2018年硕士研究生入学考试自命题科目考试大纲-817-数据挖掘综合(考试)大纲
18年南工业考研817大纲
18年南工业考研817大纲
摘要：
1.18 年南工业考研817 大纲概述
2.大纲的内容
3.考研备考建议
正文：
【18 年南工业考研817 大纲概述】
2018 年南方工业大学考研817 大纲是针对研究生入学考试的一门课程，主要测试考生对于所报考专业的基础知识掌握程度。
本文将对该大纲进行解析，并提供相应的备考建议。
【大纲的内容】
1.数据结构
2.操作系统
3.计算机组成原理
4.计算机网络
5.数据库原理与设计
6.软件工程
7.信息安全
【考研备考建议】
1.理解考试大纲：大纲是备考的重要参考，务必仔细阅读，了解考试范围、题型及分值分布等。
2.制定学习计划：根据大纲制定详细的学习计划，合理安排时间，确保每个知识点都得到充分复习。
3.掌握重点知识点：大纲中的知识点有轻重缓急，要重点掌握高频考点，同时不放过其他知识点。
4.多做练习题：通过做练习题来巩固所学知识，提高解题能力。
可以参考历年真题、模拟题等。
5.参加培训课程：如有条件，可以报名参加相关培训课程，以便更好地理解大纲内容，提高备考效率。
6.保持良好的心态：考研备考是一个长期的过程，要保持积极乐观的心态，遇到困难不要气馁。
总之，要想在考研817 课程中取得好成绩，关键是对大纲内容的深入理解和掌握。
希望本文提供的大纲解析和备考建议能够帮助考生更好地备考。
2018年硕士研究生入学考试自命题考试大纲
2018年硕士研究生入学考试自命题考试大纲考试科目代码：[ ] 考试科目名称：发展经济学一、试卷结构1、试卷成绩及考试时间本试卷满分为150分，考试时间为120分钟。
2、答题方式：闭卷、笔试3、题型结构论述题：5小题，每小题 30分，共150分二、考试内容与考试要求●考试目标：1、掌握发展经济学的基本概念和基本理论。
2、了解发展经济学的发展现状趋势。
3、能运用发展经济学的理论分析和解决发展中国家特别是我国的经济发展问题。
●考试内容（一）发展经济学概论发展经济学的广义论与狭义论；发展中国家的特征；发展目标的含义；经济发展的实质；发展水平的度量方法；发展经济学的产生与演进；发展经济学的任务、性质与研究方法。
（二）经济增长理论经济增长的理论及其发展；发达国家经济增长的经验总结；经济落后的历史分析：劣势抑或优势；经济发展的限制因素与发动因素。
（三）公平与发展公平发展目标与不平等现象；收人分配问题；贫困问题；增长与公平并重的战略；中国的收入分配问题；收入分配与经济增长的关系。
（四）制度与经济发展什么是制度；制度的需求与供给；制度变迁理论；发展中国家经济发展中的制度问题。
（五）市场与政府的作用对发展计划和市场作用的认识；政府与市场之间的关系；发展中国家的政府职能；发展中国家的寻租及其治理；提升政府能力的战略与途径。
（六）资源与环境自然资源的开发与利用；环境退化与环境保护；环境与经济发展的关系；可持续发展战略；资源节约型和环境友好型社会建设与经济增长方式的转变。
（七）资本形成资本形成在经济发展中的作用；储蓄与资本形成的方式；发展中国家的信贷与金融深化；资本形成的效率。
（八）人力资本的开发与利用人力资本的含义与作用；人力资本的度量；人口增长与经济发展；营养和健康与人力资本的形成；教育与人力资本的形成；人力资本形成的战略选择；人力资本收益率估算。
（九）技术进步技术进步的含义与类型；技术进步在经济增长中的作用；技术进步的实证测度；技术进步原理：创新与扩散；技术转移与技术引进；技术选择。
2018年硕士研究生入学考试自命题科目考试大纲-817-数据挖掘综合(考试)大纲
西南财经大学招收硕士生考试说明及考试大纲大数据管理考试科目：数据挖掘第一部分：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与传统数据分析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．理解数据挖掘与传统数据分析的区别；掌握数据挖掘的数据类型；掌握数据挖掘功能和模式；了解数据挖掘可利用的技术；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预处理概述数据质量数据预处理的主要步骤数据基本描述统计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。
