哈佛管理案例库在哪里可以找到 具有创新意识的例子

问题一：什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?

一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营友巧决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个*的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起答空，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投好举键资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新......>>

问题二：大数据时代：大数据是什么？ 大数据是什么？是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据 *** 的统称？今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里？大数据的来源又有哪些？等等。当然，我不是专家学者，我无法给出一个权威的，让所有人信服的定义，以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳，只求表达出我个人的理解，并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧，过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”，如我们所说的客户量，业务量，营业收入额，利润额等等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，过去传统的数据解决方案（如数据库或商业智能技术）就能轻松应对；而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”，可能还包括“文本，图片，音频，视频……”等多种格式，其涵括的内容十分丰富，如我们的博客，微博，轻博客，我们的音频视频分享，我们的通话录音，我们位置信息，我们的点评信息，我们的交易信息，互动信息等等，包罗万象。用正规的语句来概括就是，“数据”是结构化的，而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解，在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来：由于数据是结构化的，数据分析可以遵循一定现有规律的，如通过简单的线性相关，数据分析可以大致预测下个月的营业收入额；而大数据是半结构化和非结构化的，其在分析过程中遵循的规律则是未知的，它通过综合方方面面的信息进行模拟，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此，或许我们可以给“大数据”这样一个定义，“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”，“大数据”有两个明显的特征：第一，上文已经提到，数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据；第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么，接下来还有一个问题，大数据的来源有哪些？或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些？”对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。（若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率；另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。）传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了：如，呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同，类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息（或说数据）......>>

问题三：大数据时代是什么意思？详解 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

问题四：大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思？ 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个*的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类......>>

问题五：什么是大数据，大数据时代怎么理解 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

问题六：什么是大数据时代 大数据时代
（巨量资料（IT行业术语））
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
产生背景
编辑
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 *** 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里・金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 *** ，所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
编辑
大数据
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品*量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；*出的*为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所......>>

问题七：什么是大数据时代 大数据时代
（巨量资料（IT行业术语））
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
中文名
大数据时代
外文名
Big data
提出者
麦肯锡
类 属
科技名词
目录
1 产生背景
2 影响
? 大数据
? 大数据的精髓
? 数据价值
? 可视化
3 特征
4 案例分析
5 产业崛起
6 提供依据
7 应对措施
产生背景
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进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 *** 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里・金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 *** ，所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
编辑
大数据
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品*量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；*出的*为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表......>>

问题八：简述什么是大数据时代 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据 *** ，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

问题九：什么是大数据时代。什么又叫做云商。? 随着分布式计算技术的成熟，大公司已经有了分析处理大数据的能力。这也让数据挖掘等数据分析技术逐渐成熟，以往只能采取抽样数据分析而现在可以分析所有的数据了。分析结果随着数据量的增加也越来越精确，范围也越来越广，而数据也随之越来越有价值这就造成几乎所有公司开始拼命搜集各类数据以提高自己的服务。
云商也叫智慧云商。信息 + 应用+ 基础设施无处不在 = 平台应用跨地域、跨终端、跨系统、跨平台。

问题十：马云说大数据时代已经开始到来，那么大数据是指什么内容呢？想深入学习这方面的知识 您好，看你选择什么行业了，我先说说大数据概念包含几个方面的内涵吧 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。 4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。 随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。 如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。 随着互联网和移动的快速发展，大数据在各个领域不断增加应用。也越来越面向个人大数据应用。

