2025浙江软考报名人数暴涨,论文成决胜关键!附数据分析

根据中国政府采购网发布的《浙江省成套招标代理有限公司关于2025年计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(省直杭州考区)考试技术服务项目的竞争性磋商公告》得知:上半年省直(杭州)考区考试人数43587人,合计125741科次。同比2024年上半年省直(杭州)考区报考人数的33662人上涨29.5%

图片

我们来回顾一下近三次考试的报名情况:

2025年上半年报名人数情况

2025年上半年软考省直(杭州)考区考试人数43587人,合计125741科次

可以推算得到:软考高级科目报名人数为 38,567人,软考初级、中级报名人数为 5,020人

2024年下半年报名人数情况

2024年下半年软考,杭州考区考试人数为28490人,合计76153科次,可以推算得到:初、中级报名人数为9317人,高级报名人数为19173人。

2024年上半年报名人数情况

2024年上半年软考(杭州考区)考试人数为33662人,合计94979科次

可以推算得到:软考高级报名人数27655人,软考初级、中级报名人数6007人。

因为高项只在上半年考,我们就着重比对一下2024、2025上半年的情况:

项目

2024年上半年

2025年上半年

增长数量

增长率

报名总人数(人)

33,662

43,587

+9,925

+29.48%

报考总科次数(科次)

94,979

125,741

+30,762

+32.39%

高级报名人数(人)

27,655

38,567

+10,912

+39.45%

初级+中级报名人数(人)

6,007

5,020

-987

-16.43%

高级占比(相对于总人数)

82.15%

88.48%

+6.33%

-

可以看到:

  • 2025年上半年软考报名总人数同比增长近三成(29.48%)

  • 高级报名人数增幅超过39%,说明越来越多考生倾向于挑战高级职称。

  • 初级、中级报名人数略有下降,下降幅度为16.43%

  • 高级报名占总人数比例从82.15%上升到88.48%,高级考试热度进一步提升。

随着报名人数的不断攀升,软考早已进入“内卷”时代。尤其是高级考试,竞争激烈,容不得半点松懈。其中,论文科目更是重中之重,是能否顺利通过考试的关键所在!

我们强烈建议各位考生提前布局,尽早准备论文部分。要注重思路梳理、写作框架练习、逻辑结构优化,确保内容充实、论点明确、层次清晰。针对子题目,更要做到“多准备、多思考、多架构”,形成自己的应答套路和高分模板。

认真学习,科学备考,才能在这场硬仗中脱颖而出!

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### 价格预测分析方法 价格预测分析通常涉及多种机器学习和统计学方法,具体选择取决于数据特性和业务需求。常见的方法包括但不限于: #### 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 支持向量机是一种强大的监督学习算法,在处理非线性分类和回归问题时表现出色。对于生猪价格预测,SVM模型可以有效捕捉历史价格数据中的模式[^1]。然而,需要注意的是,当目标变量存在极端波动(如“暴涨”或“暴跌”)时,SVM可能面临挑战。 #### 线性回归 (Linear Regression) 线性回归是最基础的回归建模方法之一,适用于简单线性关系的数据集。尽管其计算效率高且易于解释,但在面对复杂的非线性关系时性能有限。例如,在二手车价格预测中,线性回归的表现不如随机森林模型优越[^2]。 #### 随机森林 (Random Forest) 作为一种集学习方法,随机森林通过组合多个决策树的结果提高泛化能力。它能够很好地应对非线性关系,并自动筛选重要特征。在二手车价格预测案例中,随机森林显著降低了误差指标(如MAE、RMSE),证明了其有效性[^2]。 --- ### 数据分析技术 数据分析贯穿整个价格预测流程,主要包括以下几个阶段的技术应用: #### 描述性统计分析 这是初步探索数据的过程,旨在理解数据的基本特性,比如均值、方差、最大最小值等。这种分析有助于发现异常值并验证数据质量。 #### 特征工程与选择 为了提升模型效果,需精心设计输入特征。例如,在牛油果销售数据研究中提到某些物理属性(轮距`wheel-base`, 发动机尺寸`engine-size`等)对最终售价具有较大影响力[^4]。此外,还可以借助相关系数矩阵或者可视化工具(Seaborn Pairplot)进一步确认这些关联强度。 #### 模型训练与调参 划分好训练集和测试集之后,便进入核心环节——建立合适的预测函数并通过交叉验证寻找最佳超参数配置。以二手房交易为例给出了完整的实现路径:加载原始资料 -> 构造X/y数组对象 -> 应用train_test_split分割样本空间 -> 实例化指定类型的估计器实例 -> 调用fit接口完拟合操作-> 使用predict获取未来观测点估值结果[]^3]^. #### 性能评估 最后要衡量所选方案的好坏程度,则依赖一系列定量标准来进行评判。常用的有平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE),决定系数R²等等。同时也可以绘制实际值对比图以及残差分布直方图辅助判断偏差状况[^5]. ```python import seaborn as sns sns.pairplot(data, hue='fuel-type', palette='plasma') plt.show() ```
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