数据分析考研的复习可以遵循以下步骤：
创建真题库
收集过去几年的考研真题，按照年份和题型分类整理。
通过查阅和对比真题，发现命题的规律和趋势。
拆解真题，分步解决
面对复杂题目时，先拆解成小问题，逐步解决。
例如，对于偏微分方程题目，可以从边界条件和初始条件入手，逐步求解。
反复练习，总结经验
通过大量练习巩固知识点，每次练习后总结解题思路和遇到的问题。
注意避免常见的错误，并找到解决方法。
建立知识网络
将所有知识点按照逻辑关系串联起来，形成知识网络。
这有助于理解每个知识点的来龙去脉，并在解决问题时迅速找到相关知识点。
发现真题的规律
分析近五年的真题，找出出题方向和侧重点。
针对高频考点进行专项训练，例如导数、积分等。
抓住重点内容
区分主菜和配菜，集中精力复习核心考点。
极限、导数和积分部分是重点中的重点，需要花更多时间钻研。
制定详细的学习计划
明确目标学校和专业的考试要求，制定学习计划。
根据学习进度和理解程度，不断调整学习计划。
掌握基本的数据分析工具
熟悉常见的数据分析工具，如Excel、SPSS、Python等。
加强实际案例的练习，保持对最新数据分析趋势的关注。
学习相关课程
根据学校和专业方向，学习数据挖掘、机器学习、数据库系统等课程。
数学和统计学课程提供数据分析的理论基础，计算机科学课程提供处理大数据的基本工具。
通过以上步骤，你可以系统地复习数据分析考研的内容，并提高解题能力和应试技巧。