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。
3．了解数据清理的任务；了解处理数据缺失值的方法；了解处理噪音数据的方法。
4．理解数据集成的概念；掌握冗余和相关性分析的方法（2检验，Pearson积矩系数）。
5．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）。
6．理解数据规约的概念；了解数据规约的策略；理解数据立方体聚集、属性子集选择、数据压缩、小波变换、主成分分析法等概念；了解线性回归、对数线性模型、直方图、聚类、抽样等数据规约方法。
7．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）；了解数据概念分层的产生方法。
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。
2018年硕士研究生入学考试初试考试大纲
2018年硕士研究生入学考试初试考试大纲科目代码：815科目名称:马克思主义中国化的理论与实践适用专业：马克思主义理论考试时间：3小时考试方式：笔试总分：150考试范围：中国共产党探索中国革命和建设的历史进程；马克思主义中国化的曲折发展；毛泽东的历史功绩及其与毛泽东思想的关系；毛泽东思想的科学体系及历史地位；新民主主义革命的理论与实践；社会主义改造的理论与实践；社会主义的本质；社会主义核心价值体系；中国特色社会主义经济、政治、文化的内涵；构建社会主义和谐社会的理论与实践；中国特色社会主义理论体系及其历史地位；社会主义初级阶段基本理论；中国的国际战略和外交政策；一国两制的理论与实践；科学发展观；中国共产党是社会主义现代化建设的领导核心；党的建设理论。
样题：一、名词解释（每小题10分，共50分）1. 新民主主义革命的统一战线2. 实现中华民族伟大复兴的中国梦3. 我国经济发展新常态4. 和平共处五项原则5. “九二共识”二、简答题（每小题10分，共50分）1. 简述党在过渡时期的总路线。
2. 简述邓小平关于社会主义本质的科学论断。
3. 简述社会主义市场经济体制的基本特征。
4. 简述社会主义初级阶段的科学含义。
5. 简述我国政党制度的主要特征。
三、论述题（每小题25分，共50分）1. 论述我国建设社会主义生态文明的必要性。
2. 党的十八届三中全会通过了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，对全面深化改革作出了战略部署。
请联系实际论述党中央这一战略部署的主要动因。
3-2018年硕士研究生入学考试初试自命题考试范围
材料科学基础，第2版，张联盟等编，武汉理工大学出版社，2008
(858)高分子物理
《高分子物理》金日光主编，第三版，化学工业出版社
(859)量子力学
《量子力学教程》第二版，周世勋,高等教育出版社，2009
(860)思想政治教育学原理
①《现代思想政治教育学》，张耀灿等著，人民出版社；②《思想政治教育方法论》，郑永廷主编，高等教育出版社
考试科目
考试范围
(241)日语综合
日语：中日交流标准日本语（初级）上、下，（中级）上，人民教育出版社
(243)法语
法语：《简明法语》（上、下）两册，孙辉，商务印书馆
(337)工业设计工程
中国建筑工业出版社：《中国建筑史》（第六版），潘谷西；《外国建筑史》（第三版），陈志华
(610)矿床学
《矿床学》，袁见齐等主编，地质出版社
(889)管理学
《管理学——原理与方法》（第五版），周三多、陈传明、鲁明泓，复旦大学出版社，2011年9月
(890)管理学综合
①《管理学原理》（第六版），周三多等编著，复旦大学出版社2014年版；②《政府经济学》（第四版），郭小聪主编，中国人民大学出版社，2015年版
