我本科就读于一所普通一本院校的信息管理与信息系统专业，大学期间成绩中等，曾参与过校级数据分析竞赛并获优秀奖，但无奖学金及学生干部经历。2026年考研初试成绩为374分，其中政治73分，英语一75分，数学三118分，管理科学与工程综合108分，最终以初试第5名、综合排名第4的成绩被对外经济贸易大学管理科学与工程专业录取。

决定考研是在大三上学期，当时在参加数据分析竞赛时，接触到对外经济贸易大学管理科学与工程专业“大数据分析+智能决策”的培养特色，了解到其依托信息学院学科优势，开设《管理学》《管理运筹学》《C++程序设计》等特色课程，注重培养兼具管理理论基础与编程实践能力的复合型人才，这让我对商务数据分析与智能管理领域产生了浓厚兴趣。备考过程充满挑战，每天清晨六点起床背诵管理学核心概念，晚上十一点才离开自习室，日复一日的理论记忆、计算题练习和编程调试让我时常感到疲惫。尤其是去年十月，模拟考试成绩不理想，管理科学与工程综合的C++链表操作编程题出现逻辑错误，一度怀疑自己是否适合考研。但每当这时，我就会翻看学校发布的大数据分析案例集，想象自己未来参与企业智能决策支持或商务数据研究的场景，重新找回动力。

政治复习我主要采用“框架+刷题”的方法。从七月中旬开始，每天保证两小时学习时间，先跟着徐涛老师的视频课程梳理知识框架，再配合肖秀荣1000题进行巩固。后期重点背诵了肖四肖八的主观题，并整理了答题模板，特别关注了与数字经济、智能管理相关的时政热点，比如企业数字化转型、大数据赋能产业升级等话题。英语一复习则注重“学术文献阅读+专业词汇积累”，每天坚持阅读两篇与管理科学、数据分析相关的英文文章，如《管理科学学报》的学术论文、国际信息系统协会的行业报告等，积累“business intelligence”“data mining”“decision support system”等专业词汇；每周完成一套英语一真题，重点分析学术类阅读理解的长难句，提升翻译能力。

数学三复习，我主要围绕高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分展开。高等数学部分，我参考了张宇的《高等数学18讲》，按函数极限、多元函数微分、重积分等模块梳理核心考点，重点记忆泰勒公式、格林公式等高频公式，通过每日30道专项练习巩固计算能力，错题整理成册反复复习。线性代数部分，我参考了李永乐的《线性代数辅导讲义》，学习矩阵运算、向量组线性相关性、特征值与特征向量等核心方法，结合历年真题训练解题技巧，比如用“矩阵秩的性质”分析线性方程组的解。概率论与数理统计部分，我参考了王式安的《概率论与数理统计辅导讲义》，重点学习随机变量分布、参数估计、假设检验等核心知识，每日完成20道专项题并限时训练，强化对“大数定律”“中心极限定理”等概念的理解。

管理科学与工程综合复习，我主要围绕《管理学》《管理运筹学》《C++程序设计》三门核心课程展开。管理学部分，我参考了斯蒂芬·P·罗宾斯的《管理学》，按计划、组织、领导、控制四大职能模块梳理知识体系，重点记忆决策理论、激励理论、组织结构设计等核心内容，通过案例分析训练提升理论应用能力，比如用“目标管理理论”分析企业数字化转型中的目标设定与执行。管理运筹学部分，我参考了韩伯棠的《管理运筹学》，结合线性规划、运输问题、动态规划等核心章节，学习单纯形法、表上作业法、最短路径算法等解题技巧，通过课后习题反复训练，确保计算步骤完整规范，比如用“线性规划模型”分析企业资源分配的最优方案。C++程序设计部分，我参考了谭浩强的《C++程序设计》，重点学习数组操作、函数调用、指针应用、链表操作等核心知识，结合真题训练掌握编程规范，每日在电脑上敲一遍教材例题和课后习题，记录调试过程中出现的错误并总结解决方法，比如用“递归算法”实现冒泡排序的编程练习。此外，我还特别关注了当年的管理科学热点，比如人工智能在供应链管理中的应用、大数据驱动的智能决策等，将其融入到论述题的答题中，以增加答案的深度和广度。

对于2027年备考的学弟学妹，我有几点建议：一是尽早确定目标院校和专业方向，避免盲目复习；二是制定科学的复习计划，合理分配各科时间；三是重视真题训练，把握命题规律；四是保持良好心态，坚持到底。如果条件允许，可以考虑参加专业的考研辅导课程。我当时选择了新祥旭考研的全科定制辅导课程，他们的公共课和专业课一对一辅导非常有针对性，特别是专业课老师对对外经济贸易大学管理科学与工程专业的命题特点和复试要求非常了解，还提供了针对性的C++编程调试指导与管理科学热点专题梳理，帮助我快速提升实战能力。他们的咨询电话是400-000-3363，有需要的同学可以联系咨询。

最后，我想说，考研不仅是一场知识的较量，更是一次意志的磨砺。只要坚定信念，科学备考，相信每位追梦人都能抵达心中的彼岸。