2院校录取的最高分最低分及录取人数和当年对应院校的招生计划 每个院校录取的分数区间实际上都是一个置信区间 ， 这个置信区间是由院校的冷热程度、专业的冷热程度、地域的冷热程度及招生人数的多少来决定的 。我们通过对这些区间分布的分析 ， 特别是对各院校招生人数的分析即可找出修正值 。这是对等效分的二次修正 。
假如：清华大学在本省本科一批理科的招生计划是100人 ， 一位理科考生在全省的排名是95名 ， 那么这位考生想去清华大学能否走成？回答是肯定的 。若清华大学在本省本科一批理科的招生计划是70人 ， 一位理科考生在全省的排名是95名 ， 这位考生想去清华大学能否走成？一定会存在疑问 。我们就应该用这种数学的思维方式、 *** 来进行修正 。
3专业录取的最高分平均分最低分及招生人数 把每一所院校这些具体的数据 ， 都看成是一个 *** 里的不同元素 ， 并把它们进行统计排列 ， 都会组成一个类似的对角线矩阵 。这个矩阵体现着这所院校具体专业录取考生成绩的分布走势 ， 这个走势将进一步修正该院校各专业的录取分数 。同时 ， 这个矩阵将决定着做方案时对院校的取舍和专业的取舍 。这是对等效分的第三次修正 。
4当年的数据 主要就是“大厚本”的所有内容和当年的录取规则及限制要求等 。我们应该将当年的招生计划及备注等内容整理成我们使用的数据 ， 便于我们逐条的进行分析 ， 有利于精准定位的设计高考志愿填报方案 。有这些具体的数据信息 ， 在做方案时 ， 还能有效地避免因小分不符、身体条件不符、加试不符合要求等因素而造成退档的现象 。绝对不能出现提供的方案是上年的信息而今年没招的笑话 。
5数据的合成与测算 把历史数据与当年的数据进行合成 ， 并利用一次修正值、二次修正值、三次修正值和矩阵里各元素的排列规律 ， 对当年各院校的录取线和各专业的录取线进行预测 ， 得出了经过初步整理的源数据表 。
6对源数据表进行综合分析处理 将源数据表所有的招生院校和专业都进行对比分析 ， 并按我们 *** 高考志愿填报方案所需的要求进行整理 ， 最终实现所有历史的和当年的数据信息都在我们的掌控之中 ， 全面准确 ， 一目了然 。在设计高考志愿填报方案时抛弃“大厚本” 。我每年拿到“大厚本”都是在处理数据时使用 ， 当我把数据处理完 ， “大厚本”就被束之高阁了 。有这样一份全面的、详实的、可操作的数据 ， 就能做到设计方案时准确、快速、完整 ， 都会对涉及到的院校和专业的数据逐条分析 ， 不遗漏任何对考生有用的信息 ， 规避所有对考生不利的信息 ， 有效地提高工作效率 ， 极大地提高目标志愿的录取概率 。
为啥特别强调数据要全面、详实、准确呢？
在这里我以2019年理科一批为例 ， 举几个省的数据 。
内蒙古的本科一批理科2019年的数据大约有3869条 ， 其中有历史数据做参考的3127条 ， 2019年新增的数据742条 。这742条有的是院校和专业都是新增的 ， 有的是院校招生类型发生变化的 ， 有的是院校没变 ， 但是专业是新增的 。新增的数据占总数据条数的19% 。
河南省的本科一批理科2019年的数据大约有8150条 。其中有历史数据做参考的6733条 ， 2019年新增的数据1417条 。新增的数据占总数据条数的17% 。
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