(641)社会学综合
①《社会学教程》（第四版，王思斌主编，北京大学出版社2016年版；②社会研究方法（第四版），风笑天著，中国人民大学出版社，2013年版。
(810)普通地质学
①《普通地质学》，舒良树主编，地质出版社；②《基础地质学教程》，钱建平编著，地质出版社（2014年6月北京第一版）
(811)勘探地球物理基础
《勘查地球物理概论》，于汇津邓一谦著，地质出版社；《地球物理勘探概论》，刘天佑著，地质出版社
2018年硕士研究生入学考试自命题考试大纲
2018年硕士研究生入学考试自命题考试大纲3.线性模式的经典类型——5W模式的内容和意义4.香农-韦弗模式的结构、内容和意义5.循环与互动模式的经典类型——奥斯古德-施拉姆循环模式的内容6.社会系统模式的经典类型——赖利夫妇的传播系统模式及马莱茨克的大众传播过程模式的结构、内容和意义（五）大众传播的功能与社会影响1.拉斯韦尔的“三功能说”2.赖特的“四功能说”3.施拉姆对大众传播社会功能的概括4.拉扎斯菲尔德和默顿的功能观5.大众媒介与现代人的生活6.关于大众传播社会影响的两种观点7.李普曼及拟态环境、刻板印象（六）媒介技术与媒介组织1.麦克卢汉的媒介理论2.媒介工具和技术的现实社会影响3.当代新媒介技术发展趋势及社会意义4.媒介组织及其结构5.把关人理论（七）传播制度与媒介规范理论1.传播者的界定以及传者与施控、受控2.几种主要的媒介受控形式3.报刊的四种理论及其修正、发展与批评（八）受众1.受众的概念、特征、类型2.大众与大众社会理论3.几种主要的受众观4.分众理论及其研究5.使用与满足理论（九）传播效果1.传播效果的类型2.传播效果研究的发展历程3.魔弹论的社会背景、理论支撑、实现的条件及主要观点4.传播流研究与有限效果论5.说服性传播的效果研究6.信源的可信性效果与休眠效果7.几种主要的传播技巧及其对传播效果的影响8.传播对象对传播效果的制约9.议程设置功能理论10.沉默的螺旋理论与舆论研究11.培养理论12.新闻框架与框架效果13.知识沟、数字沟理论14.第三人效果理论（十）国际传播和全球传播1.国际传播与全球传播的概念2.全球信息化的影响和冲击3.世界信息生产和流通的失衡状况4.“新世界信息秩序”论争5.国际报道中的新闻价值问题6.信息与国家主权问题7.文化帝国主义问题。
2018年硕士研究生招生考试大纲 .doc
2018年硕士研究生招生考试大纲002 信息科学与工程学院目录初试考试大纲 1610高等数学 1638 量子力学 1953 声学基础 3806 普通物理 5807数据结构7808地理信息系统8810数字电子技术10341农业知识综合三11910高级程序设计12911软件工程14912数据结构和软件工程16930程序设计基础19940 计算机网络与安全 21946 信号与系统23954计算机基础综合24复试考试大纲28现代物理基础28科技英语(光学、凝聚态物理) 30现代光学基础31电子技术基础33科技英语（光学工程专业（学术型080300和专业型085202）34 电子技术A 35通信原理36计算机系统结构38面向对象的程序设计40数据库系统41程序设计实践43保密概论45安全程序设计实践47农业信息化概论50数字信号处理52C++语言编程54科技英语（地图学与地理信息系统、测绘工程）56 光学电磁学57信号与系统59数字电子技术61科技英语（海洋探测技术、摄影测量与遥感）62同等学力加试科目考试大纲63数据结构63软件工程65初试考试大纲610高等数学一、考试性质高等数学是理、工科专业硕士研究生入学考试的专业基础课程。
高等数学入学考试是为招收理、工科专业硕士研究生而实施的具有选拔功能的水平考试，它的指导思想是既要为国家选拔具有较强分析问题与解决问题能力的高层次人才，又要有利于促进高等学校高等数学课程教学质量的提高。
二、考察目标要求考生能系统理解高等数学的基本概念和基本原理，掌握高等数学的基本思想与方法，具有较好的逻辑推理能力、空间想象能力、计算能力以及运用所学知识分析问题和解决问题的能力。
