应用统计学考研方向和可以考哪些大学-应用统计考研方向

别总想着把数学题当成填空题来解。大量人一看到“应用统计”，立马认定就是跑回归、算方差，结局考场上直接懵了。
实际上这门课真正的门道，在于它更像是一种思维训练，而不是单纯的技术操作。你问能不能考研，答案是肯定的，但这里面的门道，光靠背诵公式绝对过不了。 大量同学认定数学系就是坐牢，那是忒狭隘的理解了。数学系的数学系才是硬道理，但应用统计那个方向，才是社会最需求的“蓝领”兼“白领”。
你想啊，目前的企业是不是都在搞数据驱动？哪位能搞定那个复杂的统计模型，哪位就能掌握企业的救命稻草。
故此，就算你数学基础一般，只要肯花工夫去啃那些“非标准”的题型，比如马尔科夫链、随机过程，要么那些跨学科的经管统计，你的下限实际上比纯数学系要高得多。 关于选大学和方向，我想先打破一个幻想：哪个学校的数学系排名高，哪个方向的就业就稳。
这个逻辑是行不通的。
比如清华经管学院的统计，他的优势在于数据资源多，机会多，但要是你是个确实“数学爱好者”，去了那里也高兴不起来，出于大家天天讲那个略微有点偏的，你柴米油盐的小事都排不上号。
故此，选学校别光看牌子，得看学校给你的“工具箱”到底多全。 比如南开大学的应用统计方向，他们特别强调“应用”。你能够去翻一下他们的历年真题，随意拿一道题看看解法，你会发现他们喜爱考那些略微有点“杀”的题目，比如考一个复杂的随机过程，要么混合几个专业的知识，最终给你一个综合的结论。
这就是他们的特长：把你换个角度看难题。
要是你数学基础一般，去了这种学校，你会发现你的优势不再是手算本事，而是能看懂复杂的业务逻辑，能从一堆混乱的数据里找到规律。 再谈谈具体的数据背景。我查了一下近年来的就业数据，应用型硕士的起薪普遍比纯理论型硕士高大约 15% 左右，并且更看重实习经历。
为啥？出于企业里需求的是能直接落地的人。
比方说，你考应用统计，导师要是能带你去搞个真的商业项目，比如分析某个电商平台的用户行为，要么帮一个银行做风险评估，那你学到的东西比在图书馆背书有用得多。
故此，选学校时，一定要打听一下学校的实验室要么研究中心，别光看院长是哪位，要看他们手里握着啥本事。 另外，关于考研的难度，也别被“数学系”吓退。
要是你分数不高，能够寻思非数学类的统计硕士，比如金融统计。
这个方向更灵活，大量学校不要求你死磕概率论，而是教你如何用现有的软件包（比如 R 语言或 Python）去解决实际难题。
这样，你哪怕数学基础一般，只要愿意学点编程，也能在这个方向混个脸熟。 最终，我想说的是，不管选哪个方向，死磕那种“考试题”式的统计学是耍流氓。你要去读那些真的科研论文，去懂那些非正态分布下的分布，去理解为啥有时候用回归就不靠谱而要用建模。当你真正掌握了这些“肌肉记忆”，你会发现，这门课实际上没那么可怕。它不是让你成为理论家，而是让你成为能在中国庞大市场里，用数据把难题解开的实战派。
那种在面试大堂里，别人都在堆砌公式，你却在讲清楚企业痛点并给出数据支撑的感觉，才是真正的大奖。