文科生对文史哲，法学，心理，教育，医学，语言专业都不喜欢。商科金融更是数学不好学不懂怎么办？
这确实是一个令人头疼的局面，当大部分看似“对口”的专业都提不起兴趣，甚至因为苦手而望而却步时，未来的道路似乎一下子变得模糊起来。尤其是当金融这种很多人认为数学是核心的学科摆在面前，而自己又深感数学无力时，那种迷茫感会更加强烈。
别急，我们一层一层剥开来看，找到你真正的可能性。首先，要明确一点：不喜欢并不等于你完全不行，更不代表没有其他选择。很多时候，我们对一个领域产生抵触，是因为接触的方式不对，或者是对它的理解不够深入，以为它只有一面。
一、 先冷静分析“不喜欢”的原因：
这四门学科（文史哲、法学、心理、教育）以及医学、语言，之所以让你觉得不喜欢，有没有一些共性的原因？
是枯燥吗？ 比如背诵大量名词概念，逻辑推演过于复杂，或者觉得内容脱离实际？
是学习方式不适应吗？ 很多文科专业需要大量的阅读、分析、写作，如果你更倾向于动手操作、解决具体问题，这些就会显得吃力。
是对就业前景不明确感到焦虑？ 可能是觉得这些专业毕业后找不到好工作，或者发展空间有限，所以从一开始就没抱太大希望。
是被标签化了？ 比如“文史哲是‘万金油’，毕业找不到工作”，“法学太难，压力大”，“医学周期长，太辛苦”等等，这些外界的评价是否先入为主地影响了你？
是对学习内容本身没有兴趣？ 比如历史的事件顺序、哲学的思辨过程、心理学的实验方法、教育的教学理论、医学的生理结构、语言的语法规则，这些具体的内容是否让你望而却步？
二、 重新审视你“不擅长”的数学，以及它在商科中的“可怕”程度：
你说“商科金融更是数学不好学不懂”。这一点我们来具体分析：
“数学不好学不懂”具体指什么？ 是初高中阶段的数学基础不扎实，还是学习高等数学、线性代数、概率论时感到困难？
金融真的只靠数学吗？ 这是很多人对金融的误解。金融确实需要数学，但并非所有金融方向都需要“高数”级别的数学能力。比如：
金融分析师 (Financial Analyst): 需要较强的数理分析能力，涉及模型构建、数据处理。
投资银行 (Investment Banking): 会用到很多量化工具，并购、估值等也需要计算。
风险管理 (Risk Management): 需要统计学、概率论等，理解风险模型。
量化交易 (Quantitative Trading): 这算是金融领域里数学要求最高的，纯粹靠模型和算法交易。
但也有一些方向，更侧重于宏观经济分析、市场研究、客户沟通、产品设计等，对数学的依赖性相对没那么强。 例如：
财富管理 (Wealth Management) / 私人银行 (Private Banking): 更注重与客户的沟通、需求分析、产品配置，虽然需要理解金融产品背后的逻辑，但核心是人际交往和理财策略。
公司金融 (Corporate Finance): 关注企业内部的财务决策，如融资、投资、股利政策等，虽然有财务模型，但更多是与企业运营结合。
金融产品销售/市场营销: 直接与客户打交道，推广金融产品，对沟通能力、市场洞察力要求更高。
金融科技 (FinTech): 这个领域跨度很大，有些偏技术，有些偏产品设计和商业模式，如果对技术本身有兴趣，可以尝试。
“数学不好学不懂”能不能通过努力来弥补？ 如果你对金融的某个方向有兴趣，但又对数学感到畏惧，这就像学游泳怕水一样。关键在于找对方法：
补习基础: 如果是基础薄弱，可以找老师、在线课程，系统地重学一遍高中或大学初级的数学知识。
寻找“数学工具”: 很多时候，金融领域的数学问题是可以借助软件和工具来解决的，例如Excel的函数、数据分析工具，甚至更专业的编程语言（如Python、R）来处理大数据。学会使用这些工具，可以大大降低数学运算的门槛。
理解逻辑而非计算: 金融的核心在于理解“为什么”，比如为什么这种产品会赚钱，为什么这个市场会波动，背后的逻辑是什么。数学只是用来量化和验证这些逻辑的工具。很多时候，理解了逻辑，数学计算反而是可以交给他人或工具去完成的。
