先说最直接的：全国范围平均月薪在9500元左右。但这个数是把清华博士和师范本科生混一块算的，所以你实际能拿多少，得看你走了哪条路。
拆开来看就这么几条道，自己对照：
路子一：当数学老师。 这是最稳但钱最少的路。一线城市比如北上广深，起薪大概5000到8000；二三线城市就更低，3500到4500。好处是稳定，有寒暑假，但初期钱就这么多，天花板也比较明显。
路子二：转行当程序员。 这是这专业里最多人走、也最容易拿到高薪的路。一线城市起薪能给到6000到2万，上限看技术和进什么公司。现在最火的人工智能和大模型行业，硕士起薪能冲到120万到240万一年，但这跟大部分本科生关系不大，主要是告诉你这行天花板有多高。你本科数学底子好，搞算法、数据科学有优势，但想拿高薪，编程能力和项目经验是硬门槛。
路子三：搞数据分析/商业智能（BI）。 这是介于技术和业务之间的路，也需要编程和统计知识。一线城市起薪能到8000到2万，比纯老师高，压力和技术要求一般也比纯程序员低点。算是数学专业比较对口的一个应用方向。
路子四：冲金融、量化。 这是最顶尖、也最卷的路。金融科技行业2026届硕士平均起薪都快49万了，量化分析师起薪85万到160万。但这跟你一个普通数学本科应届生基本没关系，人家招的都是名校硕士博士，还要顶级的数学和编程能力，普通人看看就行。
所以大实话就是：
你要是数学与应用数学本科毕业，除了家里有矿或者躺平，基本都得自学点别的技能（主要是编程和数据分析工具），才有可能拿到高于平均的工资。纯靠本科那点数学理论课，大概率就是走教师路线或者找个普通文职，薪资就是上面说的教师那一档。想月薪过万，主流路线就是拼命刷编程题、做数据项目，往互联网和科技公司里挤。
啥学校、啥城市、个人技术咋样，这些变量对工资影响极大，上面给的是普遍范围，自己掂量。说完即停。