分析考研数据来源通常包括以下几个步骤：
数据收集
收集数据是第一步，可以从官方渠道如教育部考试中心、各省市招生考试机构获取考研招生简章、成绩公布数据、历年真题和考生反馈信息。
另外，可以通过网络爬虫、公开数据接口、问卷调查等方式补充数据。
收集的数据应包含报考人数、录取人数、各科目分数线、考生学术背景和复习策略等信息。
数据清洗
清洗数据以去除无效、缺失和异常值，确保数据质量。
使用统计软件或编程语言（如Python的pandas库）进行数据清洗。
数据可视化
利用数据可视化工具（如FineBI）将数据转化为图表，如柱状图、折线图、饼图等，以便直观理解数据。
统计分析
进行描述性统计分析，计算平均值、中位数、标准差等指标，揭示数据中的趋势和特征。
相关性分析、回归分析等方法可用于更深入的数据分析。
关注关键数据指标
招生人数：显示在专业目录中，与录取几率直接相关。
报考人数：反映竞争程度。
录取人数：与招生人数不一定相同，受多种因素影响。
报录比：录取人数与报考人数的比例，反映专业热门程度。
推免人数：虽然与大多数考生无关，但可能影响总录取名额。
以上步骤可以帮助你更好地理解和分析考研数据。