大数据视角下的大学录取分数排行

大数据视角下的大学录取分数排行

本文作者：孙雪丽

文字编辑：方 言

技术总编：张馨月

2020年的高考有些特殊，也因疫情的影响更加牵动人心。高考在某种程度上像是一场成人礼，被赋予了极大的期待，也承载着许多复杂的情绪。对考生而言，成绩的得与失会在当下被无限放大，但在更长远的未来里，保持专注与努力才是一生的必修课。经历了疫情的考验，祝愿见证历史的2020届考生可以调整好心态，为自己交上一份满意的答卷。为了给考生助力，爬虫俱乐部特此制作了大学录取分数排行榜，希望可以为考生和家长提供一些参考。

说明：本排行根据新浪教育高考院校库中高校在各地的历史录取数据计算得到。该数据库中共包含394892条高校-省份-年份-理科录取数据，及322651条高校-省份-年份-文科录取数据。截止年份为2018年（2019年数据尚未更新）。计算方法为高校各年在各地录取平均分的简单平均（本文承认此计算方法存在诸多不足，如未考虑各高校在各地招生的差异、计算的权重问题等，本文的目的仅在于反映历史录取的平均情况，不足之处欢迎各界批评指正）。并在计算中剔除以下数据：

• 录取平均分缺失的数据；
• 在31个省份录取信息少于150的高校（招生年份不足5年，或仅在个别省份招收较少数量学生的高校，如香港大学、香港理工大学等）；
• 异常数据（除海南省的其他省份录取均分超出750分的数据；海南省的录取均分超出900的数据）；
• 仅招收文科生或理科生的高校；

注：

• 仅列示计算结果中排名前300的高校；

• 此排名仅供参考。

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祝参加高考的各位考生乘风破浪，金榜题名，带着勇气、努力和一点运气，继续上路~