掌握科學的學習方法是學好這門課程的關鍵所在：
壹、掌握三個基本
1、掌握會計的基本概念、基本理論
本課程作為壹門專業基礎課，有關的概念、理論很多，對於這些概念壹定要準確地理解其含義，對於相關理論不僅要掌握其內容，還有能夠靈活運用。
2、掌握會計的基本方法
基礎會計將教會我們如何對具體的經濟業務進行核算的方法，如：設置會計科目與帳戶、復式記賬、填制與審核憑證、登記賬簿、資產計算、負債計算、所有者權益計算、成本計算、利潤計算、財產清查、編制會計報表等等。對於這些核算方法，要求大家熟練掌握。
3、掌握會計的基本技能
本課程的實踐性較強，要求學員認真完成實務操作作業，並多向教師及財會人員請教，對憑證、賬簿、報表等增加壹些感性認識，做到能運用所學理論、方法獨立完成壹系列的會計工作。
二、註意三個聯系
1、註意各項經濟業務之間的聯系
在壹個企業的生產經營過程中會發生許多筆經濟業務，許多經濟業務之間是有聯系的，例如：“業務壹 企業購10000元的材料，貨款未付。 業務二 用銀行存款支付10000元的貨款。”會計人員要註意到兩筆經濟業務之間的連貫關系。
2、註意各賬戶之間的聯系
為了更方便地記錄各項經濟業務，在會計中設置了許多獨立的賬戶，如：原材料賬戶、現金賬戶、銀行存款賬戶、應付賬款賬戶等等，壹筆經濟業務的發生會影響到兩個或兩個以上賬戶的數量變化，如：“業務壹 企業購10000元的材料，貨款未付。”會使物資采購賬戶增加10000元，應付賬款賬戶增加10000元。所以在學習中要註意各賬戶的相互聯系，會判斷壹筆業務的發生會影響哪些賬戶的增減變化。
3、註意會計核算方法之間的聯系
前面介紹的設置會計科目與賬戶、復式記賬、填制與審核憑證、 登記賬簿、資產計算、負債計算、所有者權益計算、成本計算、利潤計算、財產清查、編制會計報表等會計核算方法之間有著內在的聯系，在學習中要註意這種聯系，掌握好各種核算方法的使用順序，如：壹定要最後編制報表，因為編制報表要使用前面核算方法得出的數據。
三、處理三個關系
1、處理好全面與重點的關系
基礎會計講授的都是壹些最基本的理論、方法，在要求大家全面掌握的同時，還要求學員能夠從中總結出重點內容，只有處理好全面與重點的關系，才能高效率地學好這門課程，達到事半功倍的效果。
2、處理好理解與記憶的關系
會計課程主要教給學員能夠獨立完成會計實際工作的方法，以註重實踐為特點，因此死記硬背的學習方法是不能很好地完成學習任務的，要求學員能夠處理好理解與記憶的關系，即在理解的基礎上加強記憶。
3、處理好自學與面授的關系
由於面授時間有限，所以要求學員充分利用教材、錄像、課件、網上資源等多種媒體進行自學，處理好自學與面授之間的互補關系，達到最佳的學習效果。
\學習線性代數：
壹、註重對基本概念的理解與把握，正確熟練運用基本方法及基本運算。
線性代數的概念很多，重要的有：
代數余子式，伴隨矩陣，逆矩陣，初等變換與初等矩陣，正交變換與正交矩陣，秩(矩陣、向量組、二次型)，等價(矩陣、向量組)，線性組合與線性表出，線性相關與線性無關，極大線性無關組，基礎解系與通解，解的結構與解空間，特征值與特征向量，相似與相似對角化，二次型的標準形與規範形，正定，合同變換與合同矩陣。
往年常有考生沒有準確把握住概念的內涵，也沒有註意相關概念之間的區別與聯系，導致做題時出現錯誤。
例如，矩陣A＝(α1，α2，…，αm)與B＝(β1，β2…，βm)等價，意味著經過初等變換可由A得到B，要做到這壹點，關鍵是看秩r(A)與r(B)是否相等，而向量組α1，α2，…αm與β1，β2，…βm等價，說明這兩個向量組可以互相線性表出，因而它們有相同的秩，但是向量組有相同的秩時，並不能保證它們必能互相線性表現，也就得不出向量組等價的信息，因此，由向量組α1，α2，…αm與β1，β2，…βm等價，可知矩陣A＝(α1，α2，…αm)與B＝(β1，β2，…βm)等價，但矩陣A與B等價並不能保證這兩個向量組等價。
