山东2021高考志愿填报大数据？

一、山东2021高考志愿填报大数据？

一、山东2021年夏季高考总体情况

　　１、一段线上线考生占比43.95％

　　2021年山东高考共报名79.5万余人，其中报名参加夏季高考63万余人。根据2021年山东夏季高考考生成绩分布统计，在480-489分段内集中的考生最多。今年山东夏季高考一段线为444分，上线考生共27.69万人，夏季高考一段线上线考生占比为43.95％。

　　2、夏季高考录取率78.32%

　　从录取结果看， 2021年山东夏季高考共录取考生49.34万人，其中本科录取27.14万人，专科录取22.2万人，夏季高考录取率达78.32%。

　　二、山东用户模拟填报情况

　　1、山东用户模拟填报省内外院校占比

　　根据统计，使用模拟报志愿系统的山东用户志愿表共21.1万份，模拟填报省内外院校共1119万次（用户填报一个志愿单位计为一次模拟填报，一份志愿表包含用户模拟填报不同批次情况）。其中填报山东省外院校占比53.55%，填报省内院校占比46.45%。

　　2、山东用户模拟填报城市前10

　　在山东用户模拟填报去向的十大热门城市中，有六个城市位于山东省内，依次是济南、青岛、潍坊、烟台、济宁、淄博等城市；而省外模拟填报去向最多的四个城市依次是北京、天津、长春以及西安。

　　3、山东用户模拟填报省内院校前20

　　在山东用户模拟填报院校方面，省内高校中，山东理工大学是用户模拟填报次数最多的高校，共有15.6万次。其次是青岛科技大学，共有15.3万次；排名第三的是山东工商学院，共有12.4万次模拟填报。

　　4、山东用户模拟填报省外院校前20

　　在模拟填报的省外高校方面， 山西工学院是用户模拟填报次数最多的学校，共有14.3万次。其次是伊犁师范大学，共有12.5万次；排名第三的是华北理工大学，共有10.8万次模拟填报。

　　5、全国用户模拟填报山东省院校前20

　　从全国用户模拟填报山东省高校方面，中国海洋大学是全国用户模拟填报最多的高校，共有32.4万次；其次是山东理工大学，共模拟填报31.4万次，排名第三的是青岛科技大学，共模拟填报29.7万次。

　　6、山东用户模拟填报本科专业前20

　　用户模拟填报的本科专业方面，英语是山东用户模拟填报最多的专业，共有42.7万次。其次是法学，共有35.8万次。排名第三的是专业是会计学，共有35万次模拟填报。此外排名前十的专业还有汉语言文学、国际经济与贸易、财务管理、电气工程及其自动化、计算机科学与技术、软件工程、学前教育等。

　　7、山东用户各分段模拟填报情况

　　（1）650分数段（650－670分区间）用户模拟填报院校前10

　　在650－670分区间，用户模拟填报次数最多的院校为华东师范大学，共有5748次填报。其次是四川大学，共有4981次，排名第三的是华南理工大学，共有4352次填报。

　　（2）600分数段（590－610分区间）用户模拟填报院校前10

　　在590－610分区间，用户模拟填报次数最多的院校为青岛大学，共有2万次。其次是西北农林科技大学，共有1.6万次，排名第三的是太原理工大学，共有1.3万次模拟填报。

　　（3）550分数段（550－570分区间）用户模拟填报院校前10

　　在550－570分区间，用户模拟填报次数最多的院校为青岛科技大学，共有6万次。其次是山东科技大学，共有4.2万次，排名第三的是曲阜师范大学，共有4.1万次模拟填报。

　　（4）500分数段（490－510分区间）用户模拟填报院校前10

　　在490－510分区间，用户模拟填报次数最多的院校为潍坊学院，共有6万次。其次是山东交通学院，共有5.5万次，排名第三的是菏泽学院，共有5.2万次模拟填报。

　　（5）450分数段（450－470分区间）用户模拟填报院校前10

　　在450－470分区间，用户模拟填报次数最多的院校为齐鲁理工学院，共有8.6万次。其次是山东协和学院，共有8.4万次，排名第三的是山东现代学院，共有8.1万次模拟填报。

　　（6）400分数段（390－410分区间）用户模拟填报院校前10

　　在390－410分区间，用户模拟填报次数最多的院校为滨州职业学院，共有3.1万次。其次是山东科技职业学院，共有2.5万次，排名第三的是山东电子职业技术学院，共有2.3万次模拟填报。

