班太多对于复习效率来说，坏处是多过好处的。最好选定一家机构，选报不同阶段的班型。
下面为大家介绍一下相关内容！
一、考研机构都有哪些：
1、启航考研(天任考研)：启航考研成立于1998年，以成为大学生教育服务机构为目标，经过20年的发展已经成长为大学生考研辅导驰名品牌，在考研政治、考研英语、考研数学等考研学科领域均有一定权威。
2、中公考研：中公考研是北京中公未来教育咨询有限公司旗下子品牌，中公考研是为广大考研学子提供复习辅导课程，包括考研乐学系列、魔鬼集训营、VIP1对1、考研微课等系列产品。
3、新东方考研：新东方在线是新东方教育科技集团旗下的专业在线教育平台，也是国内首批专业在线教育网站之一。提供出国留学、考研培训、英语培训和职业教育培训的综合网络教育培训机构。
4、海文考研：北京万学教育集团旗下海文考研是中国研究生考前培训事业的创始和领袖机构，在考研培训方面具备较好的口碑。在研究生入学考试、公务员招录考试和职业发展等主力培训项目方面做的都比较好。
5、海天考研：海天教育较早开始考研专业课辅导，同时也侧重考研公共课;最初由辅导考研政治打开名声，擅长开展大规模的专业课集训模式辅导;师资较为丰富，具有良好的教学维护水平。
二、考研自习室都有哪些：
1、天任寄宿考研：整体环境及周边配置比较好;宿舍环境很不错，交通便利;班主任进行每日考勤，半封闭式管理，周一到周六上午需请假才可外出。
2、心专注：价格便宜，学习氛围好，公用洗衣机，不是很卫生，饭菜质量不行，每个班配有对应的班主任，积分量化考核。
3、考虫寄宿考研：每天有教务老师早晚班查考勤，执行请假制度，门卫严格查岗，严禁外来人员进入学生指纹识别方可进入，不允许串班。
4、新硕：班主任进行每日考勤，封闭管理，周一到周五只有请假才可外出，周末凭出入证进出学校。
5、万硕考研自习室，自习室的环境很不错，有专门的保洁，干净卫生，有什么问题找工作人员也能解决。学习氛围非常nice，服务也很人性化，教室里有花茶，办公室里还有小零食。
三、为什么这么考研人要选集训营、有什么好处：
1、给文化课相对较差的高考考生，一个考入本科院校的机会，只要专业课分高，文化课分可以低一些，也会被A类院校录取。
2、帮助考生树立信心，克服浮躁。集训时，除了吃饭睡觉，基本上都呆在画室里，看着自己的创作水平一天天的提高，人也会变得越来越自信。
四、寄宿考研集训营价格：
按照目前的市场价格，服务比较周全(公共课+专业课+督学管理+面试指导等)的考研全程班价格大约在2.5万元-3.5万元之间，单科班大约在1万-1.5万元之间，两科班大约在2万元左右，政治+英语+数学的公共课三科班大约在2.1万-2.6万元之间。
五、考研封闭培训班价格：
1、应届生考研面授班这类考研辅导班基本上都在众多高校附近，因为离学校较近，所以作为考研应届生是最合适不过的了。基本上都是以周末走读上课为主，因为周中学校还有自己的课程要做。课程价格总体上维持在2W~4W不等，从单科到全科辅导基本上都包含在内了。
2、在职类考研面授班这类考研辅导班是针对社会人士最好的选择，由于工作和生活的关系，在考试难度和分值方面，这类机构会给到职场人士最好的建议和规划，价格总体上在2W~4W不等，如果有其他的个性化需求，价格就是另谈了。主要也是以周末走读班或者线上课程为主。
3、二战/三战/多战考研集训营说到这类机构，很多家长和学生都不是很了解，由于学员基本都是考研二战，所以面临着毕业了但是有没有工作，所以要提供配套的吃、住、学集一体的封闭式全日制学习中心。也需要有自建的公寓、食堂、教学区、自习区，所以不会像其上面两类考研辅导机构那样在学校周边到处都是。一般就是个缩小版的大学环境，所以基本上都是每个城市一个学习中心。
西南财经大学《数据挖掘综合》2023年硕士研究生招生考试大纲已公布，报考西南财经大学相关专业的同学们，一定要查看考试范围、考纲后再继续投身备考。专业大纲详见下文。各研招院校2023年各专业硕士招生考试自命题考研大纲
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西南财经大学招收硕士生考试说明及考试大纲
适用专业：大数据管理
考试科目：《数据挖掘综合》
第一部分：考试内容及要求
一. 数据挖掘概述
考试内容
数据挖掘的概念 知识发现过程 数据挖掘数据类型 数据挖掘功能和模式 数据挖掘可利用的技术 数据挖掘应用 数据挖掘的主要问题
考试要求
1.了解数据库系统技术的演变过程;理解数据挖掘的概念;掌握知识发现过程的7个步骤。
2.掌握数据挖掘的数据类型;掌握数据挖掘功能和模式;理解数据挖掘与统计学、机器学习的联系和区别;了解数据挖掘的应用领域;了解数据挖掘的主要问题。
二. 数据预处理
考试内容
