高考志愿填报中数据清洗与预处理的关键步骤是什么

在高考志愿填报场景中，数据清洗与预处理是确保推荐模型准确性的核心环节。以下是结合志愿填报业务特点的关键步骤及实践要点：

一、数据收集与整合

1. 多源数据整合

需要从各省教育考试院、高校官网、第三方平台（如阳光高考网）等渠道获取历年录取分数线、专业评估等级、招生计划等数据。需解决不同来源数据格式不统一问题，例如将PDF格式的录取线转换为结构化表格，或统一日期字段的“YYYY/MM/DD”与“YYYY-MM-DD”格式差异。

2. 动态数据更新

采用自动化脚本每日抓取教育部门最新政策文件，如新高考选科要求调整、新增专业目录等，并通过时间戳标记数据版本，防止新旧数据混淆。

二、数据质量修复

1. 缺失值处理

删除法：当某高校某专业连续3年无招生记录时，删除该冗余字段。

预测填充：对于部分缺失的录取位次，使用线性回归模型基于同层次院校的历年数据进行预测补全。

规则填充：如某省某批次线缺失，参考相邻省份同层次院校的分数波动比例推算。

2. 异常值检测与修正

统计方法：通过Z-score算法识别分数异常（如某校计算机专业录取分突然低于省控线50分），结合人工核查是否为录入错误。

业务逻辑验证：若“985院校金融学”的录取位次高于“双非院校同一专业”但分数却更低，判定为数据逻辑矛盾并修正。

三、数据转换与标准化

1. 格式统一化

将文本型数据（如专业名称“计算机科学与技术”与“计算机类”）进行聚类映射，避免后续特征匹配失效。

时间字段统一为Unix时间戳格式，便于计算年份间隔。

2. 特征工程

离散化：将连续分数划分为“冲刺区（前10%）”“稳妥区（10%-30%）”等志愿梯度标签。

组合特征：构建“院校-专业热度指数”，综合历年报考人数、录取率、就业率等指标。

文本向量化：使用TF-IDF算法将高校优势学科描述文本转化为数值特征。

四、业务场景专项处理

1. 志愿梯度规则嵌入

根据用户风险偏好动态调整数据过滤阈值。例如保守型考生设置“保底校位次下浮15%”的安全边界，激进型考生仅下浮5%。

2. 地域偏好过滤

若用户限定“只报考长三角地区高校”，需在预处理阶段剔除其他区域数据，并补充该区域院校的区位优势特征（如实习资源密度）。

3. 政策合规性校验

自动标记不符合新高考选科要求的志愿组合。例如“临床医学专业要求必选化学”但用户选科为“物理+生物”，则将该专业从推荐列表中剔除。

五、数据验证与监控

1. 交叉验证机制

将清洗后的数据与教育部门官方发布的《录取统计年报》进行比对，误差率需控制在2%以内。

2. 实时监控告警

设置自动化任务检测数据异常，如某校招生计划数较前一年暴增200%时触发人工复核流程。

高考志愿填报场景的数据清洗与预处理需兼顾通用数据质量规则与教育领域的特殊业务逻辑。核心目标是通过高质量的数据支撑，实现“冲稳保”志愿梯度的精准计算，同时规避政策误判风险。实际应用中建议采用工具链（如Pandas+Flask）实现半自动化处理，并建立动态更新机制应对每年政策变化。