2025年山西财经大学计算机应用技术专业考研分数线是多少？历年考研分数线是多少？

以下是山西财经大学计算机应用技术专业2025年考研分数线及历年考研分数线的介绍，近几年考研人数呈下降趋势，考研分数线也有一定程度下降，但考研竞争激烈程度依然不减，所以考生不管是在考研择校还是选择调剂院校时，都应该查询详细的院校专业信息，比如山西财经大学计算机应用技术专业研究生招生人数、复试录取比例，还有山西财经大学计算机应用技术专业排名情况等，做出尽可能适合自己的选择。

2025年山西财经大学计算机应用技术专业考研分数线

学术型硕士（081203 计算机应用技术）：总分260分

单科要求：政治≥34分，外语≥34分，业务课一（数学一）≥51分，业务课二（814数据结构）≥51分

所属学院：信息学院

研究方向：   （01）数据挖掘与商务智能   （02）网络与信息安全   （03）大数据技术及应用

补充说明

• 该专业执行国家A类工学（08）学科门类线，2025年国家线为总分260分，单科线按国家统一标准划定，山西财经大学未设院线，直接采用国家线

• 专业课考试科目为自主命题：④(814)数据结构，参考教材通常为严蔚敏《数据结构（C语言版）》，题型包括选择、填空、算法设计与应用分析

• 复试形式为线下现场复试（近年均为线下），内容包括专业课笔试（数据结构/数据库/计算机网络选其一）、综合面试（含科研潜力、逻辑思维）及外语听说测试

• 最终成绩计算方式：初试成绩（500分）占60%，复试成绩（300分）占40%，按总成绩从高到低择优录取

• 无跨考限制，接受理工科背景考生；推免比例极低，近年基本无推免生，统考名额即为全部招生计划

**以上数据仅供参考，以山西财经大学研究生院官网发布的最新信息为准。

山西财经大学计算机应用技术专业历年分数线对比（2023-2025）

年份	总分线	政治/外语	专业课	变化情况
2023 年	273 分	38 分	57 分	基准年
2024 年	273 分	37 分	56 分	持平（单科微降）
2025 年	260 分	34 分	51 分	↓13 分，全面下调

分数线趋势分析：

• 2025年分数线大幅下降13分，主要因国家工学A类线整体下调，反映当年报考热度或生源质量略有回落

• 近三年招生人数稳定在12–15人，2025年实际录取12人，竞争压力相对适中

• 专业课（814数据结构）是拉分关键，高分考生多集中在110–130分区间

**以上数据仅供参考，以山西财经大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2025年山西财经大学计算机应用技术专业复试人数与复试比例

• 进入复试人数：约18人（按1:1.5差额比例确定）

• 实际录取人数：12人（全部为全日制学术型硕士）

• 复试比例：1.5:1（符合教育部不低于120%的要求，该校通常控制在1.3–1.6之间）

• 复试内容：   – 专业课笔试（100分）：数据结构、数据库原理或计算机网络（三选一）   – 综合面试（150分）：专业基础、科研潜力、逻辑表达   – 外语听说（50分）：英语自我介绍与问答

• 录取最低分：262分；最高分：315分

**以上数据仅供参考，以首都师范大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2026年山西财经大学计算机应用技术专业计划招生人数

总招生计划：17人（全日制学术型硕士）

• 研究方向分配：   – （01）数据挖掘与商务智能：约6人   – （02）网络与信息安全：约5人   – （03）大数据技术及应用：约6人

• 推免计划：0人（近年无推免名额，全部面向统考）

备注：招生人数较2025年增加5人，增幅显著，可能与学校加强信息学科建设有关；最终以山西财经大学研究生院2026年招生简章为准

2026年山西财经大学计算机应用技术专业排名

全国排名：未进入软科或校友会全国前100名，属区域特色型高校计算机专业

学科评估：在教育部第五轮学科评估中，山西财经大学“计算机科学与技术”一级学科未获评B类及以上等级，整体实力处于C+至B-区间

专业优势：

• 依托财经类院校背景，突出“计算机+财经”交叉特色，尤其在数据挖掘、商务智能、金融大数据等方向具有应用优势

• 与山西省内金融机构、税务系统、电商企业有合作实习基地，就业导向明确

• 师资以中青年博士为主，近年引进多名海外及985高校博士，科研项目聚焦智慧财税、风险控制等场景

数据来源：教育部第五轮学科评估结果

山西财经大学计算机应用技术考研总结与建议

• 2026年扩招至17人，是近年最大规模，报考性价比提升，建议目标分数定在280分以上以确保稳妥录取

• 重点攻克814数据结构：熟练掌握线性表、树、图、排序、查找等核心算法，强化代码手写与复杂度分析能力

• 复试提前准备数据库或计算机网络（二选一），建议结合财经应用场景（如交易系统、风控模型）进行案例积累

• 虽为财经院校，但对数学（数学一）和编程能力要求不低，建议加强算法训练与项目实践，提升复试竞争力

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