一、择校
结合自身的需求与学历工作背景选择一所最适合你的学校！不同的学校有不同的要求！很多纯友学校有提前面试，有的学校则没有提前面试，直接报名即可。北京地区为例，清北必须参加提面，通过之后才能报名联考！
内在需求：就是比为什么要靠MBA？求学目标是什么？想通过读MBA收获什么（学历提升？名校光环？打破职业瓶颈？学习系统的知识？扩大人脉圈子?未来要在哪里发展？未来的职业目标是什么）？
外在制约：
自己的学历背景（专科？成人自考本科？统招本科？211？985？硕士？等）
能承担学费？
自己的工作经验及管理经验（公司所在的行业，职位，管理人数，年薪，项目经验等）
如何去择校欢迎留言咨询，亦可加微信，微信随时在线！
二、准备提面（如果你选择的学校）
A 了解提前面试
提面的时间各个学校不同，持续的时间不同，建议参加前期的提面为佳！为啥那么参加前期的呢，准要是有以下优势：1.前期准备面试难度稍低；2.可选择的学校多；3.积累面试经验。
北京地区为例，一般年后4月有的学校就开启提前面试了，一直持续到11月（ 中国人民大学2020最后一批提面时间为11月16日，此时联考报名已经结束，现场报名也已经结束！）。
B 提面流程：登陆目标院校MBA项目中心注册账号-填写申请材料
需要注意的是：申请材料一般是个人信息+申请短文，申请短文要谨慎填写，这很有可能影响你的材料是否通过，是否有参加提面的资格。每个学校同一年只能申请一次同专业的提面！举个例子，你申请**大学2021MBA第一批的提面，材料审核没有通过，那么你就没有机会再次申请当年此大学MBA后面批次的提面，当然大多数的学校还是可以参加联考报名，北京地区清北除外，人大等学校需要拼分，分数要高出国家线，甚至高出非常多，但是还要参加复试的面试。
C 提面真的很重要吗？答案是肯定的，其一，多数学校分数相同提面通过优先录取，这就相当于给自己吃了一颗定心丸！其次，部分学校提面通过的同学可以减轻笔试联考压力，提面通过通过国家线录取，未通过则需要多考10分甚至更多！其三，掌握更多主动权！其四，提面的录取名额远远多于正常批（前提是学校有提面）。
D 如何准备提面
1.了解已经获得提面资格的学校的提面流程
时间节点，地点，签到地点，面试地点，面试形式等。
2.提前了解提面的形式
一般分为个面，组面和混合面（混合面就是个面+组面），直接面试还是笔面组合（北京地区为例，20北京农大就是先笔试后面试）学校会有通知！
3.准备个人面试常问的问题！
比如为什么要考MBA？为什么要现在考MBA？为什么要考本学校的MBA？职业目标？未来规划等等，在准备一些压力面试相关的问题即可！
4.组面可以看一下案例，学习如何分析？自己一定要清晰知道，组面考查重点
5.梳理自己的工作经历
如项目经验有无创新案例，为企业解决那些难题或则带来哪些效益提升，如何做的等等；
管理经验（关键词：计划，组织，领导，控制）
结合考查的要点去准备！
6.梳理行业知识
7.检查自己的申请短文，有没有漏洞，很多的面试问题都是结合你的申请材料提出的。
8.准备一个精简的自我介绍！
整理文稿并背下来（北京地区20年提面个别学校很多人没有用到）
三、准备笔试联考
1. MBA联考考什么做态槐？
统一联考考试科目：两套卷，满分300分
综合卷200分（数学75分，共25道选择题；逻辑60分，共30道选择题；写作65，两篇）
数学：考的是初等数学，大的分类两部分：
1.问题求解：15*3’=45’；2.条件充分性判断：10*3’=30’。
数学中，虽然是两种题型，但考察的知识点是一样的。按照历年出题的频率，占比较高的模块分别是应用题、几何、排列组合概率，占比较少的会有数列、代数表达式、函数、方程不等式等。
逻辑：分为形式逻辑，论证逻辑，推理逻辑。
写作：两篇
1.论证有效性分析，也就是找漏洞；2.论说文。
英语卷100分
完型 20题*0.5=10分；
阅读 25题*2=50分，其中PartA老题型20题，共40分；PartB新题型 5题共10分；
翻译 一篇15分；
写作10+15=25分，一共两篇，复习时，套模板就可以啦！
2. 如何闭歼复习？
不管那个阶段，总有有很多人问我，1-6月老师，我现在准备笔试是不是早了？6月至考前，学员问的最多的问题就是，老师我现在准备是不是晚了？
敲黑板！！！记住一句话：千篇一律的答案并不是适用于每一个人！人的基础不同，学习能力不同，目标学校的分数要求不同！怎可一视同仁用同样的答案或者是同样的方案？
在职考研的人一般都是工作有些年头的考生，基础早就忘光了，毕业时间越长，学习的难度就相应变大了！建议提前开始复习，并不是说从一月份开始每天学到12点，前期打基础，利用碎片的时间去学习知识点，也就是我们常说的基本功，做到了解考试考什么适当做题掌握考点，并且保持学习！很多人1-3月就开始准备了，但是到11月真题都没有做完！有的人9月开始准备，考前真题刷了三遍！
