
使用大數(shù)據(jù)報(bào)高考志愿的正確姿勢_數(shù)據(jù)分析師考試
最近,全國各地區(qū)陸續(xù)進(jìn)入志愿填報(bào)的高峰期。針對考生和家長的填報(bào)困惑,許多互聯(lián)網(wǎng)公司推出了各種輔助報(bào)志愿的“神器”,其中既有百度等傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭,也有IPIN這樣的創(chuàng)業(yè)公司。
要知道有痛點(diǎn)就有商機(jī),對于大多數(shù)考生和家長而言,報(bào)志愿確實(shí)是一個非常大的痛點(diǎn),這個痛點(diǎn)的關(guān)鍵在于:他們對全國高校和專業(yè)情況的不了解,對其他人的報(bào)考情況更是無從獲知,這就導(dǎo)致他們在填志愿的時候無從下手、不敢下手。
互聯(lián)網(wǎng)公司給出的解決方案的核心基本都是大數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)還原歷史情況,通過大數(shù)據(jù)告訴你其他人的報(bào)考情況。這能在一定程度解決大多數(shù)人的需求。但是你如果寄望于他們給出的結(jié)果真正完全匹配每一個人的精準(zhǔn)需求,可能還尚需時日,甚至并不可能完全實(shí)現(xiàn),因?yàn)閳?bào)志愿過程有其自身的獨(dú)特性。
那么,我們應(yīng)該如何看待這些產(chǎn)品,以及考生應(yīng)該如何使用這些產(chǎn)品?
為什么是大數(shù)據(jù)?
要弄清上述問題,首先就要弄明白高考報(bào)志愿的核心問題:“志愿撞車”。
“撞車”究其原因在于信息不對稱,你并不知道有多少人準(zhǔn)備報(bào)和你一樣的志愿。
舉個例子,經(jīng)歷過高考的人都知道,以往的錄取線經(jīng)常會誤導(dǎo),大家時常會報(bào)一些去年分?jǐn)?shù)比較低的學(xué)校,由于這樣想的人多了,今年的錄取線反而高了。
對于解決這個問題的辦法,大家很容易想到大數(shù)據(jù),因?yàn)槟撤N程度上,大數(shù)據(jù)具備預(yù)知的能力。而預(yù)知的結(jié)果,能夠幫使用者做更合適的判斷和決策。比如,在國外,不少公司和政府已經(jīng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)來提高流感預(yù)測的準(zhǔn)確性、顯著促進(jìn)購買意愿等等。
一個比較典型的個案就是Target超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎(chǔ),將所有用戶的購買記錄作為數(shù)據(jù)來源,通過構(gòu)建模型分析購買者的行為相關(guān)性,能準(zhǔn)確的推斷出孕婦的具體臨盆時間,這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應(yīng)的產(chǎn)品優(yōu)惠卷。
但是你不得不承認(rèn),這并非意味著大數(shù)據(jù)是萬能的,而且很多時候,真正的結(jié)果是逆向發(fā)展的。因此使用的時候還需要更多理性的判斷。
大數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生作用?
那么大數(shù)據(jù)具體是如何解決高考志愿填報(bào)的問題的?
以手機(jī)百度為例,考生只需要在手機(jī)中的百度應(yīng)用中輸入“高考”,就跳轉(zhuǎn)到一個“高考志愿填報(bào)助手”頁面中,這就是一款典型的大數(shù)據(jù)類的產(chǎn)品。
考生只需要輸入成績和地區(qū),就能夠獲得十所相對適合自己分?jǐn)?shù)和大學(xué)推薦,并且可以實(shí)時了解到具體學(xué)校的報(bào)考難度,為最終填報(bào)志愿提供參考。
這個過程,大數(shù)據(jù)有兩個層面的作用:
第一:最大限度的還原往年的考生和錄取信息,設(shè)定幾個關(guān)鍵參數(shù),讓考生對各高校分?jǐn)?shù)線有直觀的了解,在大面上有一個總體的了解。
現(xiàn)在有非常多的基于這個層面的APP應(yīng)用,但是可以看到這些應(yīng)用參差不齊,需要廣大家長和考生進(jìn)行篩選和判斷。
另外,更重要的一點(diǎn)是,每一個考生在搜索和點(diǎn)擊的過程,其實(shí)也是把自己的分?jǐn)?shù)以及關(guān)注學(xué)校的情況分享給其他同學(xué)的過程。當(dāng)使用的考生越多,收集來的大數(shù)據(jù)結(jié)果也就越接近最終考生的報(bào)考情況,給考生的建議和參考也相對更精準(zhǔn)。
比如高考助手中有一個熱力圖,不斷的通過網(wǎng)民輸入關(guān)鍵詞背后的判斷,進(jìn)而動態(tài)的判斷大家關(guān)注點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)預(yù)判。百度實(shí)際上就是利用對網(wǎng)民需求的動態(tài)分析,為考生提供高校推薦、高校報(bào)考難度預(yù)估以及專業(yè)推薦等信息。
這種雖然無法非常準(zhǔn)確的知道每個人真實(shí)的感受與想法,但是由于加入了更多實(shí)時的內(nèi)容與觀點(diǎn),所以相對來說更加靠譜一些,而這也是大數(shù)據(jù)發(fā)展的一個方向。
因此,我們要再次提醒每一位考生,在這個互聯(lián)網(wǎng)時代使用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品輔助報(bào)志愿是有必要的,但確實(shí)要更理性,畢竟900萬考生是一個群體,而你是一個個體
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 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)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL 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)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
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)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、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)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“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 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(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 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
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)營問題、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塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11