三、 探索“非主流”但可能适合你的领域：
既然你对传统的文史哲、法学、心理、教育、医学、语言以及金融都提不起兴趣，我们必须跳出常规思维，寻找那些你可能未曾深入了解，或者在你固有认知中被忽略的领域。
1. 传播与媒体类：
新闻学、传播学、广告学、公关学: 这些专业往往需要良好的文字功底和沟通能力，对逻辑分析、事件解读也有一定要求，但通常不以高等数学作为核心。
如果你喜欢观察社会现象，喜欢用文字或视觉形式表达观点，喜欢了解信息如何传播和影响人，这些领域可能适合你。
就业方向: 记者、编辑、内容策划、新媒体运营、广告策划、品牌公关等，这些岗位对数学要求不高，但对信息敏感度、洞察力、表达力要求很高。
2. 设计与艺术类（如果对“美学”或“创意”有一定感知）：
视觉传达设计、环境设计、工业设计、服装设计、数字媒体艺术: 虽然很多设计类专业也会涉及一些数学知识（如比例、透视），但其核心是创意、审美、解决问题。
如果你对创造美、解决用户实际问题有热情，并且有不错的空间想象力或对色彩、形式敏感，可以考虑。
就业方向: 平面设计师、室内设计师、产品设计师、UI/UX设计师、插画师、动画师等。这些工作需要创造力、审美观和执行力。
3. 数据科学与分析（这是金融的“近亲”，但角度不同）：
数据科学、数据分析、统计学（偏应用）: 你提到数学不好，但数据科学和分析并非完全是纯数学的“推导”，更多是应用数学工具解决实际问题，并且现在有很多可视化工具可以辅助。
如果你对信息背后的规律感兴趣，喜欢从数据中发现故事，并且愿意学习一些数据处理和可视化工具，这可能是个不错的方向。
关键点: 很多数据岗位需要学习编程语言（如Python、R）和数据库知识，这可能比纯粹的数学题更具实践性。如果你对解决实际问题感兴趣，可以尝试这类学习。
4. 管理类（非纯金融的商科）：
市场营销 (Marketing): 核心是理解消费者需求，制定营销策略，推广产品或服务。这需要洞察力、沟通能力、策略思维，对数学要求相对较低。
如果你喜欢了解人，了解市场，喜欢策划活动，有创意，那么市场营销会是不错的选择。
就业方向: 市场专员、品牌经理、活动策划、渠道管理等。
人力资源 (Human Resources): 关注人的职业发展、企业文化、员工管理。这需要同理心、沟通能力、组织能力。
如果你喜欢与人打交道，对企业管理和员工发展感兴趣，人力资源是很不错的选择。
就业方向: HR专员、招聘专员、薪酬福利专员、培训发展专员等。
供应链管理 (Supply Chain Management): 关注产品从原材料到消费者手中的整个流程优化，涉及逻辑、规划、协调。
如果你对流程优化、效率提升感兴趣，并且有较强的逻辑和组织能力，可以考虑。
就业方向: 供应链分析师、采购专员、物流管理等。
5. 计算机科学与技术（如果对逻辑和解决问题有兴趣，而非纯理论数学）：
计算机科学与技术、软件工程、人工智能: 这类专业确实有数学基础要求，但更侧重于逻辑思维、算法设计和编程实践。
如果你喜欢钻研技术，解决具体的技术难题，享受代码运行起来的成就感，并且愿意投入时间学习编程和算法，那么计算机领域可能比你想象的要更适合你。
关键点: 很多计算机专业对数学的要求更多体现在离散数学、逻辑学上，而不是高等数学的计算。而且，有很多优秀程序员并非数学大神。
四、 如何行动：
1. 自我探索是关键，而不是被动等待:
查阅专业介绍: 不要只看专业名称，深入了解每个专业的核心课程、学习内容、研究方向以及毕业生的典型就业岗位。很多大学的官网都会有详细的专业介绍和课程列表。
了解就业前景: 看看你“不喜欢的”专业毕业后都有哪些具体的工作，这些工作你是否能想象自己去做？很多时候，我们对一个专业不感兴趣，是因为对它能做什么不了解。
试听课程/观看公开课: 很多平台（如Coursera, edX, B站等）都有大学教授的公开课或MOOC课程。你可以尝试听一两节你感兴趣的专业的入门课程，看看是否能产生共鸣。比如，听听经济学原理的入门，或者心理学导论，看看里面的逻辑和观点是否能吸引你。
