信息资源管理（大数据管理与应用）是以数据治理、数据伦理、信息资源组织为理论根基，以商业分析、计算社会科学、科学计量、智能信息系统为研究双翼，以服务数字中国建设、国家数据要素市场化改革、科技创新决策支撑及产业数字化转型为核心使命的管理学门类下"信息资源管理"一级学科的新兴战略性二级学科。北京大学信息资源管理（大数据管理与应用）依托信息管理系，以北京大学信息化与信息管理研究中心、大数据分析与应用技术国家工程实验室、北京大学大数据科学研究中心、北京大学重庆大数据研究院、北大科学评价与大数据应用实验室等平台为支撑，涵盖大数据管理与数据治理、商业分析与信息系统经济学、科学计量与科技情报、计算社会科学与新媒体研究、机器学习与智能应用五大核心方向，并拓展AI赋能数据治理、算法素养与算法鸿沟、数字公共服务、清洁能源数据决策等前沿领域，培养兼具扎实数据科学素养、精密定量分析能力、敏锐数据价值发现意识与国家数字战略使命感的高层次学术研究与数据管理实务型人才。

学科沿革： 北大是中国信息资源管理教育的发祥地。1947年北京大学图书馆学系正式建立，王重民、赵万里、刘国钧等著名学者先后执教，奠定深厚学术根基。1987年更名为图书馆学情报学系，1992年改为现名"信息管理系"。2020年，信息管理系正式设立大数据管理与应用本科专业，同年获批硕士、博士学位点。2022年教育部学科目录调整，原"图书情报与档案管理"一级学科更名为**"信息资源管理"（1205），大数据管理与应用作为该一级学科下的自设二级学科（专业代码120521**），拥有博士授予权及博士后流动站。大数据管理与应用专业入选北京市一流本科专业建设点，信息管理系整体在教育部第五轮学科评估中获评A档，稳居全国第一方阵。本系同时是亚太iSchool联盟发起者之一，学科国际化程度领先。

导师队伍： 大数据管理与应用教研室现有教师7人（教授1人、长聘副教授3人、助理教授3人），教研室主任为黄文彬。周庆山教授（博士生导师，信息管理系资深教授，深耕信息管理、信息法、媒介法与数字素养研究，著有《文献传播学》《信息法教程》《媒介法原理》，主持国家社科基金项目"信息弱势群体电子公共服务利用障碍及援助机制研究"获优秀结项，兼任中国社会科学信息学会副理事长）；黄文彬长聘副教授（博士生导师、教研室主任、系副主任助理，北京大学信息化与信息管理研究中心主任、北京大学重庆大数据研究院副院长，聚焦数据科学在教育、金融、科学文献领域的应用及多媒体技术与人工智能，获教育部国家级教学成果奖二等奖、黄廷芳/信和青年杰出学者奖，主持国家社科重点项目及中宣部、科技部、文旅部、网信办委托项目10余项）；步一长聘副教授（博士生导师、研究员，科技情报与评价、科技管理与政策研究权威，成果发表于《PNAS》《Research Policy》《JASIST》及ICML、ACL等顶级期刊与会议，入选第七届中国科协青年人才托举工程，2025年获"青年情报科学家奖"，连续三年入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单）；李胜利长聘副教授（信息系统经济学、电子商务与社交媒体分析专家，论文发表于MISQ、POM、JMIS、JAIS、DSS、EJOR等国际顶级期刊，获中国信息经济学会理论贡献奖、中国信息经济学优秀成果奖）；孟凡助理教授（博士生导师、研究员，机器学习与深度学习及其在图书情报、金融领域的应用，成果发表于IEEE TNNLS、IEEE TCYB、IEEE TITS、ICDM等高水平期刊会议）；邱韫哲助理教授（清华大学工业工程本科、北京大学硕士、美国博士，聚焦运营管理、供应链优化与清洁能源产业数据决策，构建基于博弈论的政府融资分析模型）；闫蒲助理教授（研究员，计算社会学、新媒体研究与网络社会学，主持国家自然科学基金"算法鸿沟影响因素与作用机制研究"、北京市社科基金"北京公民算法素养研究"，关注AI与社会的交互影响）。

