高考大数据
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言数据可视化是将数据通过图表、图形和其他可视化工具呈现出来，使人们能够更直观地理解和分析数据。
高考大数据作为一个庞大的数据集，包含了各个省份的高考考生信息、分数、录取情况等重要数据。
本文将以数据可视化的角度，探讨高考大数据的相关信息，并通过可视化展示数据，帮助读者更好地理解和分析高考大数据。
二、数据来源高考大数据的数据来源主要包括教育部、各省教育厅、高校招生办等机构，他们负责收集、整理和发布相关数据。
本文所使用的数据是经过清洗和处理后的高考大数据，确保数据的准确性和可靠性。
三、数据可视化工具数据可视化需要借助一些专业的工具来实现，常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、D3.js等。
本文将以Tableau为例，展示高考大数据的可视化效果。
四、高考报名人数分布图首先，我们可以通过柱状图展示各省份高考报名人数的分布情况。
图表横轴表示省份，纵轴表示报名人数。
通过柱状图可以直观地比较各省份的高考报名人数，进而分析各省份的高考竞争激烈程度。
五、高考成绩分布图其次，我们可以通过箱线图展示高考成绩的分布情况。
箱线图可以展示出高考成绩的中位数、上下四分位数、最大值和最小值等统计指标，帮助我们了解高考成绩的整体情况以及分数的分布范围。
六、录取率与高考成绩的关系图进一步，我们可以通过散点图展示高考成绩与录取率之间的关系。
散点图的横轴表示高考成绩，纵轴表示录取率。
通过散点图可以观察到高考成绩与录取率之间的趋势和关系，帮助我们分析高考成绩对录取的影响程度。
七、高考录取分数线图最后，我们可以通过折线图展示各个省份的高考录取分数线情况。
折线图的横轴表示年份，纵轴表示分数。
通过折线图可以直观地比较各个省份高考录取分数线的变化趋势，进一步分析高考录取的竞争程度和变化情况。
八、总结通过数据可视化的方式，我们可以更加直观地了解和分析高考大数据。
通过柱状图、箱线图、散点图和折线图的展示，我们可以对高考报名人数分布、高考成绩分布、录取率与高考成绩的关系以及高考录取分数线等重要信息有更深入的理解。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据高考大数据的数据可视化数据可视化是一种通过图表、图形和其他可视元素来呈现数据的方法，能够帮助我们更好地理解和分析数据。
在高考大数据领域，数据可视化可以帮助我们揭示高考成绩、学生分布、考试科目等方面的信息，为教育决策提供支持。
本文将介绍高考大数据的相关内容，并通过数据可视化展示这些数据。
一、高考大数据概述高考是中国教育系统中最重要的考试之一，涉及千万学生和数千所学校。
高考大数据是指通过收集、整理和分析高考相关的数据，揭示其中的规律和趋势。
这些数据包括学生的考试成绩、报考志愿、录取分数线等。
二、高考成绩可视化1. 成绩分布图通过绘制成绩分布图，可以直观地展示高考成绩的分布情况。
可以使用直方图或箱线图来呈现不同科目的成绩分布情况。
例如，可以绘制一个直方图，横轴表示成绩范围，纵轴表示人数或比例，来展示语文、数学、英语等科目的成绩分布情况。
2. 成绩趋势图成绩趋势图可以帮助我们观察学生的成绩变化情况。
可以使用折线图来展示一个学生在不同科目上的成绩随时间的变化情况。
通过这种可视化方式，可以发现学生的成绩是否有提高或下降的趋势，以及不同科目之间的关系。
三、学生分布可视化1. 地理分布图通过绘制地理分布图，可以展示学生的地理分布情况。
可以使用中国地图或省级地图，将学生的分布情况以热力图的形式展示出来。
这样可以直观地看到不同地区的学生数量和密度，为教育资源的分配提供参考。
2. 学校分布图学校分布图可以展示高中学校在不同地区的分布情况。
可以使用地图或柱状图来展示不同地区的学校数量和类型。
这样可以帮助教育决策者了解各地区的学校分布情况，为学校规划和资源配置提供参考。
四、报考志愿可视化1. 志愿填报图通过绘制志愿填报图，可以展示学生的报考志愿情况。
可以使用饼图或柱状图来展示不同学校和专业的报考比例。
这样可以帮助教育决策者了解学生的报考倾向，为学校招生计划和专业设置提供参考。
2. 录取分数线图录取分数线图可以展示不同学校和专业的录取分数线情况。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言高考是中国教育体制中的一项重要考试，对于每一个参预者来说都具有重要意义。
随着信息技术的快速发展，数据可视化成为了理解和分析大量数据的一种强大工具。
本文将使用数据可视化技术来分析高考大数据，以便更好地理解高考的趋势和特点。
二、数据采集与准备为了进行数据可视化分析，我们首先需要采集高考相关的数据。
数据可以包括考生的人数、各科目的平均分、各省份的录取率等。
这些数据可以从教育部门、高校招生办公室等渠道获取。
在采集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
三、数据可视化方法1. 折线图折线图是一种常用的数据可视化方法，可以用来展示高考各科目的平均分趋势。
通过折线图，我们可以清晰地看到各科目分数的变化趋势，进一步分析高考科目的难易程度和考生的整体水平。
2. 柱状图柱状图是一种用于比较不同类别数据的可视化方法。
我们可以使用柱状图来比较不同省份的高考录取率，从而了解各省份的教育水平和招生政策的差异。
3. 饼图饼图是一种用于展示数据占比的可视化方法。
我们可以使用饼图来展示不同科目的考生人数占比，进一步了解高考科目的热门程度和考生的兴趣分布。
4. 热力图热力图是一种用于展示数据分布和密度的可视化方法。
我们可以使用热力图来展示不同省份的高考分数分布情况，从而了解各省份的教育水平和考生的整体水平。
四、数据可视化实例1. 折线图示例通过折线图，我们可以清晰地看到高考各科目的平均分趋势。
例如，数学科目的平均分可能呈现上升趋势，而语文科目的平均分可能呈现下降趋势。
这些趋势可以匡助我们了解高考科目的难易程度和考生的整体水平。
2. 柱状图示例通过柱状图，我们可以比较不同省份的高考录取率。
例如，柱状图可以展示北京、上海和广东等省份的录取率，匡助我们了解各省份的教育水平和招生政策的差异。
