广东志愿填报“数据粗筛”如何准备

　　如何准备?

　　数据的准备可以划分为两个阶段：数据粗筛、数据细化。整个过程实际上是由粗到细地从近3000所高校中选择出符合要求的一批高校及专业，作为志愿填报的待选高校及专业“池”、形成高考志愿填报的“预算”。

　　本文讲解“数据粗筛”阶段数据准备的内容及方法。

　　数据粗筛阶段：概述

　　这一阶段的目的是筛选出一批可能报考的高校。通过如下步骤完成：

　　1.搜集前三年的“分数段统计表”;

　　2.进行高考总分排位的预估;

　　3.依据高考总分排位预估，估算总分排位的变化范围;

　　4.整理出高校专业质量相关数据;

　　5.整理出前一年高校最低录取分排位数据;

　　6.依据总分排位变化范围，使用出前一年高校最低录取分排位数据筛选出满足报考条件的高校。

　　比如，预估自己的总分排位变化范围是2000~5000，则可以筛选出最低录取分排位在2000~5000范围内的高校;

　　7.根据个人对高校及专业质量的个性化要求，从上述高校中进一步筛选出满足要求的高校。

　　比如，希望能够报读珠三角的高校。

　　数据粗筛阶段：搜集分数段统计表

　　“分数段统计表”--即俗称的“一分一段表”，是数据准备过程中很多环节要使用的基础数据。利用它可以由总分查询对应的排位、也可以用排位查询出对应的总分。

　　在每年高考放榜时会由各省考试院发布当年的数据。

　　需要注意的一点是，文科、理科、艺术、体育类各为一份独立的表格。原因也很简单：因为这几类考生是分别排名的，而高校对于这几类学科专业的招生计划、招生工作也是各自独立制定和进行的。

　　所以，要根据自己的选科(文?理?艺术?体育?)去搜集过去三年的对应的表。

　　比如：文科生只需要去搜集过去三年的文科分数段统计表。

　　那么，实行“3+1+2”新高考模式省份该如何搜集?答案是：选择物理的、选择历史的分别去搜集理科、文科的表即可;选择艺术体育类的不变。

　　具体的搜集方法很简单：在各省考试院的官网即可查询获得过去三年的表数据。

　　实际上，网络上各省的这个数据很多、一查一大把。但建议还是从官网获取，以避免信息传递可能形成的错误。。

　　插播两个知识点

　　对于实行3+1+2新高考模式的省份，过往历史数据还有用吗?

　　先说结论：完全、绝对有用。

　　*因为本系列图文的主题是“数据准备”，而这个点的内容过多不宜在这里展开，后续会独立图文说明。

　　此外，在“数据粗筛阶段”更无这个顾虑。因为这个阶段的目的是“筛选出一批可能报考的高校”，宜粗不宜细。

　　对于实行3+1+2新高考模式的省份，为何粗筛阶段不整理选科要求数据?

　　还是由这一阶段的目的--筛选出一批满足录取排位、质量要求的高校--所决定的。也就是说，在这个阶段整理数据的“粒度”是“高校”而非“专业”，而选科要求是“面向专业的”。所以可以等到细化阶段，再结合专业录取排位、选科要求等，过滤掉一些不符合要求的高校及专业。

　　上述实际上也形成了下文各环节所隐含的一个原则：尽量的“粗筛”、宁多勿少。

　　数据粗筛阶段：高考总分排位及范围预估

　　进入高三后，将会逐渐展开月考、多校联考，直至一模、二模。其中，前两者将会给出总分在校内的排名，而一模二模会给出总分在市内的排名。

　　无论校内排名还是市内排名，与省排名是有很大的相关关系的。高考招生是以省为单位的，所以省排名就是高考总分排名。

　　当然，这种相关关系一定不是非常准确的、同时学生的成绩也会有波动。但在这个阶段，预估排名、并上下浮动预估排名的目的是筛选一批学校，所以这种不准确是可以接受的。

　　当拿到月考的总分排名后，可以咨询老师或学长这样一个问题：在学校XXX的排名大致会是多少的省排名?当拿到一模或二模的总分排名后，要咨询的问题变成这样：在市内XXX的排名大致会是多少的省排名?

　　很多城市会有一模排名换算为省排名的“计算公式”。要注意这个计算公式是根据以往的历史数据统计形成的，结果仍然是一种估算值、而非精准值。这也是一种预估排名很好的办法，若有的话建议使用。

　　咨询的结果就是高考总分排位的预估。

　　接下来的一个问题是：怎样确定上下浮动预估高考总分排位的范围内?

　　方法是：

　　1.使用前一年度的“分数段统计表”，根据排位预估查询获得对应的高考总分;

　　2.根据平时对孩子成绩情况的了解、结合与孩子进行讨论分析，估算下在当前成绩基础上可能增加的分数、可能降低的分数，从而预估出总分zui高分、最低分;

　　注意：这个估算宜偏悲观不宜偏乐观。

　　3.由上述zui高分、最低分，使用前一年度的“分数段统计表”，根据分数查询获得对应的排位。

　　由此，预估高考分排位范围即可确定。

　　也可额外使用前两年、前三年的“分数段统计表”，采用同样的方法分别估算排位范围，然后整合为最“宽”的范围。比如：使用2020~2018年的“分数段统计表”估算出的排位范围分别是：2000~5000、3800~8000、4400~7000，则最终确定范围为2000~8000。

　　数据粗筛阶段：高校及专业质量数据

　　评判一个高校及专业的质量，最客观的数据当属历年高校及专业的录取最低分排位。

　　此外，可以采用如下几个维度进行评判：

　　这些数据的搜集整理还是非常容易的，具体方法见下表所示：

　　通过搜集、整理形成所需的这些数据，如下图：

　　作者：爱聊天的老张

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