考研数据分析通常涉及以下步骤：
收集数据
从高校考研招生简章、历年真题、考研成绩公布数据、考生反馈信息中获取数据。
数据包括报考人数、录取人数、各科目分数线、考生学术背景和复习策略等。
清洗数据
处理缺失值、异常值和重复数据。
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）将数据转化为直观的图表和图像。
统计分析
计算平均值、中位数、标准差等统计指标。
进行描述性统计分析、相关性分析、回归分析等。
预测模型
建立预测模型来预测未来考研趋势和各科目难度变化。
优化决策
基于分析结果，帮助考生制定更有效的复习策略。
重要数据指标包括：
招生人数：显示专业的招生规模。
报考人数：反映竞争程度。
录取人数：实际招生名额。
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：推免录取的学生数量，对统考录取有影响。
分数线：分析平均分或中位数，作为目标分数的参考。
推免比例：推免录取学生占录取总数的比例。
分析时应注意考虑数据的时效性和代表性，以及可能影响结果的特殊因素，如招生政策变化、专业评估结果等。