一、维稳好学术

　　1、学好核心课程：确保完成微积分、线性代数、统计学、微观经济学、宏观经济学、管理学原理等基础课程，GPA建议3.3+(若低于3.0需通过科研/实习弥补)。

　　2、选修高阶课程：选修《数据挖掘》《商业建模》《国际商务》等进阶课程，向目标专业(如BA、金融)靠拢。

　　3、接触标化考试：TOEFL 100+(口语26+，写作25+)或IELTS 7.5(小分不低于6.5);gre申请数据分析/BA建议320+，V150+，Q165+，数学部分需强化概率统计。

　　二、做好活动规划

　　1、实习经历

　　金融方向：申请四大会计师事务所(如德勤宁波分所)审计实习，或宁波银行风控部门实习。

　　数据分析：加入字节跳动本地化运营团队，负责用户画像分析(使用SQL/Python)。

　　国际商务：在亚马逊中国供应链管理部门实习，参与跨国物流优化项目。

　　关键点：实习后需总结成果(如“通过优化库存模型，仓储成本降低12%”)。

　　2、竞赛与证书

　　学术竞赛：参加“全国大学生市场调查分析大赛”“PwC Case Challenge”等，获奖可提升背景。

　　职业认证：考取CFA一级、FRM Part I、SHRM-CP等，弥补学历背景不足。

　　商业案例：组队参加哈佛商业案例分析赛(HBX)，模拟咨询公司实战。

　　3、领导力展示

　　学生组织：担任宁波大学创业协会主席，主导“校友企业资源对接会”并吸引50+企业参与。

　　社会活动：发起“乡村电商赋能计划”，培训200+农村青年使用淘宝直播卖货。

（25fall宁波大学某学生，多段实习和科研经历，收获全美Top6硕士，详细背景和技巧可以在线咨询）

　　三、书写对口文书

　　1、个人陈述(PS)

　　叙事框架：采用“痛点-行动-成长”模型，例如：

　　痛点：发现中小企业招聘效率低(基于家乡宁波的制造业调研)。

　　行动：设计AI简历筛选系统(Python+TensorFlow)，获省级创业大赛金奖。

　　成长：立志通过MIT Sloan的Business Analytics项目，优化全球供应链人才匹配。

　　数据支撑：量化成果(如“系统将HR招聘周期从45天缩短至21天”)。

　　2、推荐信

　　教授推荐：选择带过科研项目的导师，重点强调学术能力(如“在《供应链优化》课程中提出创新模型”)。

　　雇主推荐：实习公司HR或部门总监，突出工作表现(如“独立完成10+家初创企业估值分析”)。

　　四、递交完整材料

　　根据目标大学官网提交完整申请材料，一般涵盖中英文成绩单(需WES认证) 、TOEFL/GRE成绩单、推荐信(3封)、个人陈述(PS)、简历(CV)、研究计划(如申请PhD需提交)、财务证明(覆盖学费生活费)等。

　　往年网申开启9-10月，截止次年2-4年不等，个别截止较早10-11月，商科滚动录取，截止最晚。

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