我和团队在去年的一个咨询项目中就遇到过这样的事：一位河南考生家长，为了给孩子选志愿，手动抄了五个省份三年的录取数据，结果因为各省满分不同（海南900分、上海660分），算到最后全乱了。这让我们意识到：高考数据的价值，藏在碎片化的表象下，需要系统化的梳理和分析才能释放。 于是，我们从掌上高考、阳光高考等平台收集了2018-2024年29个省份的一分一段表、3000多所高校的录取数据，用Python工具一点点清洗、标准化，再通过统计分析找规律，最后建了个录取概率预测模型。现在，这些成果整理成了这份报告，希望能帮学生和家长少走弯路。

数据预处理：给高考数据“做体检”

从“乱糟糟”到“有条理”

收集来的数据就像刚买回来的菜，带着泥土和杂质。我们先把这些数据（有一分一段表、考生人数、高校录取分等）存成CSV格式，用Python的Pandas库打开，看看里面有多少行多少列，有没有明显的错误。比如打开考生人数表时，我们发现有的年份写的是“2018年”，有的写的是“18年”，得先统一成“2018”这种格式，方便后续计算。

给数据“挑毛病”

数据里最常见的问题是“缺胳膊少腿”（缺失值）和“双胞胎”（重复值）。我们用代码检查了每张表：

# 检查专业录取表的缺失值
major_admission = pd.read_csv('admission_score.csv')
# 查看各字段缺失情况
print(major_admission.info())
# 统计缺失值数量
print(major_admission.isnull().sum())
# 处理专业名称缺失的行（直接删除）
major_admission_clean = major_admission.dropna(subset=['专业名称'])
# 去除重复记录
major_admission_clean = major_admission_clean.drop_duplicates()

这段代码的作用是，先读取专业录取数据，查看哪些字段有缺失，发现“专业名称”缺失的话，这些记录就没用了，直接删掉；对于重复的记录（可能是爬数据时多抄了一遍），也一并删掉。像考生人数表中，有些年份的增长率没写，查了下都是第一年的数据，本来就没法算增长率，那就不用管了。

给各省分数“统一尺子”

最麻烦的是各省满分不一样：海南900分，上海660分，江苏2018-2020年才480分。就像用不同尺子量身高，没法直接比。我们想了个办法，都转换成750分制，公式很简单： 标准化分数 =（原始分数 ÷ 该省满分）× 750 用代码实现是这样的：

# 定义函数获取各省满分
def get_full_score(province, year):
 if province == '海南':
 return 900
 elif province == '上海':
 return 660
 elif province == '江苏' and 2018 <= year <= 2020:
 return 480
 else:
 return 750
# 计算标准化分数
score_distribution['std_mid_score'] = score_distribution.apply(
 lambda row: (row['分数区间中值'] / get_full_score(row['省份'], row['年份'])) * 750, axis=1
)

比如海南考生考了600分，转换成750分制就是（600÷900）×750=500分，这样全国各省的分数就能放在一起比了。

统计性分析：高考数据里藏着哪些秘密？

各省分数“画像”大不同

我们算了各省每年的平均分、中位数和标准差。平均分就是大家常说的“平均成绩”，中位数是中间那位考生的分数（一半人比他高，一半比他低），标准差越大，说明分数差距越大。 以上海和云南为例：2018年上海综合类平均分530.23，中位数535.2，说明多数考生分数集中在中等偏上；云南文科平均分465.33，中位数463.0，分数整体低一些，但标准差和上海差不多，说明两地考生内部差距相近。 我们还把分数分成三段：高分段（≥600分，相当于750分制的80%）、中分段（390-540分）、低分段（<300分）。从2024年的数据看，北京、上海的高分段考生占比明显高于其他省份，这和当地教育资源丰富有很大关系。

考生人数：河南、山东“压力山大”

全国考生人数分布很不均。我们画了张热力图，一眼就能看出：河南、山东的考生密密麻麻，而甘肃、新疆等省份考生就少多了。2024年河南考生人数比甘肃多了快10倍，这意味着在河南考大学，竞争自然更激烈。