2.1 拿逻辑举例，考点较少，但是仍需重视
5月之前基础阶段：
了解考试特点及形式，学习掌握基础知识，了解考试考啥？怎么考？形式逻辑的公式有哪些，论证逻辑解题技巧，推理逻辑的题型是什么？等等
6-8月 强化阶段：
专项训练，保障做题数量，熟悉解题技巧，提升解题速度！分模块去做练习，每次批量做真题，比如每次做题30道，提前适应考试套卷！
8-10月 真题阶段：真题套卷
11-12月 冲刺阶段：参加模拟考试，总结归纳，搞透搞懂（真题搞透了其实对于多数MBA考生来说过线分逻辑就够了），真题的要求一定是搞懂，而非作对即可！
数学和英语考点较多，准备的越早越好！还是一句话，不同的阶段，不同的人群，不同的目标分数有不同的复习策略，越早复习，后面的压力越小！很多人跟我聊天，三月本想着时间还充裕，下个月在开始，结果一下子下到10月还没开始！总想着下个月就能不忙了，但你会发现下一个月依然很忙！越到后期复习的压力越大，光是英语单科很多人为单词头疼的厉害！
2.2 英语
1-4月：词汇
学习计划：找一本词汇书，或者拿大纲词汇表，每天150-200个，1个月完成，重复3个月，扫清词汇障碍。
推荐用书：随便。因为背单词这件事儿，过来人都知道，关键不在书，而在坚持。市面上有很多词汇书，随便哪本都行，朱伟的、老蒋的、齐辙的、刘一男的、王江涛的，随便谁的都行。即便只是拿大纲词汇表和核心词汇表也是可以的。如果要推荐，可以看看齐辙《玩转考研英语（二）——词汇》，这本书分类比较清晰，结构层次感还不错，把基础词汇、真题词汇、写作词汇、同义词汇单独划分开，背起来重点也比较明确。
5-6月：语法、长难句
单词关过了，紧接着连词成句，靠的是语法，其实英语二的语法说来也简单，无非把定语从句、状语从句和名词性从句三大结构搞清楚，知道引导词指代的是谁就行了，学到最后很少见到有语法不过关的。
连句成段，主要攻克长难句，其实说“难”吧，也不合适，他的主要特点其实是“长”，能做到把长句拆开，逐一分析句子结构即可，这部分建议拿历年真题的阅读PartA部分做精翻，逐词逐句的翻译一遍，重在提升自己阅读文章的能力，而且能练习语法、又顺带背了单词、还练了翻译，一举多得。
学习计划：选取11-14这4年真题，阅读PartA部分共16篇文章，或精选外刊20篇文章，每周翻译2篇，对照译文，不断完善。
推荐用书（任选1本即可）：
老蒋《英语二阅读理解精读80篇》（选20篇即可）
齐辙《管理类联考英语满分刷题》（选20篇即可）
齐辙《考研英语二历年真题精讲》
7-8月：阅读模块学习
阅读占了英语考试的半壁江山，是重中之重，尤其PartA部分，其题型分布为细节题12-14题，推断题、态度题、主旨题各1-3题。阅读的题型和方法到不难掌握，关键在文章的理解，很多考生都是能定位到答案出处，困在理解不了文章的意思或单词不认识（所以1-6月夯实基础的工作很重要），最终做错题目，这就需要继续专项强化训练。
PartB部分难度不大，不论是小标题，还是多相对应，更多是考察信息查找的能力，后面好好拿真题进行训练，学会做题的方法，耐心去做，基本没有问题。
这个阶段，除了学习各个题型的解题方法以外，用历年真题阅读（15-19年PartA部分），继续精翻的工作。翻的过程中，除了文章，连题目和选项，都要一并翻译，着重理解命题思路和命题方向。
9-10月：真题套卷练习+作文模板整理
作文建议同学们提前整理模板，明确写作的格式和得分要点，理清行文思路。不论是大作文还是小作文，格式都不难，首、末段的模板也很容易掌握，关键是中间段落给出三点原因，或最后给出三点建议，这才是需要输出的东西，也是真正拿分的东西。写作模板整理好以后，在后面用真题进行训练，不断巩固，形成自己的行文套路。
在分模块学习之后，同学们应该已经具备了相当的实力，进入9月，11-19年，9年真题，开始用套卷形式完成（*一套新卷子），尽量限时。做完题目，好好研究错题，明确做错的原因，及时看解析纠正，重在解题思路。有同学会问，“做阅读时，之前文章都翻译过，再做都能看懂文章了，是否会失去做题的意义？”这里无需担心，这不是金庸的小说，没有谁能过目不忘，2个月前的译文，一般人记不住，如果你顺利读懂了文章，恭喜你，你的阅读能力提升了。另外，前面精翻工作重在理解“命题”思路，即“这题为什么要这么出”，在紧贴命题思路的前提下，9-10月份是在解决“解题”思路，即“这题为什么这么解”，侧重点是不一样的，所训练的能力也是不一样的。如果你功夫下到位，在考场上也能顺利读懂文章，明确出题思路，找准解题思路，取得不错分数。这里推荐齐辙《历年真题精讲》，会根据阅读的原文重新命制题目，你不是怕记住答案吗，那做新题试试。