3. 饼图示例通过饼图，我们可以展示不同科目的考生人数占比。
例如，饼图可以展示文科、理科和综合科目的考生人数占比，匡助我们了解高考科目的热门程度和考生的兴趣分布。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据数据可视化在当今信息化社会中扮演着越来越重要的角色，特别是在教育领域中，数据可视化的应用更是被广泛关注。
高考大数据作为一种重要的教育数据，通过数据可视化技术的应用，可以更好地分析和展示高考数据，为教育决策提供有力支持。
本文将就数据可视化之高考大数据展开探讨。
一、数据可视化技术在高考大数据中的应用1.1 利用图表展示高考考生分布情况1.2 通过热力图展示高考考生的集中区域1.3 利用雷达图展示高考考生的综合素质评价二、数据可视化技术在高考成绩分析中的应用2.1 利用柱状图展示高考各科成绩分布情况2.2 通过折线图展示高考历年成绩趋势2.3 利用饼图展示高考考生成绩占比情况三、数据可视化技术在高考报考情况分析中的应用3.1 利用地图展示不同省份高考报考人数分布情况3.2 通过散点图展示高考不同专业的报考人数与录取人数关系3.3 利用漏斗图展示高考不同学校的录取情况四、数据可视化技术在高考招生政策分析中的应用4.1 利用条形图展示高考不同批次录取分数线变化情况4.2 通过雷达图展示高考不同批次录取政策的综合评价4.3 利用热力图展示高考不同省份的录取政策差异情况五、数据可视化技术在高考数据预测中的应用5.1 利用趋势线展示高考考生人数变化趋势5.2 通过预测模型展示高考招生人数预测结果5.3 利用散点图展示高考录取率与考生综合素质评价的关系综上所述，数据可视化技术在高考大数据中的应用是多方面的，可以匡助教育部门更好地分析和利用高考数据，为高考政策制定和教育改革提供科学依据。
数据可视化之高考大数据的研究和应用将为我国教育事业的发展带来新的机遇和挑战。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言数据可视化是一种将数据转化为图形、图表或其他可视化形式的技术，以便更好地理解和分析数据。
在本文中，我们将利用数据可视化技术来探索和分析高考大数据。
高考是中国教育系统中最重要的考试之一，对于千千万万的学生来说具有重要的意义。
通过对高考大数据进行可视化分析，我们可以更好地了解高考的趋势、变化和特点。
二、数据收集和准备为了进行数据可视化分析，我们首先需要收集和准备高考大数据。
我们从教育部门和相关机构获取了过去五年的高考数据，包括考生人数、各科目的得分情况、各省份的平均分等。
这些数据经过清洗和整理后，可以用于后续的可视化分析。
三、可视化技术和工具在本次分析中，我们将使用以下可视化技术和工具：1. 条形图：用于比较不同省份的高考平均分和通过率。
2. 折线图：用于展示高考人数的趋势和变化。
3. 饼图：用于显示各科目的得分分布情况。
4. 热力图：用于展示不同省份的高考成绩分布情况。
5. 数据可视化工具：我们将使用Tableau软件来创建和呈现可视化图表。
四、可视化分析1. 高考人数趋势分析通过折线图，我们可以清晰地看到高考人数在过去五年中的变化趋势。
根据数据显示，高考人数在这五年中呈现稳定增长的态势，每年都有更多的学生参加高考。
2. 各科目得分分布分析利用饼图，我们可以对各科目的得分分布情况进行可视化展示。
数据显示，语文和数学是高考中最重要的科目，而英语和理科也占据了相当大的比例。
通过这些可视化图表，我们可以更好地了解学生在不同科目上的得分情况。
3. 不同省份的平均分和通过率分析通过条形图，我们可以比较不同省份的高考平均分和通过率。
数据显示，一些发达省份的平均分和通过率较高，而一些欠发达省份则相对较低。
这些可视化图表可以帮助我们了解各省份之间的教育差异和发展状况。
4. 高考成绩分布热力图分析利用热力图，我们可以展示不同省份的高考成绩分布情况。
通过颜色的深浅，我们可以直观地看到各省份的高考成绩分布情况。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言数据可视化是将数据转化为图表、图形等可视化形式，以便更直观地理解和分析数据的过程。
高考是中国教育系统中最重要的考试之一，涉及到数百万学生和大量的数据。
本文将使用数据可视化的方法，对高考大数据进行分析和展示，以便更好地理解高考数据的特点和趋势。
二、数据来源和处理本次数据可视化的数据来源于全国各省份的高考成绩和相关信息。
首先，采集了过去五年的高考成绩数据，包括考生的姓名、省份、科目成绩等。
然后，对数据进行清洗和处理，包括去除重复数据、填补缺失值等。
最后，将数据转化为适合进行可视化分析的格式。
三、数据可视化分析1. 高考成绩分布图通过绘制柱状图或者箱线图，展示全国各省份高考成绩的分布情况。
可以从整体上了解高考成绩的分布情况，比较各省份之间的差异。
2. 科目成绩对照图绘制雷达图或者折线图，对照不同科目的平均成绩和分数段分布情况。
可以看出各科目的得分情况，分析学生在不同科目上的优势和劣势。
3. 高考分数与学生家庭背景的关系图通过绘制散点图或者气泡图，展示高考成绩与学生家庭背景之间的关系。
可以分析不同家庭背景对学生成绩的影响程度，比如家庭收入、父母教育水平等。
4. 高考成绩与报考志愿的关系图通过绘制热力图或者堆叠柱状图，展示高考成绩与学生报考志愿之间的关系。
可以看出不同成绩段的学生对不同专业的选择情况，分析学生对不同专业的偏好程度。
5. 高考成绩的时间趋势图绘制折线图或者面积图，展示高考成绩随时间的变化趋势。
可以观察到高考成绩的整体变化趋势，分析高考难度的变化以及教育政策对成绩的影响。
6. 高考成绩的地理分布图通过绘制地图或者热力图，展示高考成绩在全国各省份的地理分布情况。
可以看出不同省份的高考成绩水平，分析地区之间的教育差异。
四、数据可视化工具和技术本次数据可视化使用的工具和技术包括Python编程语言、数据处理库（如Pandas、NumPy）、数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn）等。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言数据可视化是将数据通过图表、图形等可视化形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。
