考研数据项目主要包括以下几个方面：
院校招生人数
院校每年计划招生的人数，该数据一般可以在专业目录中查到。招生人数与录取几率成正比，特别是对于热门专业，需要特别关注。
考研报考人数
反映了每年有多少考生报考某个院校或专业。虽然只能看到前几年的数据，但通常每年招考波动不大，可以大致判断出当年的报考情况。
考研录取人数
经过初试和复试后，最终录取的人数。这个数据在专业目录中可以从招生人数中大概知道，但实际录取人数可能会因多种因素（如生源质量、扩招等）而有所变化。
考研报录比
录取人数与报考人数的比例，直观反映了该专业的热门程度和竞争激烈程度。报录比高意味着竞争激烈，录取难度较大。
推免人数
推免即推荐优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位研究生，推免人数在当年招生人数中占的比例。推免名额多，留给统考生的名额就少，竞争会更激烈。
复试分数线
考生进入复试的最低分数线，是评估自身复习备考情况的重要参照数据。复试分数线越高，备考难度越大。
数据分析与挖掘
通过对海量考研数据的收集、整理和分析，揭示其中的规律和趋势，例如历年考研报名人数、各专业录取分数线、考生成绩分布等。
数据建模与预测
利用数学模型对考研相关数据进行预测和分析，例如利用机器学习算法预测考生成绩，提前识别学习困难的学生。
数据管理与安全
探讨如何有效管理和保护考研数据，确保数据的安全性和隐私保护。
大数据应用与创新
研究如何将大数据技术应用于考研领域，包括精准推送学习资源和个性化辅导等。
这些数据项目对于考研学生来说非常重要，可以帮助他们更好地了解考研竞争情况，制定合理的备考策略，选择合适的专业和学校。建议考研学生在备考过程中，综合运用这些数据，做出更为明智的决策。