一、数据收集与整理

1. 获取历年录取数据

通过教育考试院官网、高校招生网站或第三方平台（如“掌上高考”“优志愿”等工具）获取目标院校及专业近5年的录取分数线、最低位次、招生人数等数据。例如，四川大学在浙江省的录取数据可通过爬虫技术或公开数据库获取。

  • 关键指标：最低分、平均分、最高分、录取位次、招生计划数、批次线等。

    • 2. 数据清洗与归一化

    剔除异常值（如某年数据缺失或突变），将分数转换为与当年批次线的线差（分数-批次线），并对位次进行标准化处理，便于跨年份对比。

    二、分析方法与预测模型

    1. 传统统计方法

  • 位次法：

    • 根据考生当年的全省排名，对比往年同一位次对应的录取分数线。例如，考生位次为5000名，若某专业近3年录取位次在4800-5200之间，则录取概率较高。

  • 线差法：

    • 计算考生分数与批次线的差值，对比目标专业往年线差。例如，某专业近3年线差为50-60分，若考生线差为55分，则录取概率中等。

    2. 趋势分析

  • 绘制分数线和位次随时间变化的折线图或3D图，观察波动规律（如“大小年”现象）。例如，厦门大学计算机类专业录取位次在2019-2021年间呈现周期性波动，可据此预测2023年趋势。
  • 计算平均分和最低分的年际变化率，判断分数是趋于稳定、上升还是下降。

    • 3. 机器学习模型

  • 回归模型：

    • 使用线性回归、支持向量回归（SVR）等模型，以年份、招生人数、批次线等为特征，预测分数线或位次。例如，通过SVR模型预测四川大学理科专业的录取位次。

  • 高级算法：

    • 随机森林、LSTM神经网络等算法可处理多变量非线性关系，适用于复杂场景（如招生政策突变或专业热度波动）。

    三、实用工具推荐

    1. 智能填报工具

  • 优志愿/掌上高考：输入分数和位次，自动生成“冲稳保”志愿方案，提供录取概率分析。
  • 夸克/智愿帮：界面简洁，支持历年数据对比和模拟填报，适合快速筛选。

    • 2. 官方数据源

  • 各省教育考试院官网、高校招生网、“阳光高考”平台等提供权威数据。

    • 四、注意事项

    1. 动态调整策略

  • 考虑招生计划变化（如扩招/缩招）、政策调整（如新高考选科要求）等外部因素。
  • 热门专业（如计算机、医学）可能因报考人数激增导致分数线波动剧烈，需结合社会趋势分析。

    • 2. 结合多维度信息

  • 除了分数，还需评估专业就业前景、个人兴趣、院校地域等因素。
  • 使用“冲稳保”策略，合理分配志愿梯度，避免滑档。

    • 通过位次法、线差法、趋势分析及机器学习模型，结合智能工具辅助，可科学预测录取概率。但需注意，任何预测均有不确定性，建议综合历史数据、政策变化和个人偏好制定多套备选方案。