2. “避开”数学，但要“理解”它的工具性:
你不需要成为数学家，但理解不同领域中数学扮演的角色很重要。比如，在你决定是否要进入金融领域之前，了解一下金融产品定价、风险管理等需要用到哪些数学工具，这些工具是否让你完全无法接受。
如果某个领域对数学的要求主要是“统计应用”或“数据分析工具的使用”，而不是高深的微积分推导，你也许可以克服。
3. 跨学科思维:
很多新兴的领域都是跨学科的，比如金融科技（结合金融和技术）、数字营销（结合市场营销和数据分析）、教育技术（结合教育和技术）等等。你可以在自己相对不排斥的领域，去寻找与技术、数据、创意相关的结合点。
4. 关注能力而非标签:
很多时候，大学专业的标签会限制我们对能力的认知。例如，你认为商科需要数学，但沟通能力、逻辑分析能力、解决问题的能力、团队协作能力，这些才是更通用的核心能力，在任何领域都至关重要。找到你擅长和感兴趣的方面，然后思考如何将这些能力应用到不同的职业中。
举个例子说明：
你觉得文史哲太枯燥，但如果你对“文化传播”或者“社会现象背后的原因”感兴趣，新闻传播或者社会学（如果你对数据分析不排斥）可能就比纯粹的文学鉴赏或哲学思辨更适合你。你觉得金融数学难，但如果你对“如何让钱生钱”或者“如何帮助人们管理财富”有想法，并且愿意学习使用财务软件和理财工具，那么财富管理或者私人银行的岗位也许并不是你的禁区。
最后的建议：
不要轻易否定自己: 你可能只是还没找到那个能点燃你热情的事物。
多尝试，多了解: 只有当你真正去了解一个领域，尝试去学习一点点它的皮毛时，你才能知道它是否真的不适合你。
与人交流: 和在读的学长学姐，或者在相关行业工作的人聊一聊，他们的经验会给你更真实的感受。
接受“不是非黑即白”: 很多领域都有“文科向”和“理科向”的学习路径和就业方向。
希望这些分析能帮助你理清思路，找到一条适合自己的道路。别怕迷茫，迷茫本身就是探索的开始。
别急，我们一层一层剥开来看，找到你真正的可能性。首先，要明确一点：不喜欢并不等于你完全不行，更不代表没有其他选择。很多时候，我们对一个领域产生抵触，是因为接触的方式不对，或者是对它的理解不够深入，以为它只有一面。
一、 先冷静分析“不喜欢”的原因：
这四门学科（文史哲、法学、心理、教育）以及医学、语言，之所以让你觉得不喜欢，有没有一些共性的原因？
是枯燥吗？ 比如背诵大量名词概念，逻辑推演过于复杂，或者觉得内容脱离实际？
是学习方式不适应吗？ 很多文科专业需要大量的阅读、分析、写作，如果你更倾向于动手操作、解决具体问题，这些就会显得吃力。
是对就业前景不明确感到焦虑？ 可能是觉得这些专业毕业后找不到好工作，或者发展空间有限，所以从一开始就没抱太大希望。
是被标签化了？ 比如“文史哲是‘万金油’，毕业找不到工作”，“法学太难，压力大”，“医学周期长，太辛苦”等等，这些外界的评价是否先入为主地影响了你？
是对学习内容本身没有兴趣？ 比如历史的事件顺序、哲学的思辨过程、心理学的实验方法、教育的教学理论、医学的生理结构、语言的语法规则，这些具体的内容是否让你望而却步？
二、 重新审视你“不擅长”的数学，以及它在商科中的“可怕”程度：
你说“商科金融更是数学不好学不懂”。这一点我们来具体分析：
“数学不好学不懂”具体指什么？ 是初高中阶段的数学基础不扎实，还是学习高等数学、线性代数、概率论时感到困难？
金融真的只靠数学吗？ 这是很多人对金融的误解。金融确实需要数学，但并非所有金融方向都需要“高数”级别的数学能力。比如：
金融分析师 (Financial Analyst): 需要较强的数理分析能力，涉及模型构建、数据处理。
投资银行 (Investment Banking): 会用到很多量化工具，并购、估值等也需要计算。
风险管理 (Risk Management): 需要统计学、概率论等，理解风险模型。
量化交易 (Quantitative Trading): 这算是金融领域里数学要求最高的，纯粹靠模型和算法交易。
