
? 思路一:别再做作业,要做“咨询报告”
正大杯报告的本质,是面向决策者的策略建议,而不是课堂调研作业。
区别在哪里?
作业看“格式完整没”;
咨询报告看“能不能让市长、CEO马上用”。
怎么做到?
✔ 明确你写给谁看(政府?企业?)
✔ 输出“价值增量”——不是描述问题,而是量化效果
如:
“该方案将提升效率 15%”
“可为城市节省 500 万/年成本”
评委最爱“可量化的建议”,因为它看起来就像真的能落地。
? 思路二:用“政策—问题—模型—方案”闭环结构
高分项目一定是从国家战略落到微观问题,再到模型解释,最后回到执行路径。
框架如下?
① 政策锚定(Why Now)
必须对标国家战略:十五五、新质生产力、双碳、数字中国。
这是选题“必须做”的起点。
② 核心问题(What)
把宏观目标拆成一个可测的痛点:
如:
“社区养老数字化不便利 → 老人满意度低”。
③ 科学建模(How)
不是描述,而是用模型解释:
Logit、SEM、联合分析等等。
④ 落地方案(So What)
基于模型结果给可执行对策(不是空话)。
如:
“建议政府对通过XX认证的AI养老产品给予采购补贴”。
? 思路三:把“感觉”变成变量(关键)
正大杯的竞争力在数据,所以必须学会把“看不见的情绪”变成“可建模的指标”。
✔ 情绪、信任、满意度 → 都是潜变量
✔ 用 3–5 个问卷题测量一个潜变量
✔ 用 SEM 检验:如“透明度 → 信任 → 参与意愿”路径
这是高分报告和普通报告的分水岭。
? 思路四:团队必须按“三维结构”分工
正大杯不是一个人能肝完的,它需要“专业模块化”。
? 战略手(灵魂): 选题、逻辑框架、政策匹配
? 建模手(骨架): 数据清洗、模型搭建、结果解释
? 呈现手(皮肤): 文字润色、图表、PPT结构、答辩流程
三者缺一不可。
? 思路五:高分项目必须用“双重证据”
单一数据源说服力太弱。
高分报告 = 定量 + 定性 & 一手 + 二手 双重验证。
✔ 大规模问卷(定量)+ 深访/行业专家(定性)
✔ 自己的调查数据 + 官方统计/行业报告
模型解释“是什么”,访谈解释“为什么”。
两条线闭环,报告可信度瞬间拉满。
? 结语
真正的正大杯高手,都不是靠“灵感”,
而是靠 政策视野 + 数据模型 + 落地方案 + 团队结构。
掌握这五条底层逻辑,你的报告从框架到竞争力都会质变。#保研人 #保研经验分享 #正大杯 #正大杯比赛
正大杯报告的本质,是面向决策者的策略建议,而不是课堂调研作业。
区别在哪里?
作业看“格式完整没”;
咨询报告看“能不能让市长、CEO马上用”。
怎么做到?
✔ 明确你写给谁看(政府?企业?)
✔ 输出“价值增量”——不是描述问题,而是量化效果
如:
“该方案将提升效率 15%”
“可为城市节省 500 万/年成本”
评委最爱“可量化的建议”,因为它看起来就像真的能落地。
? 思路二:用“政策—问题—模型—方案”闭环结构
高分项目一定是从国家战略落到微观问题,再到模型解释,最后回到执行路径。
框架如下?
① 政策锚定(Why Now)
必须对标国家战略:十五五、新质生产力、双碳、数字中国。
这是选题“必须做”的起点。
② 核心问题(What)
把宏观目标拆成一个可测的痛点:
如:
“社区养老数字化不便利 → 老人满意度低”。
③ 科学建模(How)
不是描述,而是用模型解释:
Logit、SEM、联合分析等等。
④ 落地方案(So What)
基于模型结果给可执行对策(不是空话)。
如:
“建议政府对通过XX认证的AI养老产品给予采购补贴”。
? 思路三:把“感觉”变成变量(关键)
正大杯的竞争力在数据,所以必须学会把“看不见的情绪”变成“可建模的指标”。
✔ 情绪、信任、满意度 → 都是潜变量
✔ 用 3–5 个问卷题测量一个潜变量
✔ 用 SEM 检验:如“透明度 → 信任 → 参与意愿”路径
这是高分报告和普通报告的分水岭。
? 思路四:团队必须按“三维结构”分工
正大杯不是一个人能肝完的,它需要“专业模块化”。
? 战略手(灵魂): 选题、逻辑框架、政策匹配
? 建模手(骨架): 数据清洗、模型搭建、结果解释
? 呈现手(皮肤): 文字润色、图表、PPT结构、答辩流程
三者缺一不可。
? 思路五:高分项目必须用“双重证据”
单一数据源说服力太弱。
高分报告 = 定量 + 定性 & 一手 + 二手 双重验证。
✔ 大规模问卷(定量)+ 深访/行业专家(定性)
✔ 自己的调查数据 + 官方统计/行业报告
模型解释“是什么”,访谈解释“为什么”。
两条线闭环,报告可信度瞬间拉满。
? 结语
真正的正大杯高手,都不是靠“灵感”,
而是靠 政策视野 + 数据模型 + 落地方案 + 团队结构。
掌握这五条底层逻辑,你的报告从框架到竞争力都会质变。#保研人 #保研经验分享 #正大杯 #正大杯比赛


