中国地质大学(北京)资源产业经济考研经验与备考指导
考研政治方面：
从九月至十月，我专注于研读政治红宝书，力求理解和记忆，虽然不必强行背诵，但应掌握整体框架。对于重要部分，我会反复查阅并背诵。此时市面上已出现各类模拟试卷，我购买了《肖八》来做选择题练习，大题则较少涉及。我发现辅导班预测的大题和肖秀荣的相似。我大约背诵了四遍押题资料，觉得它们比教科书更易记，对于需要加强的部分，我会回书中查阅。这段时间，我的选择题通常会错14或15分，有时运气好可能只错8分。我会确保理解每道选择题每个选项被选或未选的理由，将模糊的知识点逐条记录在笔记本上，并经常查阅原文。进入十二月，各出版社的最后冲刺卷纷纷问世，我在熟记了终极押题后，才开始做卢欣的五套卷以及肖秀荣的四套卷的选择题，大题仅梳理了一下思路，没有详细作答。实际上，我完整地完成了两套题目左右。
考研数学方面：
今年的题目比较难，有点像张宇的卷子。数学重要的是基础，全书上的每个方法，题目都要尽全力掌握。我看的是张宇的高数，和李永乐的现代，还有李永乐的全书。他们的书各有所长，我把李的全书看了俩遍，张宇的高数看了三遍以上，还有李的现代也看了三遍以上。之后10月份开始做真题，每套试卷做的分数基本上130以上。然后开始张宇八套，和李的6+2，这些比较难，不必按3小时来做，有些题目也不必死抠，实在不会就看答案。这时候也每天抽一定时间看全书。然后又做了张宇的最后4套，还是很难，但是今年的考题也这水平。然后就是剩下的真题，而且每套2小时就做完了，因为好多题目已经再全书上做过，分数不是很客观。这时候就看看错题和笔记。然后考试。考试坐到大题就蒙了。好多不会的。所以避免失误很重要。这一门我是分三轮复习的，第一轮是上面说的课本，当时边看课本边做课本习题，我第一轮是从五月份劳动节上来开始正式准备考研的，到七月份中旬课本加上习题一轮结束了。全书我是一章一章扎扎实实准备的，每一个题目都要自己算，会做不行还要能做对，当时进度不快，计划是45天在九月份之前一遍过完，后来推迟了一周。在这里，我提醒大家，全书的难度略高于真题，但是真的出的很好，要想数学考出一个好成绩，全书至少得看两遍。九月份全书一遍完了之后，开始第二遍，一直到十月份中旬，这期间顺带做完了660题，660题出的题目注重概念，易错，难度不小，做完了并消化了它有利于后期冲刺。从十月份中旬之后20天，每两天一套真题，在十一月份上旬就把真题基本做完了，此后划了一周时间总结消化错题。从十一月份下旬开始做模拟题，当时模拟题难度大于真题，备受打击，不过接连几套下来也就慢慢适应了。模拟题完了之后就开始回归全书做真题，建立框架了，之后就是最后模拟两套真题考试了。上面说的时间轴我建议大家理一理，参照自己的复习计划合理安排时间，我第一轮第二轮每天大概一上午数学，后期三个小时，到了十一月份下旬，差不多就只有两个小时一点，主要是被政治占用了不少时间。总结一下，课本一遍，全书三遍，真题两遍，模拟题一遍，每一遍之后都要拿出时间来消化分析弱点。
考研英语方面：
众所周知，英语阅读是解题的关键，而我当时因为紧张导致阅读难以集中注意力。尽管如此，我的语感尚存，可能会在完形填空中犯一些错误，但由于其分值较低，总体得分还算理想。对于英语复习，我的策略是背诵词汇、练习真题以及撰写作文。初期阶段，我会坚持不懈地记忆单词，每天在图书馆借阅的单词书中学习几页，并利用扇贝单词APP的空余时间进行巩固。词汇的记忆需要不断重复，形成良好的学习习惯至关重要。大约从六月起，可以开始接触真题，通过反复练习来发现问题并进行总结。我选择了张剑的英语黄皮书，其中的阅读理解80篇和150篇也购买了，尽管最终未能全部完成，但保持做题的感觉直至考试是非常必要的。最后两个月，我开始专注于作文，将其分解为9个部分，逐一按照模板填充，最终组合成一篇完整的文章。
考研专业课方面：
矿产资源经济学的基础知识是必不可少的。你需深入理解资源的稀缺性、市场机制以及供需平衡等基本概念。这些理论是分析矿产资源开发、定价和政策制定的核心。我在学习过程中，凭阅读教材和参考书籍，尤其是《矿产资源经济学》这本书，扎实地掌握了这些基础知识。
掌握宏观经济环境对矿产资源的影响也非常重要。矿产行业的发展受到全球经济趋势、政策法规、技术进步等多种因素影响。我经常关注国内外的经济新闻，尝试从经济学角度解读事件背后的意义，这样既提高了我对实时信息的理解能力，也加深了对矿产资源经济学的理解。
再者，矿产资源的开采与利用涉及到环境保护和可持续发展的问题。这需了解环境经济学的相关知识，并能运用到矿产资源决策中。我在学习时，特别注重这部分内容，凭案例研究，比如分析矿业公司如何实现经济效益与环保的平衡，来深化理解。
实证分析和模型构建是这门课程的实践部分。例如，学习如何使用投入产出模型、成本效益分析等工具，对矿产项目进行经济效益评估。这部分需大量的练习和实际操作，我通常会选一些实际案例进行模拟分析，以此提高自有的应用能力。