三、考试形式本考试为闭卷考试，满分为150分，考试时间为180分钟。
试卷结构：高等数据75%，线性代数25%。
四、考试内容（一）高等数学（75%）考试内容：函数的极限与连续，一元函数微积分及其应用，向量代数与空间解析几何，多元函数微积分及其应用，场论，含参变量积分，无穷级数，常微分方程及其应用。
2018年青岛理工大学817数据结构考研大纲硕士研究生入学考试大纲
2018年青岛理工大学817数据结构考研大纲硕士研究生入学考试大纲817数据结构考试大纲【指定参考书】严蔚敏. 数据结构（C语言版）. 第二版, 人民邮电出版社【考核目标】1.理解数据结构的基本概念，比较系统地掌握数据结构的理论基础知识；2.熟悉并掌握线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树和二叉树、图等的逻辑结构、存储结构和对数据的基本运算；3.熟悉并掌握抽象数据类型的表示、实现和在程序设计中的作用；4.理解算法的基本概念、特性、设计要求以及性能分析；5.理解查找和排序的基本概念，掌握各种查找和排序操作的基本思想和算法实现；6.学会根据计算机所处理数据对象的特性，确定与之相适应的数据结构和存储结构，并设计相应的应用算法。
【考核内容】一、绪论1．考核知识点数据结构；抽象数据类型；算法；算法的时间复杂度；算法的空间复杂度。
2．考核要求(1)理解数据结构的基本概念和术语；(2)掌握抽象数据类型的表示与实现；(3)掌握算法的基本概念和算法的性能分析方法。
必须重点掌握抽象数据类型的表示；算法的时间复杂性能分析的方法。
二、线性表1．考核知识点线性表；顺序表；链表；顺序存储结构；链式存储结构。
2．考核要求(1)理解线性表的定义和逻辑结构特性；(2)掌握线性表的顺序存储方法和基本操作算法实现；(3)掌握线性表的链式存储方法和基本操作算法实现；(4)了解用线性表表示一元多项式和稀疏多项式的方法，并理解稀疏多项式的基本操作实现。
必须重点掌握线性表的顺序存储结构、链式存储结构和顺序表和各种链表的算法实现。
三、栈和队列1．考核知识点栈；递归；链队列；循环队列。
2．考核要求(1)熟练掌握栈的类型定义、表示和基本操作的实现；(2)灵活运用栈的特性设计算法；(3)掌握递归算法的设计方法和设计思路；- 1 -。
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西南财经大学招收硕士生考试说明及考试大纲
大数据管理
考试科目：数据挖掘
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与传统数据分析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．理解数据挖掘与传统数据分析的区别；掌握数据挖掘的数据类型；掌握数据挖掘功能和模式；了解数据挖掘可利用的技术；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
数据预处理概述数据质量数据预处理的主要步骤数据基本描述统计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。
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。
3．了解数据清理的任务；了解处理数据缺失值的方法；了解处理噪音数据的方法。
4．理解数据集成的概念；掌握冗余和相关性分析的方法（
2
检验，Pearson积矩系数）。
5．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）。
6．理解数据规约的概念；了解数据规约的策略；理解数据立方体聚集、属性子集选择、数据压缩、小波变换、主成分分析法等概念；了解线性回归、对数线性模型、直方图、聚类、抽样等数据规约方法。
7．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）；了解数据概念分层的产生方法。
三.数据仓库和联机分析处理
考试内容。