有细心的同学发现，在前面的学习中，没有提到完型和翻译，其实完型和翻译在背单词和做历年阅读真题精翻的过程中已经训练过，不必单独拿出精力训练。
学习计划：9年真题，每周完成2年真题，对照解析，巩固思路，2遍；
11-12月：模考、背作文
模考对于每个考研人都非常重要，一来查漏补缺，二来找到考场状态，三来调整做题时间和做题顺序。很多考生都是因为忽视了模考的重要性，自己随便卡着时间做几套模拟卷子就上考场了，真的到考场上才发现，跟自己平时做卷子感觉完全不一样，可能因为各种细节没处理好，导致卷子做不完，或者成绩不理想。
学习规划：
找个辅导班，参加正规的全真模考，3-4轮，根据模考中出现的问题，专项查漏补缺；
整体梳理知识点，巩固做题方法；
保证每周练2篇作文，找小伙伴（水平不要太差）相互批改；
2.3 数学：
1-6月：基础阶段
联考数学都是初高中的知识，题目难度并不大，只不过考点多，出题比较灵活，也是考试复习的重点。
首先应做到整体掌握出题范围，明确出题重点和各个模块间的联系，为后期复习定下方向。比如单独出题最多的肯定是应用题、几何和排列组合，而且基本上相互独立，肯定要作为后期复习的重中之重；再比如函数，虽然单独出题不多，但总会和其他模块结合命题，也不能忽视；还有方程，单独命题也不多，但是方程学的好不好，直接关系到应用题；这些模块间的关系，谁主谁次，需要在基础阶段理清思路，形成自己的知识框架。
其次，每个模块基本的概念、公式、性质需要熟练掌握。往往到后期提分遇到困难的同学，问题都是出在基本功不扎实，所以前期打地基的工作务必重视，不要觉得这些考点简单，以前都学过，就一带而过，务必反复钻研，对应典型例题熟练掌握。这里推荐用《管理类联考综合能力数学基本功》，考点划分很详细，考点重要性也标注的比较清晰，每个章节也配了测试题，难度适中，适合初学者。
最后，需要注意一种新的题型，就是充分性判断，他的解题思路正好和前15道问题求解是反着的，是已知结论，看给定的条件能否推得结论成立（比如：已知结论x2=1，给定条件（1）x=1，条件（2）x=-1，两个条件均能推得结论成立，故选D）。充分性判断题有自己的解题规则和解题方法，务必在基础阶段熟练掌握。
学习计划：
一般辅导用书会分7-12个章节，保证6个月完整过完一本书（章节自行安排），从基本的概念性质，到典型例题习题，吃透即可；
把重复错的题目重点标注（最好有个错题本，分类整理错题），后期重点强化；
推荐用书（任选1本即可）：
赵志刚、胡晓红《管理类联考综合能力数学基本功》
袁进、许明《数学分册》
7-8月：强化阶段
强化阶段如果在辅导班，就跟着辅导班的节奏走，如果自己看，就开始分模块研究真题。不要怕真题少，不要怕浪费，真题是最好的学习资料，反复研究真题，不断汲取营养，只要真题的命题思路和解题方法掌握了，就一点不浪费！
学习计划：
两周1个模块，重点看基础阶段发现的薄弱模块。
推荐用书（任选1本即可）：
胡晓红《数学历年真题精讲》
陈剑《数学历年真题名家详解》
张大伟《管理类联考数学满分刷题》
9-10月：真题阶段
首先，这里说的真题阶段，跟前面分模块做真题是不一样的。秋季做真题，要用套卷了。之前分模块做真题时，会受到章节的暗示，在某一章，肯定考的就是这一章的内容，解题的方法很容易能想到。但开始的时候也强调过，数学每个考点之间会有一定联系，在正式考试中，一道题可能具有一定综合性，如何快速找到其对应的考点及解题方法，是需要用历年真题套卷来训练的。这里推荐胡晓红《数学历年真题精讲》，每道题都有难度划分，解析直接对应到前面模块章节中，也很详细，用着顺手。
其次，11-19共9年真题，只做一遍是不够的，至少要做两遍！时间允许，越多越好，重复的次数越多，做题就越熟练。不要担心记住答案的问题，我们要巩固和强化的是解题思路！
最后，要做好总结工作，第一遍做完，要统计一下每个模块的错误率，错的比较频繁的模块，说明掌握不扎实或者不熟练，对照解析好好理解，还要翻出强化阶段的笔记资料，重新梳理。扫除盲点之后，再进行第二遍。
学习计划：
真题第一遍：一周2套，不限时，吃透为主，第一遍过完留1周总结、补漏；真题第二遍：2天1套，尽量限时完成；
11-12月：模考、刷题、看错题
模考之前也强调过重要性，这里需要注意，跟英语模考有点不一样的地方在于，综合考试要把3门放在一起，要注意分配各科答题时间和答题顺序。答题时间上每科控制在1小时以内，不要太短，不然容易疏忽，更不能太长，不然占用其他科目的时间，1小时左右即可。答题顺序上，先答优势科目。
另外说下刷题，当真题已经完全吃透，需要通过刷题来查缺补漏、保持题感、提升速度。
学习计划：
定期参加模考；
平时隔天1套题，查缺补漏；
考前1周不做新题，只看错题；
推荐用书（任选2本即可）：
张大伟《管理类联考数学满分刷题》
杨洁《数学1000题一点通》
老吕《老吕数学冲刺600题》

