
看一個(gè)地區(qū)的高考錄取難度,通常會(huì)看其錄取率,也就是當(dāng)年高考錄取人數(shù)/當(dāng)年高考報(bào)考人數(shù)。
2018年中國(guó)各省錄取率倒數(shù)前三的是這3個(gè):
但大家都是80%以上,又不太能衡量一個(gè)地區(qū)的高考難度。
我們?cè)倏匆幌?018年中國(guó)各省 本科錄取率 的倒數(shù)前三,一般來(lái)說(shuō)這個(gè)比較能說(shuō)明問(wèn)題:
可以看到第一的河南將第二的甘肅遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩開(kāi)!
再看一下 一本錄取率 的倒數(shù)前三:
再挖一下 985 和 211 的錄取率,發(fā)現(xiàn)都是河南墊底
以上可以得出,河南是當(dāng)之無(wú)愧的高考地獄模式之首。
僧多粥少是河南高考錄取率低的原因
2018年高考報(bào)名人數(shù)最多的前三是
河南有接近100萬(wàn)人報(bào)考,整整比第二的廣東多出23萬(wàn)人。
報(bào)考人數(shù)這么多,而河南的高校數(shù)量卻沒(méi)那么多。
2018年河南共有153所大學(xué),包括71所本科院校和82所大專院校,這個(gè)數(shù)量在全國(guó)排在第四。
不僅如此,河南省內(nèi)的重點(diǎn)大學(xué)還特別少,一所985大學(xué)都木有,僅有一所211就是鄭州大學(xué)。
可能有人會(huì)問(wèn),那不考河南省內(nèi)大學(xué),考省外的不就好了?
你要知道,考入省外學(xué)校,可比考自己省內(nèi)的學(xué)校難太多了!
我們國(guó)家的高校在每個(gè)省的招生人數(shù)都是提前計(jì)劃好的,以清華大學(xué)為例,2017年清華在河南的招生人數(shù)是198人,而當(dāng)年河南的高考報(bào)名人數(shù)是82.6萬(wàn)人,也就是說(shuō)每個(gè)河南考生考上清華的概率是198/82.6萬(wàn)=0.024%,這個(gè)概率在全國(guó)31個(gè)省份中位列倒數(shù)第8。
而17年清華在北京的招生人數(shù)是296人,當(dāng)年報(bào)考人數(shù)是6.06萬(wàn)人,人均概率高達(dá)0.488%,位居31個(gè)省市第1位。
北京考生的概率足足是河南考生的20.3倍!
我們?cè)賮?lái)看看其他省份,比如廣東省首屈一指的高校中山大學(xué),2017年中大在廣東的招生人數(shù)是3202人,河南招生人數(shù)僅是212人。
廣東考生考上中大的概率是0.439%,而河南考生考上中大的概率排在31個(gè)省的倒數(shù)第二,僅有0.026%,廣東考生的概率是河南考生的16.8倍。
綜上所述,本省學(xué)校不多且好學(xué)校極少,外省學(xué)校又特別難考,你說(shuō)河南是不是高考錄取率最低的省份,簡(jiǎn)直是煉獄模式的每年大考!
那么哪些省市是高考的easy模式呢?
毫無(wú)疑問(wèn)是北京、上海、天津了,其中又以北京為首!
北京2017年僅有6萬(wàn)人報(bào)名參加高考,人數(shù)位居31個(gè)省的倒數(shù)第六,而北京的高校數(shù)量是92所,位居31個(gè)省的14名,但北京的211高校高達(dá)26所,位居31個(gè)省第1名,985高校8所,又是31個(gè)省第1名。
上海的話有211高校10所,31個(gè)省第3,985高校4所,31個(gè)省第2;
天津的211有3所,985有2所,雖然不多但勝在考生少,2017年僅有5萬(wàn)8千人,比北京還少。
不僅如此,北京、上海、天津考其他省的高校還容易!
以中山大學(xué)為例,2017年中大在北京的招生人數(shù)是296人,除以當(dāng)年高考報(bào)考人數(shù)得出人均概率是0.074%,位居31個(gè)省第5名,天津第4名,上海第6名。
以清華大學(xué)為例,北京考生人均概率第一,上海第二,天津第三。
這也是北京戶口那么值錢的原因之一,生在北京,子女的高考甚至人生軌跡瞬間切換到easy模式。
文末挖數(shù)根據(jù)2018年各省的本科以及211高校的錄取率,將各省的高考難度可視化成這張圖:
以上都是小編個(gè)人的見(jiàn)解和簡(jiǎn)單分析,不代表任何公眾立場(chǎng)。高考錄取率孰高孰低,都只是一個(gè)宏觀數(shù)據(jù),回歸到個(gè)人,還是得看自己的實(shí)力和臨場(chǎng)發(fā)揮。2019年高考即將拉開(kāi)大幕,預(yù)祝天下所有的高考學(xué)子,有志者事竟成,考取自己理想的分?jǐn)?shù),考取自己夢(mèng)寐的大學(xué),開(kāi)啟人生全新美好的大學(xué)篇章!
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10