高考大数据是指通过采集、整理和分析高考相关的数据，以便为教育决策、学生选校和家长指导提供参考依据。
本文将利用数据可视化技术，展示高考大数据的相关信息，匡助读者更好地理解和分析这些数据。
二、数据来源高考大数据的来源主要包括教育部、各省市教育局、高校招生办等机构提供的数据。
这些数据包括高考报名人数、考生分数分布、各省市录取情况、学校录取分数线等。
三、数据可视化展示1. 高考报名人数分布地图通过地图展示各省市高考报名人数的分布情况，使用不同颜色或者圆圈大小表示报名人数的多少。
读者可以直观地了解各地高考报名人数的差异。
2. 高考考生分数分布柱状图将高考考生的分数按照一定的分数段进行统计，并通过柱状图展示。
读者可以清晰地看到不同分数段的考生人数，从而了解考生分数的整体分布情况。
3. 各省市录取率排名条形图根据各省市的录取率数据，制作条形图展示各省市录取率的排名情况。
读者可以通过条形图直观地了解各地录取率的高低，并进行比较分析。
4. 学校录取分数线折线图选择几所重点高校，将其录取分数线按照年份进行统计，并通过折线图展示。
读者可以通过折线图观察到录取分数线的变化趋势，从而了解高校录取的竞争情况。
5. 高考成绩与学校录取情况关系散点图将高考成绩和学校录取情况进行对照，通过散点图展示。
读者可以通过散点图观察到高考成绩与录取情况的关系，从而了解高校录取的标准和趋势。
四、数据分析和结论通过对高考大数据的可视化展示，我们可以得出以下结论：1. 不同地区的高考报名人数存在明显差异，普通经济发达地区的报名人数较多。
2. 高考考生的分数分布呈现正态分布，大部份考生分数集中在中等水平。
3. 各省市的录取率存在差异，普通经济发达地区的录取率较高。
4. 高校录取分数线呈现逐年上升的趋势，竞争压力逐渐增大。
5. 高考成绩与学校录取情况存在一定的相关性，高分考生更容易被名校录取。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言数据可视化是将大量数据以图表、图形等形式呈现出来，以便更好地理解和分析数据。
高考大数据是指通过对高考相关数据进行采集、整理和分析，得出有关高考的各种信息和趋势。
本文将通过数据可视化的方式展示高考大数据，以便读者更直观地了解高考的情况。
二、高考报名人数与录取人数的对照根据统计数据显示，2022年全国高考共有100万人报名，其中录取人数为80万人。
通过柱状图的形式，可以清晰地看到报名人数和录取人数之间的对照关系。
柱状图的横轴表示年份，纵轴表示人数，不同颜色的柱子分别代表报名人数和录取人数。
从图表中可以看出，报名人数呈现逐年增长的趋势，而录取人数相对稳定。
三、高考分数分布情况高考分数是衡量考生综合能力的重要指标。
为了更好地了解高考分数的分布情况，我们可以使用箱线图来展示。
箱线图将高考分数按照从低到高的顺序罗列，并以四分位数来划分数据。
箱线图的横轴表示不同科目，纵轴表示分数。
通过箱线图，我们可以看到各科目的分数分布情况，包括最低分、最高分、中位数和异常值。
四、不同省份高考录取率比较高考录取率是指高考报名人数中被录取的比例。
为了比较不同省份的高考录取率，我们可以使用饼图来展示。
饼图将不同省份的高考录取率以扇形的形式展示出来，每一个扇形的面积代表该省份的录取率大小。
通过饼图，我们可以直观地看到不同省份之间的录取率差异，有助于了解各省份的高考竞争情况。
五、高考成绩与家庭背景的关系高考成绩往往与考生的家庭背景有一定的关联。
为了探索高考成绩与家庭背景的关系，我们可以使用散点图来展示。
散点图的横轴表示家庭背景指标，如家庭收入，纵轴表示高考成绩。
每一个散点代表一个考生，通过散点图可以看到高考成绩与家庭背景之间的分布情况和相关性。
例如，家庭背景较好的考生往往有较高的高考成绩。
六、高考科目选择情况高考科目的选择对考生的未来发展有重要影响。
为了了解高考科目选择情况，我们可以使用条形图来展示。
条形图的横轴表示不同科目，纵轴表示选择该科目的人数。
高考大数据知识点
高考大数据知识点在当今信息时代，大数据已经成为了各个领域的重要组成部分，对于高中学生来说，掌握一些大数据的基本知识也变得越来越重要。
本文将介绍一些高考大数据知识点，帮助同学们更好地理解和应用这一领域的知识。
1. 什么是大数据？大数据是指规模巨大、种类繁多且生成速度快的数据集合。
这些数据集合通常无法通过传统的处理方法进行管理和分析，需要运用大数据技术来进行处理和挖掘。
大数据的特点包括四个方面：数据量大、数据种类多样、数据速度快、数据价值高。
2. 大数据的应用领域大数据技术被广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：2.1 商业和市场营销：通过大数据技术进行用户画像和市场分析，帮助企业进行精准营销和客户管理。
2.2 健康医疗：借助大数据技术进行疾病预测、医疗数据管理和医疗资源优化，提高医疗效率和服务质量。
2.3 金融和风控：利用大数据技术进行风险评估和交易分析，提高金融机构的风控能力和经营效益。
2.4 城市管理：通过收集和分析大数据，进行智慧城市建设和公共资源优化，改善城市居民的生活质量。
3. 大数据相关技术和方法为了对大数据进行有效的管理和分析，人们开发了许多相关的技术和方法。
以下是一些常见的大数据技术和方法：3.1 分布式存储和计算：通过将数据分散存储在多台计算机上，并利用并行计算的方式进行数据处理，提高计算效率和存储容量。
3.2 数据挖掘和机器学习：利用数据挖掘和机器学习的方法，从大规模的数据中发现隐藏的模式和规律，帮助企业做出决策和预测。
3.3 数据可视化：通过图表、地图等方式将大数据进行可视化展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
3.4 数据隐私和安全：在使用大数据的过程中，要注意数据隐私和安全的保护，防止数据泄露和滥用。
4. 高考中的大数据知识点在高考中，大数据相关的知识点虽然并不是特别常见，但在信息技术科目中可能会涉及一些相关内容，例如：4.1 数据库的基本概念和操作：了解数据库的组成结构和基本操作，例如表的创建、数据的插入和查询等。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据高考大数据是指通过收集、整理和分析高考相关的各类数据，以图表、图形等可视化方式展示出来，以便更直观地了解和分析高考的情况和趋势。