数据属性 数据基本描述统计 数据预处理概述 数据质量 数据预处理的主要步骤 数据清理 数据集成 数据变换 数据规约 数据离散化
考试要求
1.了解数据对象与属性类型。
2.理解数据的基本统计描述，掌握均值、中位数、众数、极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差的概念和计算方法;了解数据基本统计描述的图形显示;了解度量数据的相似性和相异性。
3.了解进行数据预处理的原因及其重要性;了解数据质量涉及的因素;掌握数据预处理的主要步骤。
4.了解数据清理的概念;了解处理数据缺失值的方法;了解处理噪音数据的方法。
5.理解数据集成的概念;掌握冗余和相关性分析的方法(
检验，Pearson积矩系数)。
6.了解数据变换的策略;掌握数据规范化的计算方法(最小-最大规范化、z分数规范化、按小数定标规范化)。
7.理解数据归约的概念;了解数据归约的策略;了解线性回归、对数线性模型、直方图、聚类、抽样等数据归约方法。
8.理解数据离散化和概念分层的概念;了解数据离散化的方法(分箱、直方图分析、聚类分析、相关分析)。
三.数据仓库和联机分析处理
考试内容
数据仓库基本概念 OLTP和OLAP 数据立方体 数据仓库的数据模型 概念分层 典型的OLAP操作 数据仓库的设计 数据仓库的实现 数据仓库和数据挖掘
考试要求
1.理解数据仓库的概念和关键特征;了解OLTP和OLAP的概念和主要区别。
2.了解数据仓库模型的种类;了解元数据库的概念以及与其他数据的区别。
3.理解数据立方体的概念;了解数据仓库的数据模型(星型模式、雪花模式、事实星座模式);了解典型的OLAP操作方法。
4.了解数据仓库设计的四种视图, 了解数据仓库的设计过程和步骤;了解OLAP查询处理的步骤。
5.了解三类数据仓库应用;了解多维数据挖掘的重要性。
四. 挖掘频繁模式、关联和相关性
考试内容
频繁项集概念 频繁项集挖掘方法 Apriori算法 FP-growth算法
考试要求
1.理解项集、闭项集、频繁项集和关联规则的概念 ;了解规则兴趣度的两种度量(支持度和置信度)。
2.了解关联规则挖掘的步骤。
3.了解Apriori算法的步骤;了解FP-growth算法的步骤和优缺点;掌握相关性度量提升度(lift)的计算方法。
五. 分类和预测
考试内容
数据分类和预测的概念 判定树归类算法 信息增益 树剪枝 回归分析 分类法的准确性 组合分类器 类不平衡问题
考试要求
1.理解数据分类的概念;了解分类的两个过程;理解监督学习和非监督学习的区别;了解分类和预测的数据预处理方法;掌握评估分类和预测方法的标准。
2.了解决策树的概念和优缺点;了解决策树归分类的主要步骤;了解常用的属性选择度量，掌握信息增益度量的求法;理解两种常用的树剪枝方法。
3.了解评估分类器性能的度量;了解评估分类和预测准确率的方法(混淆矩阵、灵敏度和特小型、F度量)。
4.了解K-折交叉验证和自助法的基本思想;了解ROC曲线的概念和特点。
5.了解组合分类器的概念和常用的组合分类方法;了解装袋和提升的基本思想以及两者的区别;了解随机森林的基本思想。
6.了解类不平衡问题的概念;了解提高类不平衡数据分类准确率的一般方法。
六. 聚类分析
考试内容
聚类分析的概念 聚类方法的分类 算法方法的距离度量 划分方法 层次方法 基于密度的方法 基于网格的方法 聚类评估
考试要求
1.理解聚类分析的概念;了解聚类分析的应用领域;了解比较聚类方法的标准;了解数据挖掘对聚类的典型要求;了解比较聚类方法的各个方面。
2.理解划分方法的概念和一般特点，以及典型算法;理解层次方法的概念和一般特点，以及典型算法;理解基于密度的聚类方法的概念和一般特点，以及典型算法;理解基于网格的聚类方法的概念和一般特点，以及典型算法;
3.理解K-均值算法的步骤和优缺点;
4.了解算法方法的距离度量。
5.了解聚类评估概念和主要任务;了解测定聚类质量的方法。
第二部分：考试方法和考试时间
数据挖掘综合考试采用闭卷、笔试形式，考试时间为180分钟。
第三部分：试卷结构及参考书目
(一)题分：试卷满分为150分
(二)题型比例：
选择题与判断题 约40%
简答题和计算题 约60%
(三)参考书目：
1. 《数据挖掘 概念与技术》(原书第3版)，作者：Jiawei Han(韩家炜)，出版社：机械工业出版社。
2. 《机器学习》，周志华著，清华大学出版社，2016。
3. 《统计学习方法》，李航著，清华大学出版社，2012。
原标题：2023年硕士研究生入学考试自命题科目考试大纲
文章来源：https://yz.swufe.edu.cn/web/info/1009/2195.htm
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