院校层次：985/211门槛有多高？

以河南为例，2024年不同层次院校的录取分差得很明显：985高校文科平均624分，理科604分；而专科线文科才310分，理科314分。这意味着，想上顶尖大学，分数得比专科线高出一倍还多。

探索性分析：深挖数据里的“潜规则”

省份不同，分数线差多少？

2024年各省本科线（标准化到750分制后）差别不小：北京、上海的本科线普遍在450分以上，而有些西部省份可能不到400分。这不是说西部考生“更容易”，因为当地的教育资源、考生人数都不一样——北京考生少，高校多，分数线自然高一些；西部考生少但高校也少，分数线就低一些。

近7年分数线：涨了还是跌了？

我们看了北京、河南、广东、四川四个省2018-2024年的本科线和专科线，发现2020年是个“转折点”：很多省份的分数线在这一年下降了，后来又慢慢回升。这可能和当年的考试难度、招生计划调整有关。比如河南的本科线，2020年比2019年低了20多分，2021年又涨了回来。

位次比分数更重要？

我们用河南2024年的数据做了个分析：把考生按位次百分比（排名越靠前，百分比越低）和院校层次（985=5分，211=4分，依此类推）画成散点图，发现两者关系很明显：位次每落后1%，能上的院校层次就降0.05分。也就是说，如果你在全省排前5%，可能稳上211；但排到20%，可能就只能上普通本科了。

文理分科：分数分布不一样

拿黑龙江、河北、四川三省来说，2024年理科的中位数比文科高一点，而且分数更集中（箱线图的箱子更窄）。这可能是因为理科考生多，竞争更激烈，分数咬得紧；文科考生少，分数波动就大一些。

录取概率预测模型：给考生一个“定心丸”

怎么预测能不能被录取？

我们用随机森林模型，根据2018-2023年的数据训练了一个预测工具。简单说，就是把考生的分数、位次、省份这些信息输进去，模型会算出被目标大学录取的概率。 训练时，我们先造了些“模拟考生”：比如每个省份每年从300分到750分，每隔5分算一个，再看这些分数当年有没有被某所大学录取，用这些数据教模型“学习”。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 处理省份特征（把省份转换成数字编码）
encoder = OneHotEncoder()
province_encoded = encoder.fit_transform(major_admission_clean[['省份']]).toarray()
# 训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
# 特征包括分数、位次百分比、省份编码
X = np.hstack([major_admission_clean[['分数', '位次百分比']], province_encoded])
# 标签：1=录取，0=未录取
y = major_admission_clean['是否录取']
model.fit(X, y)

模型准不准？

用2024年的数据测试，模型表现很好：平均AUC（区分录取与否的能力）接近1，精确率和召回率都在99%以上。这意味着，模型几乎能准确判断一个考生能不能被录取。

举个例子

河南省622分的考生，报哈尔滨工业大学，录取概率86%；报天津大学，概率42%。这说明，同样的分数，报不同学校风险差别很大。黑龙江462分考生报黑龙江大学，概率只有4%，看来得选个更稳妥的学校。

结论与建议

给考生：分数重要，策略更重要

考生填志愿时，别只看分数绝对值，要结合位次和往年数据。比如你考了600分，在河南可能能上不错的211，但在江苏可能只是中等水平。可以用我们的模型先算算概率，再决定冲一冲、稳一稳还是保一保。

给高校：招生计划要“看菜下饭”

高校在分配招生名额时，可以多看看各省的高分段比例。比如北京高分考生多，就可以多放些名额；河南考生多，适当增加计划能吸引更多优质生源。

给教育部门：缩小区域差距是关键

从数据看，各省分数线、考生机会还是有差距。可以多往西部投放优质教育资源，让更多地方的孩子有机会上好大学。 未来，我们还想把新高考的科目组合、综合素质评价这些因素加进模型，让预测更准。毕竟，高考数据里藏着千万考生的未来，把这些数据用好，就能帮更多人少走弯路。