数据可视化是一种将数据转化为图形、图表等可视化形式的技术，可以帮助人们更好地理解和分析数据。
在进行高考大数据可视化时，我们可以从以下几个方面进行展示和分析：1. 高考人数和报名情况：通过柱状图或折线图展示不同年份的高考报名人数，可以体现高考的整体规模和趋势。
同时，还可以分析不同省份或城市的高考报名情况，以及男女生报名比例等。
2. 高考成绩分布情况：通过饼图或箱线图展示高考成绩的分布情况，可以了解不同分数段的人数占比，以及高分和低分学生的比例。
还可以比较不同科目的成绩分布情况，以及不同省份或城市的平均分和最高分情况。
3. 高考录取情况：通过地图或热力图展示不同省份或城市的高考录取率，可以了解不同地区的高考录取情况。
同时，还可以分析不同科目的录取率，以及不同类型大学的录取情况（如本科、专科、高职等）。
4. 高考分数线变化：通过折线图展示不同年份的高考分数线变化情况，可以了解不同科目和不同省份的分数线变化趋势。
还可以分析不同批次（如一批、二批、三批）的分数线情况，以及不同类型大学的分数线要求。
5. 高考志愿填报情况：通过条形图展示不同专业和不同学校的热门程度，可以了解学生的志愿填报情况。
还可以分析不同省份或城市的学生志愿填报情况，以及不同类型大学的热门专业。
6. 高考考生分布情况：通过地图或散点图展示不同省份或城市的高考考生分布情况，可以了解不同地区的高考考生数量和密度。
还可以分析不同类型学校周边的考生分布情况，以及城市和农村考生的比例。
通过以上的数据可视化分析，我们可以更直观地了解高考的整体情况和趋势，为教育部门、学校、学生和家长提供参考和决策依据。
同时，也可以通过对历年高考数据的比较和分析，发现问题、改进教育政策，提高高考的公平性和科学性。
需要注意的是，在进行数据可视化时，需要确保数据的准确性和完整性。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言高考是中国教育体系中最重要的考试之一，对于每一位学生来说都是人生中的重要节点。
高考大数据的分析和可视化可以帮助我们更好地了解高考的趋势和变化，为学生、家长和教育决策者提供有价值的参考和指导。
本文将通过数据分析和可视化展示高考大数据的相关内容。
二、数据收集为了进行高考大数据的分析和可视化，我们需要收集相关的数据。
数据可以从多个渠道获取，如教育部门、学校、教育机构等。
以下是我们收集的一些高考相关数据的示例：1. 高考报名人数和录取人数：收集每年高考的报名人数和录取人数数据，可以用于分析高考的竞争程度和录取率的变化。
2. 高考成绩分布：收集每年高考的成绩分布数据，可以用于分析高考成绩的整体水平和各科目的分数分布情况。
3. 高考省份分数线：收集每年各个省份的高考分数线数据，可以用于分析不同省份的高考难度和录取情况。
4. 高考志愿填报情况：收集每年高考考生的志愿填报情况数据，可以用于分析考生的志愿选择和录取结果。
5. 高考状元和名校录取情况：收集每年高考的状元和名校录取情况数据，可以用于分析高分考生的分布和名校的录取情况。
三、数据分析在收集到高考大数据后，我们可以进行数据分析，以发现其中的规律和趋势。
以下是一些常见的数据分析方法和指标：1. 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值等，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化：使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将数据转化为图表、图像等可视化形式，以便更直观地呈现数据的分布和趋势。
3. 数据统计分析：通过统计学方法对数据进行分析，如计算平均值、标准差、相关系数等，以揭示数据之间的关联和趋势。
4. 时间序列分析：对时间相关的数据进行分析，如高考报名人数和录取人数随时间的变化趋势等。
5. 地理空间分析：通过地理信息系统（GIS）等工具，将高考数据与地理位置进行关联，以分析不同地区的高考情况和差异。
2023全国高考各地省份报名人数(一览)
2023全国高考各地省份报名人数(一览)2023年各省高考报名人数出炉广东：2023年高考报名人数再创新高，达到77.96万人。
湖南：2023年湖南省共有高考考生 41.08万人，比上年增加0.92万人，增长2.2%。
四川：2023年四川省高考报名人数达到 62万人，创历史新高。
江西：2023年江西省高考报名36.49万人，男生占比55.94%，女生占比44.06%报名，比上年增加4301人，同比增长1.19%。
云南：2023年云南省高考报名34.32万人。
广西：2023年广西高考报名人数达50.7万，其中统考报名人数达37.9万，创历史新高。
天津：2023年天津市普通高考共报名5.6万余人，与2023年基本持平。
河北：2023年河北省高考总报名人数达 62.5万，相对2023年增加6.54万人。
江苏：2023年江苏省高考报名人数为34.89万人，共设标准化考场10566个。
历年高考人数汇总2023年各省高考报名人数排名河南省以125万名考生位列榜首。
山东省位列第二，让人有点没想到，与河南同为“高考大省”，原因不一样，河南考生人数多，山东则是学生普遍喜欢考试，升学路上，总能看见山东考生，学生都特别努力，“卷”的厉害，现在基数又增加了，升学竞争会更激烈。
广东第三，四川第四，均超过了70万人，河北却有所下降为65万人，排第五名，原因多种，其中，与衡水中学不许跨区、跨省招生有一定关系。
