京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据告诉你,你要努力到何种程度才能进哈佛
提及美国名校,大多数学生及家长的第一反应就是美国的常春藤盟校,确实,如果说美国是高等教育的代表,那么常春藤盟校就是美国高等教育的摇篮。可以说能获得常春藤盟校的offer是全世界每一个学生的终极梦想,可是这些名校的录取比例是多少?往年都是什么样的学生获得了青睐呢?
随着2015年被美国本科录取的学生已经纷纷入读。我们特地整理了美国常春藤大学的最新录取数据,供大家参考。今天首先来介绍的是哈佛大学。
早在今年的4月1日,常春藤盟校就陆续公布2015学年的申请结果,多所名校刷新了录取率新低,其中哈佛大学就从去年的5.9%的录取率大幅降低至5.33%的录取率。
但实际上,随着时间的推移,根据最终尘埃落定的结果,这个实际录取率比4月统计的5.33%更低!
为了能帮助众多久久不能释怀的同学们看清残酷竞争的本质,并给来年申请的同学们留下些参考信息,咱们就来仔细谈谈一个好学生究竟要怎么做才能有幸录到顶尖藤校吧!
从以上的数据你看出了什么?
提前申请的重要性!
如果你有进入常春藤的鸿鹄之志,那么一定要抓住提前申请期!从以上列举的哈佛的录取数据,大家是不是觉得它今年5%左右的录取率已经够低了呢?可是你看它的RD常规录取率只有2.84%!而且录取必然是优先考虑美国本土学生,所以来自中国的国际学生录取率可是连2.84%小数点后的零头都不够呢!
顶尖名校最爱说的一句谎言就是"无论你申的是ED还是RD,你的录取概率是一样的";可实际上,这些藤校多年来早已为了保证确认入读率、避免被迫使用waiting list做很多5月1号之后才能做的补缺工作,而越来越多的录取ED的学生!数学好的同学应该能从上面的数据看出点猫腻了吧?
在提前档期录取的人数是总录取人数的49.1%!
而在提前档期的录取率高达16.5%,是RD常规录取档期的近六倍!
SAT高高高!
虽然关于SAT的传说很多,但一个事实仍然没有改变:SAT分数依然是申请顶尖藤校本科时最首要的考虑因素。申请顶尖名校时,没有个2200左右的分数很可能第一轮就被淘汰掉,或许在往年,藤校的招生官们还会有时间耐心寻找标准化成绩不高但有精彩课外背景的璞玉,但是从长远来看,呵呵...:作弊行为的层出不穷导致申请藤校的高分人群数量暴增,迫使名校不得不开始用更严苛的眼光看待申请者的SAT成绩 -- 分数高了不代表你行,但低了肯定代表你不行!
从上图可以看出,绿色代表被录取人,分数基本上都在2000以上。SAT考试分为三个模块:批判性阅读、数学和写作。各科目的平均录取分数如下:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04