培养特色与成就： 实行"数据筑基、技术驱动、管理贯通、应用赋能"的培养模式。研究生阶段强调大数据管理理论与方法（数据治理、数据伦理、数据资产管理）与大数据技术方法（机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、复杂网络分析、因果推断）并重，同时注重将领域知识（图书馆学、情报学、出版学、商业分析、公共管理）与数据技术深度融合。要求掌握扎实的定量建模能力及至少一门外语（英语为主），支持国际学术对话与跨学科协作。学院建有"北京大学科学评价数据库""学术大数据与知识发现平台""智能信息分析系统"等特色资源，学生可参与"中国情报学年会""全国情报学博士生学术论坛""亚太iSchool联盟年会""中国信息经济学年会"等高端学术活动，并有机会赴中国科学院文献情报中心、国家图书馆、科技部信息中心、大型互联网企业数据智能部门、金融机构量化研究部实习。近年来，教研室师生在ICML、ACL、ICPR等人工智能国际顶会发表成果，彰显"信息管理+AI"交叉融合实力。毕业生广泛就职于高校信息管理院系、国家级智库与情报机构、科技部/教育部科技管理部门、大型科技企业AI与数据部门、金融机构数据科学部、咨询公司战略研究部及国际组织。

保研核心要求： 2026年信息资源管理（大数据管理与应用）隶属120521管理学二级学科，授予管理学硕士学位。全日制计划招生4人，拟接受推免数2人。推免占比约50%。校外推免生成绩排名前列，校内前50%。复试含专业笔试（信息资源管理基础、信息资源管理方法与技术）及专业面试（研究计划陈述、数据分析案例、学术问答）。校线参照管理学门类：政治≥55、外语≥55、业务课一≥90、业务课二≥90、总分340（2026年），实际信息资源管理复试最低入围分353分，高出校线13分，等额录取。推免生须提交学术论文或研究计划、个人陈述、2封专家推荐信（副教授及以上）及外语水平证明（CET-6≥550或雅思≥6.5/托福≥90优先；有数据分析竞赛、科研项目或机器学习实践经历者优先）。本科背景以信息管理与信息系统、大数据管理与应用、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、人工智能为主，亦欢迎统计学、数学、经济学、新闻传播学、公共管理等跨学科申请人。

辅导要点： ①信息资源管理基础理论（信息资源概念体系、信息生命周期管理、信息资源规划、信息政策与法规）；②大数据管理核心知识（数据治理框架、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全与隐私保护）；③数据伦理与数据政策（数据确权、数据要素流通、个人信息保护、算法公平性、数据跨境流动治理）；④商业分析与信息系统经济学（平台经济、电子商务模式、社交媒体分析、用户行为建模、信息系统价值评估）；⑤科学计量与科技情报（引文分析、h指数、科研绩效评价、知识图谱、学术大数据挖掘、科技政策分析）；⑥机器学习与智能应用（监督/无监督学习、深度学习、图神经网络、自然语言处理、大语言模型、推荐系统）；⑦计算社会科学与新媒体研究（社会网络分析、信息传播动力学、舆论分析、算法推荐与信息茧房、数字素养）；⑧数据驱动决策与运营管理（供应链优化、预测分析、博弈论建模、清洁能源数据决策、数字孪生）；⑨研究方法（实验法、问卷调查、计量经济学、扎根理论、案例研究、A/B测试、混合方法设计）；⑩前沿热点（大语言模型赋能数据治理与知识发现、生成式AI对信息生态的重塑、数据要素市场化配置机制、AI素养与算法鸿沟弥合、数字公共服务的包容性设计、可信AI与可解释性、数据资产入表与估值、跨境数据合规治理）。面试训练含典型数据分析案例即兴研讨、研究计划口头答辩、信息系统设计问答、学术前沿文献述评及跨学科思维展示。文书应体现以数据价值发现与知识服务为信仰、以数据科学与领域知识相结合为方法、以管理决策支撑与数字中国建设相统一为志业的高层次大数据管理人才志向。

咨询保研报名事宜，请拨打4000003363，或添加微信13671344286，获取一对一详细解答。