2.4 写作：
1-6月：素材积累
首先，论说文的案例可以从期刊中获取，读期刊的过程中，遇到新的好的案例，一定要养成习惯，给他划定一个主题，并提炼成100字左右的素材，比如看到一个企业创新的案例，要贴个“创新”的标签。当然，一个案例有可能会贴多个标签，这也就是所谓的万能素材了。
其次，素材归类，把贴有创新/合作/挑战等标签的案例，分类总结到一起，形成自己的素材库。
学习规划：
每天睡前读半小时期刊，勾画重点，贴好标签，周末进行总结；
推荐公众号：
《哈佛商业评论》、《沃顿商业》、《人民日报》
7-8月：强化阶段
第一、学习两篇作文的写作套路，明确得分要点，知道这两篇文章应该怎么写，论证有效性分析重点训练查找逻辑错误，论说文重点训练审题和立意，用真题尝试自己总结概括，再对照解析纠正；第二、抄写历年真题高分范文，知道什么样的文章是好文章，总结各段需要用到的句子，形成自己的模板；最后，练字！主观题，字很重要！
学习规划：
用1周时间，学习写作套路，剩余时间，每周各抄写1篇高分范文；
9-10月：真题阶段
强化阶段虽然已经抄写过范文，但到了自己写的时候，很多同学还是会出现问题，所以还是要练，就拿真题练。提前总结好各段套路和模板，结合自己的素材，独立成文。
学习规划：
每周保证大、小作文各完成1篇，小伙伴相互批改；
11-12月：模考、训练
在模考中，一定要限时完成，两篇作文最好控制在50-60分钟。
四、MBA考试重要时间节点
4-11月： 提面
9月下旬：联考预报名（登陆研招网）
10月初到10月末：全国联考正式报名（登陆研招网）
11月初：现场确认（网上确认和校区确认）
12月中旬：打印准考证
12月20日左右：正式联考
次年2-3月 查成绩
次年3月中旬：国家线公布
次年3-4月复试，调剂
次年9月入学

