这一领域最有说服力的条目
RA/科研条目：研究问题、数据与识别策略、使用工具（Stata/R/Python）、本人贡献；毕业论文题目与方法；数理与计量课程及成绩；助教经历。
逐条核对的清单
本站简历评审对这一领域逐项判定的检查项：
- 1Education 列出数理/计量核心课（实分析、概率论、计量经济学等），最好带成绩
- 2科研/RA 条目写明研究问题、方法与本人的具体贡献
- 3毕业论文/课程论文有题目与方法，而非只写「完成论文」
- 4Stata/R/Python 等工具在具体研究条目中有使用场景
- 5GPA、排名与评分口径完整清晰
这一领域的高频失分点
在通用的失分点（弱动词、无量化结果、放照片与个人信息）之上，这一领域还特别常见：
- 用「关注宏观经济动态」式兴趣描述充当经历
- 整份 CV 是金融求职简历的翻版，看不到学术准备
篇幅与板块次序
1–2 页；Education（含课程与成绩）置顶且比重最大，其后 Research/RA、实习；申研究导向项目时科研板块先于实习。
本站给这一领域打分的五个维度与权重：成果与证据力 30%、专业相关性与定位 25%、学术信息完整度 20%、语言与表达 15%、排版与专业规范 10%。通用标准是证据 30%、相关性 20%、学术信息 15%、语言 20%、排版 15%。
依据：本站评审标准。整理自各校公开指南，表述与阈值是本站的口径。