一、背景多元，但量化能力是硬通货

　　卡内基梅隆大学BA硕士录取偏好明确显示：

　　本科背景高度多样化：录取者来自商科、经济学、工程、数学、计算机甚至物理专业;

　　不要求工作经验：平均工作年限仅1.1年，应届生与1–2年经验者均受欢迎;

　　核心门槛是量化实力：

　　GPA中位数3.56，但高阶数学/统计课程成绩必须突出;

　　GRE Quant中位80%区间为163–170，意味着绝大多数录取者Quant得分≥165，接近满分者比比皆是。

　　项目不看“你学什么”，而看“你能用数据做什么”。

　　二、实践经历：实习比工作年限更重要

　　尽管不要求全职经验，但CMU极其看重高质量实习或项目经历：

　　成功申请者普遍拥有2–3段数据分析相关实习(如券商行研、科技公司用户分析、咨询公司建模);

　　自主项目如Kaggle竞赛、爬虫开发、商业预测模型，可显著提升竞争力;

　　文书中需具体说明：“我用逻辑回归优化了XX公司的用户流失预警系统，准确率提升12%”。

　　招生官寻找的是已具备解决真实商业问题能力的人，而非仅理论学习者。

　　三、文书与推荐信：突出商业洞察与技术融合

　　个人陈述需回答：

　　你如何将技术应用于商业场景?

　　为何选择CMU而非其他BA项目?(可提及Tepper的决策科学课程或Heinz的政策分析资源);

　　推荐信最好来自：

　　实习主管(能评价你的业务理解力);

　　数学/统计教授(能证明你的建模能力)。

　　避免泛泛而谈“热爱数据”，而应展示技术+商业的交叉思维。

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