具有创新意识的例子提供两个：
一：吸油泵的诞生

日本着名创造学家讲述他发明吸油泵的经过如下：1942年，我正在旧制的麻布中学读二年级，发明的目的是为了孝敬 我的母亲 。向她表示我的爱和 孝心 。在冬季一个冰冷的早晨，我看见母亲在厨房里，双手抱着一个巨大的1800毫升的玻璃酱油瓶，她向桌上的小瓶子里倒酱油。现在使用的酱油瓶均改成手拿方便的体积小的 塑料瓶 。
那时却是又大又重的玻璃瓶，瓶口上也没有现在的注出口，所以对一个妇女来说，向小瓶里子里倒酱油不是一件轻松的事。冬天，厚厚的玻璃制成的大瓶子，连同里面的酱油一起被冻得冰冷，母亲的那双手不断的颤抖，酱油洒了一桌子，但小瓶子里却没装进去多少。母亲弯着腰、低着头，努力地做着这件艰苦的事情，我看见她蜷缩的身影，毕枝心里很激动。平日里我一直想为母亲做一点事帮她的忙，这时我想：“为了让母亲少受些苦，为了让她不抱个冰冷的大瓶子就能够轻松地将小瓶装满酱油，我一定要想一个好办法。”于是我自己去图书馆，读了许多书，查了一些资料。在学习流体理论和原理的过程中，我了解了 流体力学 的虹吸现象，找到了解决问题的关键所在。首先，找到了理论根据，掌握了“合理性”。
这个理论根据就是：当流体在管道内从高处向低处流动时，尽管中间有一段高出液体平面的管路，但一旦液体开始流动，液体就会不停地向低处流动，这一现象就是虹吸现象。当然只有这一点还是不够趵。当用管子吸取大瓶酱油时，必须想办法把酱油吸到逆“u”字形的管子的最高处，再使之向另一端的低处流，才能形成虹吸！才能使酱油自动地流人小瓶。向低处流的下坡是不成问题的，困难的是如何才能把酱油吸到管子的顶点，也就是“爬坡的问题。当然也可以像一般人所想像地那样，用嘴吸管子一端，将酱油吸过顶点后，再迅速地将管口插入小瓶。但是用嘴吸的时候，轻重很难控制，很容易把酱油吸到嘴里或洒到外面。“难道没有好的办法吗？”有一天我正在为这事苦思苦想的时候，突然目光落在桌子上自来水笔的墨水吸取管上，脑子里一亮，来了灵感。我上中学的时候，所使用的自来水笔与现在的不一样。向自来水笔里灌墨水的方法是，用一个带橡皮球的玻璃吸管从墨水瓶吸取墨水后，再注人到自来水笔内。这种自来水笔现在几乎已经见不到了，年轻的读者可能很多人都不知道。在这里我想简单地介绍一下这种墨水吸取管。吸取管由一枝一端细一端粗的玻璃管和一个连在粗端的空心橡皮球构成，这是那时使用自来水笔必不可缺少的文房之宝。将不带橡皮球的玻璃管细端插人墨水瓶，用手将橡皮球捏扁，松开手，墨水就会被吸人玻璃管中。再将细端插人自来水笔的上端，捏扁橡皮球，墨水就会注人到笔内。这个墨水吸取管触发了我的灵感，找到了解决问题的方法。“不用嘴吸管子口，也能把液体吸上来！”于是我把吸取管的橡皮球取下来，再将一枝喝 汽水 用的塑料管弯成“U”字形，在中间开了一个洞，把橡皮球用胶水固定在吸管的洞口上。但是单这样做并没有成功，并没有把液体吸上来。经过试验和思考，我明白了在吸管上必须有两个单方向通行的活瓣。经过多次的改造、试验，克服了许多困难，终于成功地使吸上来的液体不再倒流回去，能顺利地连手桥敏续流动了。40多年来，这项发明一直被家家户户所使用。
主人公在寒冷的冬天，看到母亲艰苦的倒酱油的情景，触发灵感使他决定要创造自动吸油泵。自来水笔的墨水吸管又触发灵感使他找到解决问题的方法。
二：米老鼠的诞生
美国的 迪斯尼 曾一度从事美术设计，后来他失业了。原来他和妻子住在一间老鼠横行的公寓里。但失业后，因付不起房租，夫妇俩被迫搬出了公寓。这真是连遭不测，他们不知该去哪里。一天，二人呆坐在公园的长椅上，正当他们一筹莫展时，突然从迪斯尼的行李包中钻出一只小老鼠。望着老鼠机灵滑稽的面孔，夫妻俩感到非常有趣，心情一下子就变得愉快了，忘记了烦恼和苦闷。这时，迪斯尼头脑中突然闪过一个念头。对妻子惊喜地大声说道：“好了！我想到好主意了！世界上有很多人像我们一样穷困潦倒，消镇他们肯定都很苦闷。我要把小老鼠可爱的面孔画成漫画，让千千万万的人从小老鼠的形象中得到安慰和愉快。”风行世界数十年之久的“米老鼠”就这样诞生了。在失业前，迪斯尼一直住在公寓里，每天从早到晚都同老鼠生活在一起，却并没有产生这样的设想。而在穷途末路、面临绝境的时候出现了这样的灵感，原因何在？其实，“米老鼠”就是触发了灵感的产物。他说：“米老鼠带给我的最大礼物，并非金钱和名誉，而是启示我陷入穷途末路时的构想是多么伟大！还有，它告诉我倒霉到极点时，正是捕捉灵感的绝好机会。”发现灵感思考法是指，在对问题已进行较长时间思考的执着探索过程中，需随时留心和警觉，在同某些相关与不相关的事物相接触时，有可能在头脑中突然闪现所思考问题的某种答案或启示。就像迪斯尼夫妇由小老鼠触发灵感一样，许多意想不到的东西都可以成为触发灵感的媒介物。这一点常常使 思考者 喜出望外，兴奋异常。