　　（7）350分数段（350－370分区间）用户模拟填报院校前10

　　在350－370分区间，用户模拟填报次数最多的院校为山东城市建设职业学院，共有1.8万次填报。其次是济宁职业技术学院，共有1.7万次，排名第三的是山东劳动职业技术学院，共有1.1万次模拟填报。

二、高考大数据分析

高考大数据分析的重要性

随着教育信息化的不断发展，高考大数据分析已经成为了教育领域中不可或缺的一部分。高考作为衡量学生综合素质的重要标准之一，其数据分析结果对于教育决策者、学校、教师和学生都有着重要的参考价值。本文将围绕高考大数据分析展开讨论，探讨其意义、应用场景和未来发展趋势。

高考大数据分析的应用场景

高考大数据分析的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

• 招生录取：通过对历年的高考成绩、考生人数、录取分数线等数据的分析，可以更好地制定招生计划和录取标准，提高生源质量。
• 教育教学：通过对学生的学习成绩、课堂表现、兴趣爱好等数据的分析，可以更好地了解学生的需求，制定更有针对性的教学方案，提高教学效果。
• 学科建设：通过对学科的教学质量、科研成果、师资力量等数据的分析，可以更好地评估学科水平，制定学科发展规划。

高考大数据分析的关键技术

高考大数据分析需要运用一系列关键技术，包括数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据分析等。其中，数据采集是获取数据的基础，数据清洗则是去除无效和错误数据的过程，数据挖掘则是利用各种算法和模型从海量数据中提取有价值的信息，而数据分析则是将挖掘得到的信息转化为可理解和使用的形式。

高考大数据分析的未来发展趋势

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，高考大数据分析的未来发展趋势将更加明显。未来，高考大数据分析将更加智能化、精细化、个性化，为教育决策者、学校、教师和学生提供更加全面、准确的数据支持。

综上所述，高考大数据分析在教育领域中具有非常重要的意义和价值，其应用场景广泛，关键技术不断更新发展。我们相信，在未来的教育信息化进程中，高考大数据分析将会发挥更加重要的作用。

三、高考填报大数据什么时候出？

在所有的考生高考报名完成后就可以进行填报了。填报结束后就会出来填报大数据。

四、高考志愿填报大数据卡可靠吗？

不可靠因为高考志愿填报是一个非常复杂的过程，需要考虑到很多因素，例如个人的兴趣爱好、学习成绩、职业规划等等，而且每个人的情况都不一样。而大数据卡只是根据以往的数据和模型统计出来的推荐，无法完全覆盖每个人的情况和需求，可能会导致填报出错或者不满意的结果。如果想要填报成功，建议多咨询学长学姐、老师、专业指导等等权威的意见，进行综合考虑和筛选，避免受到单一数据的误导。

五、高考志愿填报大数据从哪里来的？

应该是从各省、自治区、直辖市教育考试院的招生志愿填报系统抽取出来。高三学生填报志愿只有一个路径，就是登录各省教育考试院官方志愿填报入口。

学生会在填报系统中留下大量的珍贵的各种报考信息和数据，这位为后期大数据统计、分析、研判提供便利和可能。

六、大数据分析原理？

把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律

七、bms大数据分析？

bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。

bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。

此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。

bms可用于电动汽车，水下机器人等。

一般而言bms要实现以下几个功能：

(1)准确估测SOC：

准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；

保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。

(2)动态监测：

在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。

同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。

除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。

电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。

以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点

(3)电池间的均衡：

即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。

均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。

八、大数据分析特点？

   1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。

   2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。

   3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。

   4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。

九、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:

1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；

2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。

正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。

为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

1. A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
2. A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
3. R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
4. R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
5. R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况

三、AARRR在指标体系中的应用

如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：

1. 拉新

我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。

监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。

2. 激活

当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的

3. 留存

留存的定义如下:

• 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.

这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。

片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存

4. 付费变现

剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。

5. 自传播

这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:

如果希望掌握更多数据分析的万能模型，学会行业头部大厂的数据分析套路，欢迎参与知乎知学堂与合作方联合推出的「京东互联网数据分析实战训练营」，接受大厂分析师一对一辅导、踏上面试直通车。训练营限时体验价 0.1 元，不容错过：

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文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。

十、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

常见数据分析模型有哪些呢？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。