大数据谈高考分数线预测

编辑整理/智库2861


距离2017年高考还有68天,智库2861从权威渠道获取了对近5年高考的大数据分析,包括录取率、分数线走势、各高校录取分数线等,以及对今年高考分数线的大胆预测。这些数据对考生认清形势,科学确定目标,具有重大意义,特重新编辑整理,供大家参考!


下文根据以往数据(以山东省为例),做出了2017年的高考分数线大胆预测,话不多说,我们开始吧~

 

提醒:一模考试刚刚过去,这份数据也刚好可以帮助你更好的审视自己的成绩噢!


(本图数据主要来源于:中国教育在线网)

总结2011-2016年,近六年的高考人数录取比例,全国上百万的高考大军,平均录取率为74.9%。

但是通过圆饼图我们可以看出,虽然历年本科录取率几乎持平,但是录取总比例是下降的。根据中国教育在线发布的《2016年高招调查报告》显示,高考人数的下降,一个重要原因是学龄学生人口的下降。自上世纪80年代以来,全国人口出生率不断下降,新出生人口逐年减少,导致适龄高中生减少。

根据适龄人口统计以及在校生存量分析,未来一个阶段,高考报名人数基本探底,保持较低水平,出现一个L形状态,高考压力将逐步减小。


高考录取分数线逐年走低


分析近六年高考分数线变化趋势,分数线很明显的逐年走低。究其原因有三个:

1、考生基数下滑,招生计划却保持在大幅扩充之势。

2、全国各地取消了批次或合并批次录取,多地取药了第三批次录取,即三本。而山东省即将在2017年,也就是今年全面取消本科多批次,将仅有一个本科线。

3、为减少滞留考生,即复读生,使得全国各地录取分数线下滑,普遍提高了录取率。

从现在开始,是2017年新高考改革的过渡时期,各地高校的招生录取率普遍提高,录取分数线会普遍下滑,尤其是高一和高二新生,这两年会遇到最容易的高考年!但985、211高校竞争依然激烈,录取难度不会有太大变化。



(本图数据来源于:人民网教育频道)

高校高考质量与录取率


1999-2016年,高校、名校如雨后春笋般出现在大家的视野中,高校数量和录取率逐年走高。

名校的建立,不仅可以容纳更多高考考生升入理想学府,更为大家提供了更优质的教学环境和教育资源。

下面是近三年35所211、985高校的录取分数线,以供大家参考,想要报考重点高校的家长和同学们,要多加分析噢~






(本图数据来源于:各高校官网数据)


高考专业投档率及专业分类


总有一个大家趋之若鹜的专业,这个专业可能很容易就业、可能符合自己想要平稳发展的愿景、可能符合大家对大学的一切幻想……这一切的标签,决定了这个专业成为了大家口中的热门专业。

下图展示了近三年的热门专业投档率统计,其中投档率最高的前三名为“电气自动化”、“车辆工程”和“土木工程”。




(本图数据来源于:志愿无忧网)



(本图数据来源于:中国教育在线网)

  好了,下面才是今天的重头戏!再次强调:仅仅是参考!


 

2017高考一本分数线预测

  

 京:理科542 文科572

 津:理科532 文科540

 海:理科370 文科395

 苏:理科340 文科335

 东:理科543 文科574

 北:理科547 文科536

 川:理科568 文科570

 西:理科526 文科552

 南:理科560 文科555

 南:理科609 文科668

 南:理科510 文科532

西 藏:理科473 文科485

 西:理科540 文科540

 西:理科541 文科541

 宁:理科508 文科525

 林:理科513 文科532

 江:理科607 文科622

 徽:理科490 文科542

 南:理科527 文科568

广 东:理科588 文科590

 肃:理科529 文科530

 北:理科562 文科565

广 西:理科545 文科516

 州:理科487 文科539

 海:理科412 文科453

 夏:理科482 文科509

 疆:理科435 文科475

 建:理科510 文科558

 庆:理科514 文科555

内蒙古:理科512 文科509

黑龙江:理科541 文科535

  2017高考二本分数线预测

 京:理科500 文科500

 津:理科436 文科471

 海:理科354 文科369

 苏:理科310 文科305

 东:理科523 文科540

 北:理科501 文科500

 川:理科488 文科514

 西:理科480 文科515

 南:理科509 文科482

 南:理科591 文科544

 南:理科442 文科481

西 藏:理科333 文科344

 西:理科482 文科481

 宁:理科443 文科482

 林:理科438 文科435

 江:理科429 文科476

 徽:理科440 文科505

 南:理科438 文科505

广 A: 理科513 文科549

B: 理科495 文科484

 肃:理科476 文科479

 北:理科512 文科518

广 西:理科420 文科467

 州:理科418 文科469

 海:理科365 文科430

 夏:理科442 文科471

 疆:理科439 文科400

 建:理科410 文科485

 庆:理科454 文科510

 西:理科474 文科501

内蒙古:理科396 文科455

黑龙江:理科464 文科466

### 高考分数线预测算法概述 高考分数线预测通常依赖于历史数据以及统计学方法,结合机器学习技术来实现更精的结果。以下是几种常见的算法和技术: #### 数据备 在构建模型之前,需要收集大量的历史数据,包括但不限于历年各省市的录取分数线、考生人数、试题难度系数等[^1]。 #### 常见算法分类 ##### 统计回归分析 通过多元线性回归可以建立影响因素与最终分数线之间的关系模型。此方法假设存在一定的函数映射能够描述输入变量到目标值的变化规律[^2]。 ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression data = pd.read_csv('gaokao_data.csv') X = data[['student_count', 'difficulty_index']] # 特征列 y = data['score_line'] # 目标列 model = LinearRegression() model.fit(X, y) def predict_score(student_count, difficulty_index): return model.predict([[student_count, difficulty_index]]) ``` ##### 时间序列预测 如果仅考虑时间维度上的变化趋势,则可采用ARIMA或者LSTM这类适合处理时序问题的方法来进行短期或长期的趋势判断[^3]。 ```python import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense time_series = np.array([...]) # 加载实际的时间序列数值数组 reshaped_input = time_series.reshape((len(time_series), 1)) lstm_model = Sequential([ LSTM(50, activation='relu', input_shape=(None, 1)), Dense(1) ]) lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练过程省略... predicted_values = lstm_model.predict(test_set) ``` ##### 决策树和支持向量机(SVM) 这些属于监督学习范畴内的经典算法,在面对复杂非线性的决策边界时表现良好。它们可以通过训练集自动寻找最佳分割点从而完成分类任务[^4]。 #### 注意事项 尽管上述提到的技术手段各有千秋,但在具体应用过程中还需要注意以下几点: - **特征工程的重要性**:合理选取并加工原始属性往往能显著提升性能; - **过拟合风险控制**:适当增加正则项参数防止模型过于贴合现有样本而丧失泛化能力; - **实时更新机制设计**:考虑到政策调整等因素可能带来的突发情况,建议定期重新校权重参数以保持确性[^5]。
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