遇到这样大老板 o(╯□╰)o~

资金链危机，员工忠诚度下降，员工流失率上升，不愿下放权力，公司董事会缺乏监督和必要措施等。

可以看出哈里是以为伟大而又固执的科学家，如果采用辞职等强硬手段可能会歼隐适得其反，所以必须因势利导。从文章可以看出哈里是位极富有同情心和责任感的人。

首先，研究敬厅总监布拉德•芬纳兰和资深科研专家莱恩•塔纳卡可以带哈里去一两个生活比较贫困的员工家庭去转转（这样可以提升哈里等人在员工心中的形象，同时也让哈里看到如果自己再一味不理财务而导致公司破产会给这些家庭造成多大的伤害），再带他去医院看望一名猫过敏症患者，然后请他去一家熟悉的咖啡厅或者比较清净的地方，并表明他们对哈里的坚持的原则没有异议，他们和哈里一样为了找到治病救人的方法并从中得到快乐而工作，同时也相信其他员工也是这样想的，但是他们可能不能再追随这个愿望了，原因是公司的资金危机，然后表明为了能拯救更多的病人，氏稿厅不让那些贫苦的家庭经受伤害，目前唯一的办法是让公司生存下去，才能谋求造福更多的人。最后在结束时表示不管他如何决定他们为能认识他这样不为名利只求造福于人的BOSS而荣幸。

如果哈里还坚持自己的意见的话就选择另谋高就吧，毕竟公司是哈里的，你只是他的一名员工。