1、河南130(万人)2、山东80(万人)3、四川77(万人)4、河北75.32(万人)5、广东70.2(万人)6、湖南65.5(万人)7、广西61(万人)8、安徽60.1(万人)9、江西57(万人)10、贵州47.8(万人)11、湖北46(万人)12、江苏40.6(万人)13、云南38.83(万人)14、浙江36(万人)15、山西33.7(万人)16、陕西32.3(万人)17、重庆31.4(万人)18、辽宁24.52(万人)19、甘肃24.3(万人)20、新疆21.85(万人)21、福建21.8(万人)22、内蒙古18.5(万人)23、黑龙江18.2(万人)24、吉林12.5(万人)25、宁夏6.57(万人)26、天津5.8(万人)27、北京5.4(万人)28、上海5.1(万人)29、青海4.84(万人)30、海南3.38(万人)31、西藏3.2(万人)中学考对高考的影响每个省的小高考考试的科目和要求不一样，一般在高考前都要先进行小高考的，没有通过考试的不允许参加高考，小高考成绩对于高中毕业证的获得由一定得关系，不过很少对于大学的录取有影响，不过要是出国的话，国外很看重高中毕业证，所以小高考的成绩都会在里面，影响到在国外上一所好的大学，还是要保证过关。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据
数据可视化是指通过图表、图形等形式将数据呈现出来，匡助人们更直观地理解数据暗地里的信息。
随着大数据时代的到来，数据可视化在各个领域都得到了广泛的应用，其中包括教育领域。
高考大数据是指通过对高考相关数据进行采集、整理和分析，从而为高考政策制定、学生选校、教育资源配置等提供决策支持。
本文将探讨数据可视化在高考大数据中的应用。
一、高考报名人数与录取率的关系
1.1 高考报名人数的趋势变化
1.2 录取率的波动情况
1.3 报名人数与录取率的相关性分析
二、不同省份高考成绩分布情况
2.1 各省份高考平均分对照
2.2 各省份高考满分率分析
2.3 不同省份高考成绩分布的数据可视化呈现
三、高校录取分数线的变化趋势
3.1 历年各高校录取分数线对照
3.2 影响高校录取分数线的因素分析
3.3 高校录取分数线的趋势预测与数据可视化展示
四、高考考生志愿填报情况分析
4.1 各省份考生填报志愿的热门学校与专业
4.2 考生填报志愿的变化趋势
4.3 考生填报志愿的数据可视化分析
五、高考考生流向分析
5.1 各省份高考考生流向对照
5.2 高考考生选择就业、升学、出国等的情况
5.3 高考考生流向的数据可视化展示
通过对高考大数据进行数据可视化分析，可以更清晰地了解高考相关数据的变化趋势、地区差异以及学生选择情况，为高考政策制定和教育资源配置提供科学依据。
数据可视化不仅可以匡助教育决策者做出更准确的决策，也可以匡助学生和家长更好地了解高考形势，为未来的选择提供参考。
希翼未来数据可视化在高考大数据中的应用能够更加深入和广泛，为教育事业的发展贡献力量。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言高考是中国教育系统中的重要组成部份，是评价学生学业水平和选拔高等教育人材的重要手段。
高考大数据是指在高考过程中产生的各类数据，如考生人数、考生分数、各科目的得分情况等。
通过对高考大数据的分析和可视化，可以匡助教育部门、学校、学生及家长更好地了解高考情况，为教育决策提供科学依据。
二、数据来源高考大数据的来源主要有两个方面：1. 教育部门：教育部门负责采集和管理全国范围内的高考数据，包括考生的基本信息、各科目的考试成绩等。
2. 学校：各个学校也会采集和管理本校的高考数据，包括学生的报名情况、成绩排名等。
三、数据可视化工具数据可视化是将抽象的数据转化为图形化的形式，以便更直观地展示数据之间的关系和趋势。
常用的数据可视化工具包括：1. Tableau：Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，可以通过拖拽的方式快速生成各种图表和仪表盘，支持多种数据源的连接和分析。
2. Power BI：Power BI是微软推出的一款商业智能工具，可以将数据转化为交互式的报表和仪表盘，并支持与其他Microsoft Office产品的集成。
3. Excel：Excel是一款常用的电子表格软件，也可以用于简单的数据可视化，例如绘制柱状图、折线图等。
四、高考大数据的可视化应用1. 考生人数分布图：通过地理信息可视化，可以展示不同省份、城市的高考考生人数分布情况，匡助教育部门和学校了解各地区的招生情况，为教育资源的合理配置提供参考。
2. 各科目得分情况对照图：通过绘制柱状图或者雷达图，可以比较不同科目的平均得分情况，匡助学生和家长了解自己在不同科目上的优势和劣势，从而有针对性地进行学科选择和学习规划。
3. 考生分数分布图：通过绘制箱线图或者直方图，可以展示考生各科目的分数分布情况，匡助教育部门和学校了解考试难度和评分情况，为考试改革提供参考依据。
4. 高校录取情况热力图：通过绘制热力图，可以展示不同高校录取的考生人数和分数情况，匡助学生和家长了解各高校的录取竞争情况，从而更好地选择志愿。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据高考大数据是指通过收集、整理和分析高考相关的大量数据，以图表、图像、地图等可视化方式展示出来，以便更直观地理解和分析高考的各种情况和趋势。
数据可视化在高考大数据中起到了重要的作用，它不仅可以帮助教育部门和学校了解高考的整体情况，还可以帮助学生和家长更好地了解高考的竞争情况和录取规律，从而为他们的高考决策提供参考。
一、高考报名人数可视化高考报名人数是一个重要的指标，可以反映出高考的整体规模和趋势。
可以通过柱状图或折线图来展示每年高考报名人数的变化情况。
横轴表示年份，纵轴表示报名人数，每个柱状或折线表示一个年份的报名人数。
通过比较不同年份的报名人数，可以看出高考的整体趋势和变化。
二、高考录取率可视化高考录取率是指高考考生最终被大学录取的比例。
可以通过饼图或雷达图来展示每个大学的录取率情况。
饼图可以根据录取率的大小来展示不同大学的录取情况，而雷达图可以同时展示多个指标，如录取率、学科录取线等，以便更全面地了解每个大学的录取情况。
三、高考分数分布可视化高考分数分布可以展示不同分数段的考生人数和比例，以便更好地了解高考的竞争情况。
可以通过直方图或饼图来展示不同分数段的考生人数和比例。
直方图的横轴表示分数段，纵轴表示考生人数，每个柱状表示一个分数段的考生人数。
饼图则可以根据不同分数段的比例来展示考生的分数分布情况。
四、高考省份分数线可视化高考省份分数线是指不同省份的录取分数线，可以通过地图来展示不同省份的分数线情况。
地图上的每个省份可以根据不同分数线的高低来展示不同颜色，以便更直观地了解不同省份的录取分数线情况。
可以通过鼠标悬停在每个省份上，显示具体的分数线信息。
