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如何利用數據庫進行數據分析

2015-05-30 10:48:04好志愿項目組
高考金刊·理科版 2015年7期
關鍵詞:數據庫大學信息

好志愿項目組

最近十年,網絡的蓬勃發展,給我們帶了前所未有的志愿填報革命:教育部、高校的網站和各大門戶網站百花齊放,給我們帶來最快捷最豐富的志愿信息;大大小小的網站論壇搜索引擎如雨后春筍般出現,用鼠標輕輕一點,海量信息盡在掌握。

在這樣的情況下,如何才能使得搜索結果更優化?如何讓我們更快捷清楚地找到自己想要的答案?授人以魚,不如授人以漁,本文將幫助你掌握最簡單、最快捷的計算機檢索技術,提高搜索的效率和質量,這是筆者多年從事志愿指導,發現的最準確、有效、簡捷的方式,解決志愿填報中的信息搜集以及檢索問題!

什么是大數據庫?

每個學校的招辦都有自己的錄取信息,也是最權威最官方的渠道,但是這些信息也是比較碎片化,如果要找出自己范圍內的大學,需要挨個檢索。費時費力,而且信息源容易出錯。得到的數據很可能南轅北轍。事實上,每個省(市、區)招辦的錄取信息最終會匯總到教育部學生司,于是,我們就會得到這樣一個涵蓋所有考生錄取信息的數據庫。以重慶市為例:

好志愿智能決策系統:為你確定適合大學、專業

在這張數據表里,匯集了重慶考生所有的錄取信息,包括錄取的大學、專業、位次、最高分、最低分以及平均分等。因為篇幅有限,本文只顯示了一部分,事實上,“好志愿”的數據庫里,包含了全國考生三年來近兩千萬條錄取信息(因為提前批和專科招生的特殊性,這里不包含提前批和專科)。相對于去每個大學或者招生辦發放的圖書上搜集分數,通過計算機檢索的方式,會讓志愿填報的數據收集輕松很多。以前,大家從大學招辦、分數線的圖書得到的信息都是碎片化的,好比盲人摸象,目無全牛,有了這樣的基礎數據庫后,檢索就方便多了。

通過輸入自己的學科傾向、職業規劃、高考分數,“好志愿智能決策系統”就會在這幾千萬條往年的錄取數據中進行檢索和調取,找到適合你的專業和大學。具體步驟如下:

1 登錄網站:zy.zyhow.com。進入系統填報首頁。輸入您的帳號和密碼,開始數據檢索之旅。

2 選擇文理科、參加高考地區、高考分數(可根據模擬考試預測分數)的上線批次,并填寫與該批次的分值之差,進入測評系統。

3 根據你自己的真實情況填寫測評內容,如您最喜歡的學科、您的個性等內容。

4 選出您所期待從事的職業(可多選)。

5 系統會根據您填寫的信息為您篩選出適合您的大學和專業。

6 點擊推薦的大學和專業,可了解大學和專業的詳細情況。如大學的特色專業、推薦專業的對口行業、綜合學科實力評價、就業評價、就業率等大家所關注的內容。

7 除了根據您的自身情況所推薦的大學和專業以外,您還可以通過高校查詢和專業查詢的自主搜索功能,了解到更多大學和專業的信息。

風險測評系統:精準定位能不上

雖然系統推薦出了大學和專業,但知其然不知其所以然,如何將自己的高考成績進行更加精準的定位呢?”“好志愿風險測評”系統解決了這個問題,還原你意向大學、專業的位次和分差信息,可以精確地為你高考成績所在的位次和分數進行定位。過程如下:

1.登錄網站:cp.zyhow.com。)進入測評系統首頁。輸入您的帳號和密碼,讓系統為您的預備志愿把關。

2.錄入高考省(市)排名及分差,便可利用分位法與分差法查詢心儀高棱及專業近三年的同等水平錄取情況。系統會綜合三年錄取情報,科學分析上線率,提出最有效的填報建議。由

ps:于本次測試是預估數據,所以山東大學測試結果分差、分位不一致,是由于預估的位次與分差不一致造成的。

在這個報告表中,用了分位和分差兩種方法,每年高考的考生分數線會有一定的變化,但什么位次錄取到什么大學,在2020000位以前,用考生位次來定位是比較精準的,系統將給出近三年來,意向大學的錄取位次以及高于一本或二本線的專業分差。對于20000名前考生來說,用位次法參考比較合理,而對于20000名以后的考生,用分差法參考比較合理,因為排名越靠后,每一分都有一千多個同學,所以用分差法,會更加精準。

在這張報告表里,可以看出學校每年的錄取位次基本上是比較穩定的,如果有大小年起伏也會顯示在錄取數據上。

特別提醒:數據庫也不是萬能的,大數據庫只能反映過去三年來的錄取整體情況,數據庫總的來說,具有相對準確和相對穩定,但一些外部的影響對今年的錄取來說也會產生新變化。比如國家增加對西部農村地區農村戶口考生的招生計劃導致某些高校的錄取成績會比正常錄取少幾十分,比如天津市藍印戶口考生的涌入導致天津市的錄取成績上漲,這些都會對錄取成績有一定的影響,是我們需要考慮的外部因素。

總的來說,志愿填報涉及自己一生的職業選擇,雖然在以后的人生,可能有很多轉型的可能,但總體不會偏離自己所屬行業太遠。因此在選擇志愿的時候,除了一些頂尖高校以外(頂尖大學自由轉換專業的機會更多),最好還是圍繞著自己未來規劃的行業為中心,專業為中心。因此,我們在數據庫使用的時候,最好偏保守,盡量選擇核心行業的核心專業,不要盲目地沖進一所名校,避免調配到自己不太喜歡的專業或者冷門專業去。

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