现实地说 ， 我们在为考生填报志愿服务时所面临的最直接的问题就是：考生的分数已定 ， 专业方向确定 ， 在保证考生分数利益最大化的前提下如何来实现考生的专业意向、院校意向和地域意向 。在近几年高考志愿填报时大家都有一种感觉 ， 现在的家长和考生难伺候了 ， 挑剔太大了 。随着时间的推移 ， 这种现象还会越来越严重 。现在已不是“划拉到筐子就是菜”“有书念就可以”的时期了 。这是考生和家长的认知水平提高的具体表现 。大家都明白了专业决定着职业 ， 决定着今后就业的领域 。很多单位在选人用人时都要看你是什么专业毕业的 ， 也就是我们常说的“科班”出身 。所以 ， 考生和家长越来越认可“专业优先”的填报方式 。例如：考生要求非“临床医学”不学 ， 非“自动化”不学等现象 ， 致使考生被录取的范围越来越窄 ， 发生专业被调剂或滑档的可能性会增加 。
那么 ， 在志愿填报服务时如何来实现考生的目标呢？“工欲善其事 ， 必先利其器” ， 我们在为考生准确定位时不能靠感觉 ， 一定要有数据支撑 ， 一定要用数据说话 。这就要求我们手中要有与之相适应的“利器” ， ——全面详实准确的和可操作的数据 。
二、数据处理的基本做法
（一）必备的基础数据资料
1历史基础数据资料应有：院校的招生计划和分专业的招生计划、一分一段表、各批次的最低控制分数线、院校的投档分数线、各院校录取的最高分最低分及录取人数、院校各专业录取的最高分平均分最低分及录取人数等相关数据资料 。
2当年的数据资料应有：院校的招生计划和分专业的招生计划、一分一段表、各批次的最低控制分数线等资料 。还应有明确的备注 。具体应包括：院校的层次、性质、地域、专业报考对身体的要求、小分的要求、加试的要求、录取规则、大类招生的专业说明、办学模式、办学地点、收费标准等等 。实际就是“大厚本”的内容和我们整理的限制要求等内容 。
上述所说的数据都是可加工分析处理的电子版数据 。
（二）数据的处理与分析
这些数据都是各自独立的 ， 我们要将这些数据进行统计处理 ， 将它们变成为我所用的综合数据 。那么 ， 这些具体的数据资料对我们进行统计分析都各自有何作用呢？
1 一分一段表 历年的一分一段表实际都是关于分数与位次的二元函数 ， 其图像都是近似一条曳物线 。我们把这些相关联的二元函数进行对比分析 ， 实际就是解一个二元方程 。这个二元方程从建立到解出是很麻烦的 ， 我们实际运作时完全可以用直观的图像法进行对比分析 。找出变化趋势和特殊点（拐点或回归点） ， 就可以找出不同年份之间的变化规律 ， 确定出变化区间和修正值 。这是对等效分的一次修正 。
为什么要有这样的分析呢？因为考生的分数不同所处的位次就会不同 ， 还有就是每一分的分数区间分布的人数也会不相同 。以河北省理科为例 ， 2018年446分的考生有700人 ， 累计位次是128152；而对应的2019年累计位次128172有904人 ， 分数是458分 。如果简单的将2019年458分的等效分视为2018年的446分 ， 这就会出现很大的偏差 ， 因为在这个位次上考生人数出现的频率是不一样的 ， 相差204人 。这时就需要根据考生人数出现的频率变化对等效分加以修正 。
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