又如，實對稱矩陣A與B合同，即存在可逆矩陣C使CTAC＝B，要實現這壹點，關鍵是二次型xTAx與xTBx的正、負慣性指數是否相同，而A與B相似是指有可逆矩陣P使P-1AP＝B成立，進而知A與B有相同的特征值，如果特征值相同可知正、負慣性指數相同，但正負慣性指數相同時，並不能保證特征值相同，因此，實對稱矩陣A～B?A?B，即相似是合同的充分條件。
線性代數中運算法則多，應整理清楚不要混淆，基本運算與基本方法要過關，重要的有：
行列式(數字型、字母型)的計算，求逆矩陣，求矩陣的秩，求方陣的冪，求向量組的秩與極大線性無關組，線性相關的判定或求參數，求基礎解系，求非齊次線性方程組的通解，求特征值與特征向量(定義法，特征多項式基礎解系法)，判斷與求相似對角矩陣，用正交變換化實對稱矩陣為對角矩陣(亦即用正交變換化二次型為標準形)。
二、註重知識點的銜接與轉換，知識要成網，努力提高綜合分析能力。
線性代數從內容上看縱橫交錯，前後聯系緊密，環環相扣，相互滲透，因此解題方法靈活多變，復習時應當常問自己做得對不對？再問做得好不好？只有不斷地歸納總結，努力搞清內在聯系，使所學知識融會貫通，接口與切入點多了，熟悉了，思路自然就開闊了。
例如：設A是m×n矩陣，B是n×s矩陣，且AB＝0，那麽用分塊矩陣可知B的列向量都是齊次方程組Ax＝0的解，再根據基礎解系的理論以及矩陣的秩與向量組秩的關系，可以有
r(B)≤n-r(A)即r(A)＋r(B)≤n
進而可求矩陣A或B中的壹些參數
再如，若A是n階矩陣可以相似對角化，那麽，用分塊矩陣處理P-1AP＝∧可知A有n個線性無關的特征向量，P就是由A的線性無關的特征向量所構成，再由特征向量與基礎解系間的聯系可知此時若λi是ni重特征值，則齊次方程組(λiE-A)x＝0的基礎解系由ni個解向量組成，進而可知秩r(λiE-A)＝n-ni，那麽，如果A不能相似對角化，則A的特征值必有重根且有特征值λi使秩r(λiE-A)＜n-ni，若A是實對稱矩陣，則因A必能相似對角化而知對每個特征值λi必有r(λiE-A)＝n-ni，此時還可以利用正交性通過正交矩陣來實現相似對角化。
又比如，對於n階行列式我們知道：
若｜A｜＝0，則Ax＝0必有非零解，而Ax＝b沒有惟壹解(可能有無窮多解，也可能無解)，而當｜A｜≠0時，可用克萊姆法則求Ax＝b的惟壹解；
可用｜A｜證明矩陣A是否可逆，並在可逆時通過伴隨矩陣來求A-1；
對於n個n維向量α1，α2，…αn可以利用行列式｜A｜＝｜α1α2…αn｜是否為零來判斷向量組的線性相關性；
矩陣A的秩r(A)是用A中非零子式的最高階數來定義的，若r(A)＜r，則A中r階子式全為0；
求矩陣A的特征值，可以通過計算行列式｜λE-A｜，若λ＝λ0是A的特征值，則行列式｜λ0E-A｜＝0；
判斷二次型xTAx的正定性，可以用順序主子式全大於零。
凡此種種，正是因為線性代數各知識點之間有著千絲萬縷的聯系，代數題的綜合性與靈活性就較大，同學們整理時要註重串聯、銜接與轉換。
三、註重邏輯性與敘述表述
線性代數對於抽象性與邏輯性有較高的要求，通過證明題可以了解考生對數學主要原理、定理的理解與掌握程度，考查考生的抽象思維能力、邏輯推理能力。大家復習整理時，應當搞清公式、定理成立的條件，不能張冠李戴，同時還應註意語言的敘述表達應準確、簡明。
線性代數中常見的證明題型有：
證｜A｜＝0；證向量組α1，α2，…αt的線性相關性，亦可引伸為證α1，α2…，αt是齊次方程組Ax＝0的基礎解系；證秩的等式或不等式；證明矩陣的某種性質，如對稱，可逆，正交，正定，可對角化，零矩陣等；證齊次方程組是否有非零解；線性方程組是否有解(亦即β能否由α1，α2…，αs線性表出)；對給出的兩個方程組論證其同解性或有無公***解；證二次型的正定性，規範形等。