五、高考专业选择可视化高考考生在填报志愿时需要选择自己感兴趣的专业，可以通过词云图或热力图来展示不同专业的选择情况。
词云图可以根据专业的热度来展示不同专业的选择情况，热力图则可以根据不同专业的选择人数来展示专业的热度情况。
六、高考状元分布可视化高考状元是指高考成绩最优秀的考生，可以通过地图或柱状图来展示不同地区的高考状元分布情况。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据高考大数据是指通过收集、整理和分析高考相关的大量数据，以可视化的方式展示出来，以便更好地理解和分析高考的趋势、特点和影响因素。
数据可视化是将抽象的数据通过图表、图形和其他可视化工具转化为直观的视觉形式，使人们能够更容易地理解和发现数据中的模式、关系和趋势。
一、背景介绍高考是中国教育系统中最重要的考试之一，对于考生和家长来说具有重要的意义。
随着信息技术的发展和大数据的兴起，越来越多的高考相关数据被收集和记录下来，如考生人数、分数线、录取率、各科成绩分布等。
通过对这些数据进行可视化分析，可以更加直观地了解高考的趋势和特点，为决策者提供参考依据，同时也能为广大考生和家长提供有用的信息和建议。
二、数据收集与整理1. 数据来源：高考相关数据可以从多个渠道获取，包括教育部门、省级教育局、学校、考试机构等。
可以通过数据爬虫、问卷调查、统计报表等方式收集数据。
2. 数据内容：高考大数据的内容包括但不限于考生人数、各科成绩分布、录取率、高校分数线、考生志愿填报情况等。
可以根据需求进行筛选和整理。
三、数据可视化工具选择1. 图表工具：选择合适的图表工具来展示数据，如柱状图、折线图、饼图等。
根据数据的特点和需求选择最合适的图表类型。
2. 可视化软件：选择专业的数据可视化软件来进行数据处理和图表生成，如Tableau、Power BI、D3.js等。
这些软件具有丰富的功能和灵活的操作，能够满足复杂数据可视化的需求。
四、数据可视化分析1. 考生人数趋势分析：通过折线图展示近几年高考考生人数的变化趋势，分析高考的发展趋势和影响因素。
2. 各科成绩分布分析：通过柱状图或箱线图展示各科成绩的分布情况，分析考生的学科选择和成绩水平。
3. 录取率分析：通过饼图或堆叠柱状图展示不同批次、不同高校的录取率，分析录取趋势和录取难度。
4. 高校分数线分析：通过折线图展示不同高校不同专业的分数线变化情况，分析高校录取要求的变化和趋势。
高考填报志愿大数据
高考填报志愿大数据
在高考填报志愿过程中，大数据的应用不断增加，为考生提供了更多全面的信息和指导。
通过大数据分析，可以帮助考生更准确地选择适合自己的专业和学校。
首先，大数据分析能够提供学校的历年录取分数线、就业率等相关数据。
考生可以通过查看往年的数据，了解自己所报考学校的实力和竞争状况。
通过对比不同学校的数据，考生能够更加客观地评估自己的录取可能性，为填报志愿做出科学决策。
其次，大数据还能为考生提供专业和学科的就业前景分析。
通过分析就业市场的需求和趋势，考生可以了解各个专业的就业前景如何。
这有助于考生选择符合自己兴趣和能力，并且具有一定就业前景的专业。
另外，大数据还可以提供学科方向和研究领域的信息。
考生可以通过查看学校的科研成果、学科方向等数据，了解学校在自己感兴趣的领域的实力和发展前景。
这有助于考生选择有利于自己学术发展的学校和专业。
除了以上内容，大数据还可以帮助考生了解学校的师资力量、教学质量等方面的信息。
通过查看学校的教师队伍构成、学科评估等数据，考生可以对学校的教学水平有一个大致的了解。
这对于选择合适的学校和专业具有重要的参考价值。
综上所述，大数据在高考填报志愿中的应用，为考生提供了更多准确、全面的信息。
考生可以通过对数据的分析和了解，做
出更科学、合理的志愿填报决策，为自己的未来发展打下坚实的基础。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言高考是中国教育体系中的一项重要考试，对于每一位学生来说都具有重大意义。
随着信息技术的发展，大量的高考数据被记录和存储，这些数据包含了学生的考试成绩、录取分数线、报名人数等信息。
为了更好地理解和分析高考数据，数据可视化成为了一种重要的工具。
本文将以高考大数据为例，介绍数据可视化的方法和技巧。
二、数据收集与准备1. 数据来源高考数据可以从多个渠道获得，例如教育部门、学校官方网站、教育咨询机构等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗与整理在收集到的数据中，可能存在一些错误或缺失值。
为了保证数据的质量，需要进行数据清洗和整理工作。
清洗工作包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
三、数据可视化方法1. 折线图折线图可以用来展示高考各科目的成绩变化趋势。
横轴表示时间或年份，纵轴表示成绩，通过连接各个数据点形成折线，可以直观地展示出成绩的变化情况。
2. 条形图条形图可以用来比较不同地区或学校的高考成绩。
横轴表示地区或学校名称，纵轴表示成绩，每个条形的长度表示对应地区或学校的成绩情况，可以方便地进行比较和排名。
3. 饼图饼图可以用来展示高考各科目的分数段占比。
每个分数段对应一个扇形区域，扇形的面积表示该分数段在总体中的占比，可以直观地了解到各个分数段的分布情况。
4. 热力图热力图可以用来展示高考成绩的分布情况。
横轴和纵轴分别表示不同科目的分数段，通过颜色的深浅来表示各个分数段的人数多少，可以清晰地看出高考成绩的集中区域和分布情况。
5. 地图地图可以用来展示高考成绩在不同地区的分布情况。
通过不同地区的颜色或大小来表示该地区的平均成绩或录取率，可以直观地了解到不同地区的教育水平和竞争情况。
四、数据可视化实例1. 折线图示例通过折线图可以展示某个学生在不同科目的成绩变化趋势，可以清晰地看出学生的学习进步情况。
2. 条形图示例通过条形图可以比较不同学校在某个科目的平均成绩，可以找出学习成绩较好的学校。
数据可视化之高考大数据
数据可视化之高考大数据一、引言随着信息时代的到来，大数据的应用越来越广泛。
高考作为中国教育系统中的重要组成部份，涉及到数百万学生的信息，其中蕴含着丰富的数据。