但也有一些方向，更侧重于宏观经济分析、市场研究、客户沟通、产品设计等，对数学的依赖性相对没那么强。 例如：
财富管理 (Wealth Management) / 私人银行 (Private Banking): 更注重与客户的沟通、需求分析、产品配置，虽然需要理解金融产品背后的逻辑，但核心是人际交往和理财策略。
公司金融 (Corporate Finance): 关注企业内部的财务决策，如融资、投资、股利政策等，虽然有财务模型，但更多是与企业运营结合。
金融产品销售/市场营销: 直接与客户打交道，推广金融产品，对沟通能力、市场洞察力要求更高。
金融科技 (FinTech): 这个领域跨度很大，有些偏技术，有些偏产品设计和商业模式，如果对技术本身有兴趣，可以尝试。
“数学不好学不懂”能不能通过努力来弥补？ 如果你对金融的某个方向有兴趣，但又对数学感到畏惧，这就像学游泳怕水一样。关键在于找对方法：
补习基础: 如果是基础薄弱，可以找老师、在线课程，系统地重学一遍高中或大学初级的数学知识。
寻找“数学工具”: 很多时候，金融领域的数学问题是可以借助软件和工具来解决的，例如Excel的函数、数据分析工具，甚至更专业的编程语言（如Python、R）来处理大数据。学会使用这些工具，可以大大降低数学运算的门槛。
理解逻辑而非计算: 金融的核心在于理解“为什么”，比如为什么这种产品会赚钱，为什么这个市场会波动，背后的逻辑是什么。数学只是用来量化和验证这些逻辑的工具。很多时候，理解了逻辑，数学计算反而是可以交给他人或工具去完成的。
三、 探索“非主流”但可能适合你的领域：
既然你对传统的文史哲、法学、心理、教育、医学、语言以及金融都提不起兴趣，我们必须跳出常规思维，寻找那些你可能未曾深入了解，或者在你固有认知中被忽略的领域。
1. 传播与媒体类：
新闻学、传播学、广告学、公关学: 这些专业往往需要良好的文字功底和沟通能力，对逻辑分析、事件解读也有一定要求，但通常不以高等数学作为核心。
如果你喜欢观察社会现象，喜欢用文字或视觉形式表达观点，喜欢了解信息如何传播和影响人，这些领域可能适合你。
就业方向: 记者、编辑、内容策划、新媒体运营、广告策划、品牌公关等，这些岗位对数学要求不高，但对信息敏感度、洞察力、表达力要求很高。
2. 设计与艺术类（如果对“美学”或“创意”有一定感知）：
视觉传达设计、环境设计、工业设计、服装设计、数字媒体艺术: 虽然很多设计类专业也会涉及一些数学知识（如比例、透视），但其核心是创意、审美、解决问题。
如果你对创造美、解决用户实际问题有热情，并且有不错的空间想象力或对色彩、形式敏感，可以考虑。
就业方向: 平面设计师、室内设计师、产品设计师、UI/UX设计师、插画师、动画师等。这些工作需要创造力、审美观和执行力。
3. 数据科学与分析（这是金融的“近亲”，但角度不同）：
数据科学、数据分析、统计学（偏应用）: 你提到数学不好，但数据科学和分析并非完全是纯数学的“推导”，更多是应用数学工具解决实际问题，并且现在有很多可视化工具可以辅助。
如果你对信息背后的规律感兴趣，喜欢从数据中发现故事，并且愿意学习一些数据处理和可视化工具，这可能是个不错的方向。
关键点: 很多数据岗位需要学习编程语言（如Python、R）和数据库知识，这可能比纯粹的数学题更具实践性。如果你对解决实际问题感兴趣，可以尝试这类学习。
4. 管理类（非纯金融的商科）：
市场营销 (Marketing): 核心是理解消费者需求，制定营销策略，推广产品或服务。这需要洞察力、沟通能力、策略思维，对数学要求相对较低。
如果你喜欢了解人，了解市场，喜欢策划活动，有创意，那么市场营销会是不错的选择。
就业方向: 市场专员、品牌经理、活动策划、渠道管理等。
人力资源 (Human Resources): 关注人的职业发展、企业文化、员工管理。这需要同理心、沟通能力、组织能力。
如果你喜欢与人打交道，对企业管理和员工发展感兴趣，人力资源是很不错的选择。
就业方向: HR专员、招聘专员、薪酬福利专员、培训发展专员等。