本文将通过数据可视化的方式，以高考大数据为例，展示数据的分析和呈现过程，匡助读者更好地理解和利用高考数据。
二、数据采集与处理1. 数据来源高考大数据的来源主要包括教育部门、学校、考试机构等。
这些数据包括考生的基本信息（如姓名、性别、籍贯等）、考试成绩、志愿填报情况等。
2. 数据处理为了方便数据可视化的展示，需要对原始数据进行处理和清洗。
数据处理的步骤包括数据清洗、数据转换和数据整合。
例如，将不完整或者错误的数据进行删除或者修正，将数据转换为可视化所需的格式，将不同来源的数据整合为一个数据集。
三、数据可视化方法1. 条形图条形图是一种常用的数据可视化方法，适适合于比较不同类别的数据。
在高考数据中，可以使用条形图来比较不同科目的平均分数、不同地区的录取率等。
2. 折线图折线图可以展示数据随时间变化的趋势。
在高考数据中，可以使用折线图来展示不同年份的平均分数变化、不同科目的分数分布等。
3. 饼图饼图可以直观地展示不同类别数据的占比关系。
在高考数据中，可以使用饼图来展示不同科目的考生人数占比、不同地区的录取人数占比等。
4. 热力图热力图可以通过颜色的深浅来展示数据的密度分布情况。
在高考数据中，可以使用热力图来展示不同地区的考生分数分布情况、不同科目的得分情况等。
5. 散点图散点图可以展示两个变量之间的关系。
在高考数据中，可以使用散点图来展示不同科目之间的相关性，例如语文和数学成绩的相关性。
四、数据可视化案例以某年高考成绩为例，展示数据可视化的效果。
1. 条形图通过条形图展示不同科目的平均分数，可以直观地比较各科目的难易程度和考生的成绩分布情况。
2. 折线图通过折线图展示不同年份的平均分数变化，可以观察到高考难易程度的变化趋势。
3. 饼图通过饼图展示不同科目的考生人数占比，可以了解到各科目的选科情况和热门科目。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《2019高招调查报告》录取率突破80%，你还怕考不上大学?●截至2018年，我国普通高校总数达到2663所，全国普通本专科招生规模达到790.99万人，高考录取率高达81.13%，同时高等教育毛入学率达到48.1%。
●高考报名人数1031万，再次突破千万，但因为高职再次迎来大扩招100万，我国高等教育将提前完成普及化目标。
●多所海外高校将中国高考成绩列为本科录取的参考依据;我国中外合作办学机构生源质量逐年提升。
充分说明我国教育国际化的程度也不断加深。
●截至目前，已有14个省市的高考改革平稳落地，改革区域由东部扩大到中西部，改革实施复杂性也大大增加。
●选考物理，可报考院校专业比例增大。
●今年高职扩招100万，其中退役军人、下岗职工、农民工等非传统生源为此次扩招的核心。
01.高等教育迈入普及化高考报名人数破千万录取率居高位2019年，高考报名人数历经10年再次回归千万量级，与此同时，高考录取率已攀升至高位。
2008年高考报名人数达到1050万峰值时，录取率仅为57.87%，而2018年高考录取率已高达81.13%，此外，还有部分地区高考实际录取率超过了90%，如河北、江苏等地。
数据来源：教育部近些年来，部分地区未完成招生计划的情况较为突出，但未完成招生计划人数仍在可控区间。
以江苏、河北两地为例，江苏地区2016年未完成招生计划人数达到4.2万，2017、2018年则控制在了2万左右;河北地区2014年未完成招生计划人数达到2.8万，但2017年已回落到0.75万。
数据来源：江苏教育考试院数据来源：河北教育考试院在高考报名人数上涨、高考实际录取率处于高位的同时，高等教育办学规模也在不断扩大。
一方面，高校数量一直在持续增长。
1978年我国仅有598所高等院校，1998年大扩招前，高校数量增加到1022所，20年间大约翻了一番。
截至2018年，我国高等院校总数达到2663所，约为1998年的2.6倍、1978年的4.4倍。
数据来源：国家统计局另一方面，高等院校的在校生规模也不断扩大，尤其是1999年大扩招后，增长趋势愈加明显。
1978年，全国普通高等院校本专科在校生人数仅为85.6万，1998年达到340.9万，20年间增长了约三倍。
截至2018年，普通本专科在校生人数达到了2831万，大约是1998年的8.3倍、1978年的33倍。
数据来源：国家统计局可以说，我国已建成了世界上规模最大的高等教育体系，高等教育毛入学率迅速提高，即将进入普及化阶段。
1978年，高等教育毛入学率仅为1.55%，到2002年，仅仅24年的时间，就提高到15%，由精英化阶段进入大众化阶段。
2018年，教育部公布的高等教育毛入学率达到48.1%，2019年将提前完成普及化目标。
数据来源：全国教育事业发展统计公报高校招生多元化，考生可多种途径上大学2010年7月颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要》对高考招生制度改革明确提出了“分类考试、综合评价、多元录取”的方针。
2013年11月颁布的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》进一步明确了综合评价、多元录取的改革路径。
对于我国高等院校招生来说，从单一高考统招向多元化录取的发展趋势已经越来越明显。
自主招生政策收紧部分院校计划缩减超六成2019年堪称自主招生史上“最严”的一年，教育部对自主招生做出了10项严格要求，剑指公平正义，严格控制招生规模即为其中之一。
在往年的自主招生中，大多数高校实际录取人数低于招生计划人数。
在2018年公开招生人数信息的79所自主招生高校中，有76所高校未完成自主招生计划，总缺额超过了5200。
下图所示的16所高校中，自主招生的缺额人数均接近或超过了计划招生人数的一半。
数据来源：各高校官网根据相关部门严管自主招生的要求，各高校大规模缩减了自主招生数量。
中国教育在线对70所开展自主招生的高校进行了数据采样，仅两所高校自主招生计划与去年持平，其余高校均缩减了计划。
其中，有13所学校的自主招生计划缩减了60%，上海大学缩减了80%。
另有28所高校，2019年自主招生计划与2018年实际录取人数一致。
数据来源：各高校官网此外，2019年高校自主招生的要求普遍提高。
如下图所示，清华、北大2019年自主招生最低要求明显提高，并且缩小了目标生源范围，最大优惠幅度也均由2018年60分下降至20分。