供应链管理 (Supply Chain Management): 关注产品从原材料到消费者手中的整个流程优化，涉及逻辑、规划、协调。
如果你对流程优化、效率提升感兴趣，并且有较强的逻辑和组织能力，可以考虑。
就业方向: 供应链分析师、采购专员、物流管理等。
5. 计算机科学与技术（如果对逻辑和解决问题有兴趣，而非纯理论数学）：
计算机科学与技术、软件工程、人工智能: 这类专业确实有数学基础要求，但更侧重于逻辑思维、算法设计和编程实践。
如果你喜欢钻研技术，解决具体的技术难题，享受代码运行起来的成就感，并且愿意投入时间学习编程和算法，那么计算机领域可能比你想象的要更适合你。
关键点: 很多计算机专业对数学的要求更多体现在离散数学、逻辑学上，而不是高等数学的计算。而且，有很多优秀程序员并非数学大神。
四、 如何行动：
1. 自我探索是关键，而不是被动等待:
查阅专业介绍: 不要只看专业名称，深入了解每个专业的核心课程、学习内容、研究方向以及毕业生的典型就业岗位。很多大学的官网都会有详细的专业介绍和课程列表。
了解就业前景: 看看你“不喜欢的”专业毕业后都有哪些具体的工作，这些工作你是否能想象自己去做？很多时候，我们对一个专业不感兴趣，是因为对它能做什么不了解。
试听课程/观看公开课: 很多平台（如Coursera, edX, B站等）都有大学教授的公开课或MOOC课程。你可以尝试听一两节你感兴趣的专业的入门课程，看看是否能产生共鸣。比如，听听经济学原理的入门，或者心理学导论，看看里面的逻辑和观点是否能吸引你。
2. “避开”数学，但要“理解”它的工具性:
你不需要成为数学家，但理解不同领域中数学扮演的角色很重要。比如，在你决定是否要进入金融领域之前，了解一下金融产品定价、风险管理等需要用到哪些数学工具，这些工具是否让你完全无法接受。
如果某个领域对数学的要求主要是“统计应用”或“数据分析工具的使用”，而不是高深的微积分推导，你也许可以克服。
3. 跨学科思维:
很多新兴的领域都是跨学科的，比如金融科技（结合金融和技术）、数字营销（结合市场营销和数据分析）、教育技术（结合教育和技术）等等。你可以在自己相对不排斥的领域，去寻找与技术、数据、创意相关的结合点。
4. 关注能力而非标签:
很多时候，大学专业的标签会限制我们对能力的认知。例如，你认为商科需要数学，但沟通能力、逻辑分析能力、解决问题的能力、团队协作能力，这些才是更通用的核心能力，在任何领域都至关重要。找到你擅长和感兴趣的方面，然后思考如何将这些能力应用到不同的职业中。
举个例子说明：
你觉得文史哲太枯燥，但如果你对“文化传播”或者“社会现象背后的原因”感兴趣，新闻传播或者社会学（如果你对数据分析不排斥）可能就比纯粹的文学鉴赏或哲学思辨更适合你。你觉得金融数学难，但如果你对“如何让钱生钱”或者“如何帮助人们管理财富”有想法，并且愿意学习使用财务软件和理财工具，那么财富管理或者私人银行的岗位也许并不是你的禁区。
最后的建议：
不要轻易否定自己: 你可能只是还没找到那个能点燃你热情的事物。
多尝试，多了解: 只有当你真正去了解一个领域，尝试去学习一点点它的皮毛时，你才能知道它是否真的不适合你。
与人交流: 和在读的学长学姐，或者在相关行业工作的人聊一聊，他们的经验会给你更真实的感受。
接受“不是非黑即白”: 很多领域都有“文科向”和“理科向”的学习路径和就业方向。
希望这些分析能帮助你理清思路，找到一条适合自己的道路。别怕迷茫，迷茫本身就是探索的开始。
网友意见
数学爱好者来答(✪▽✪)
实际上，人的兴趣是会流动的。会有一或几件事情成为一生之爱，但是在生理与心理状况的变化之下，会有各种变化。如果最近状态不佳，最喜欢做的事情也不一定想去做。如果状态好，世界只剩我与这件事都是可以的。
建议抖擞精神，调整好心态，努力探索这些学科们有乐趣的地方。如果能发现一件自己愿意为之付出自己的青春的事情，那就是人生最大的幸事。
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