体质测试成高校自主招生考核“标配”，26所高校在自主招生简章中明确规定，未参加体测或者体测成绩未合格将影响考生的自主招生资格。
北清自主招生最低要求及最大优惠数据来源：北京大学、清华大学官网综合评价成高校选拔人才探索趋势随着高考改革的深入推进，综合评价改革试点工作逐步展开，范围不断扩大，招生人数也不断上升。
据不完全统计，2019年全国共有99所高校开展综合评价招生试点，其中有14所高校面向多地区进行综合评价招生，剩余85所高校在其省内进行综合评价招生。
针对多地区综合评价招生的院校数据来源：各地教育考试院及学校官网以浙江省“三位一体”综合评价和上海综合评价招生试点为例，新高考地区推行综合素质评价取得了重要进展。
一方面，综合评价招生的覆盖面越来越广，采用综合评价招生的高校数量越来越多，招生人数逐年增加。
在浙江省实施“三位一体”综合评价招生的高校已从2011年的2所增加到了2018年的59所，其中含9所部委及省外高校。
2018年，浙江省通过“三位一体”综合评价招生方式所录取的学生人数达到了10500，较2017年增长近3000人。
另一方面，综合评价已经成为个别高校的主要招生方式。
据可统计数据显示，2018年，在浙江实施“三位一体”综合评价招生的9所部委及外省高校中，除浙江大学以外的8所高校“三位一体”招生计划总人数为1014，而这8所高校的统招总计划人数仅78人。
2018年，在上海市实施综合评价招生的院校共有10所，总计划人数为2201人。
其中，复旦大学和上海交通大学2018年综合评价招生计划占总招生计划的比例分别达到了90.43%和88.91%。
“三大专项计划”近三年录取人数持续增长力保农村孩子上好大学的机会旨在增加贫困地区学生接受高等教育机会的三大专项计划自落地实行以来，招生规模不断扩大。
三大专项计划是指国家专项计划、地方专项计划及高校专项计划。
2018年三大专项计划总录取人数达到10.38万，较2017年增长3800人。
数据来源：教育部国家专项计划自2012年起开始实施，招生学校覆盖所有中央部门高校、地方211高校及其他地方重点高校。
2012-2017年国家专项计划招生规模由1万名增至6.3万名，实施区域由680个贫困县扩至832个贫困县及重点高校录取比例相对较低的河北、山西、安徽、河南、广东、广西、四川、贵州、云南、甘肃等10省区。
高校专项计划招生人数的增长趋势也较为明显。
清华大学2018年高校专项计划录取人数为79人，较2017年增长10人;北京大学2018年高校专项计划录取人数为82人，较2017年增长26人。
在为贫困地区学生提供更多机会的同时，专项计划也兼顾了对学生质量的要求。
如下图所示，部分高校专项计划对学生高中学习成绩提出了要求，目的还是招收成绩优异、学习能力突出的农村学生。
部分高校专项计划对学生高中学习成绩要求数据来源：高校官网确保公平，保送生门槛进一步提高，招生规模持续缩减从2014年起全国保送生人数开始大幅瘦身，现已连续下降5年;如下图所示，保送生人数从2013年的6759人减少到2018年的2091人(不含英烈子女及退役运动员)。
招收保送生的院校也减少到2018年的78所。
目前，具备高校保送资格的学生仅有5类：省级优秀学生、中学生学科奥林匹克竞赛国家集训队成员、部分外国语中学推荐优秀学生、公安英烈子女、退役运动员。
据教育部发布的《2019年普通高等学校部分特殊类型招生基本要求》显示，2020年起获得“省级优秀学生”称号的学生也将不再具有保送资格。
数据来源：教育部教育国际化对高校招生的影响再升级随着改革开放的日益深入，我国教育国际化的程度也在不断加深。
出国留学人数仍然保持了稳定增长，并且越来越多的海外院校开始将高考作为本科录取的参考依据。
同时，来华留学热度也在持续上升，我国已成亚洲最大的留学目的国。
作为高等教育国际化的高层次探索模式，中外合作办学也进入了提质增效的阶段。
出国留学人数平稳增长高考成绩成为越来越多海外高校录取依据总体上，我国出国留学人数自改革开放以来一直保持了较为平稳的增长。
2018年，我国出国留学人员总数为66.21万，较2017年增加了5.37万人，同比增长8.8%。
同时留学回国人数也呈平稳增长趋势，2018年为51.94万人，较2017年增长3.85万人，同比增长8%。
总体而言，我国出国留学人数快速增长，但还没有对国内高校生源形成较大影响。
从1978年至2018年，出国留学累计人数570.67万人，其中360.37万人在完成学业后选择回国发展，占比63.14%。
2018年留学回国人数与出国留学人数的比例达到78.44%。
数据来源：国家统计局与此同时，越来越多的海外高校将中国高考成绩列为本科录取的参考依据。
其中不乏英国、美国、加拿大、澳大利亚等国家的一流大学，如：剑桥大学、伯明翰大学、澳大利亚国立大学、麦考瑞大学、旧金山大学等。
日前，英国伯明翰正式宣布接受2019年参加中国高考并有志向入读伯明翰大学本科的学生，如果达到下图所示的高考入学要求，则无需再就读预科。
伯明翰大学对中国高考学生本科入学要求数据来源：伯明翰大学官网高水平中外合作办学机构涌现生源质量逐年提升据教育部公布数据显示，截至2019年4月，本科以上中外合作办学机构和项目共有838个，其中，中外合作机构65个，中外合作办学项目773个。
这些机构和项目分布在全国28个省市。
从地域来看，东部地区的中外合作办学机构和项目较多，占全国的47.13%，其中江苏省最多，共有95个中外办学机构和项目。
数据来源：教育部近年来，中外合作办学开始从规模扩张转向质量提升及内涵建设的新阶段，强调与世界一流大学或研究机构开展高水平中外合作办学的要求。
全国出现了一批国内高校与国际知名院校及研究机构开展的高水平合作办学项目，如浙江万里学院与英国诺丁汉大学合作建立的宁波诺丁汉大学，西安交通大学与英国利物浦大学合作建立的西交利物浦大学等。
同时，中外合作办学机构的生源质量不断提高。
以宁波诺丁汉大学在浙江省的招生情况为例，据学校官网公开的2013-2018年招生信息显示，6年来其在浙江省的最低录取分数线均高于浙江省一本线，且差距逐渐扩大。
2013年宁波诺丁汉大学在浙江省的文科最低录取分数线仅高于浙江省一本线6分，而2016年这一差距扩大到了20分;理科在浙江省的最低录取分数线与浙江省一本线的差距也由2013年的19分扩大到了2016年的28分。