京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
作者:Mika
数据:真达
后期:泽龙
【导读】
今天我们用数据来聊一聊高考。Python技术分析请看第二部分。
Show me data,用数据说话
今天我们聊一聊 高考
高考是人生中非常难忘的一段体验,而今年的高考尤为特别。由于今年疫情的影响,3月31日教育部宣布高考延期一个月,从本来的6月推迟到在7月7日至7月8日举行,这是17年来,我国首次调整高考时间。
而2020年的高考生也真是特别不容易。熬过疫情的漫长黑夜,见证了历史性的高考延期,多了一个月的埋头苦读,多了一个月对心态的考验。
那么历年的高考人数、录取率如何?哪个地区的高校最多?都有什么专业最热门?今天我们就用数据来聊一聊。
01回顾历年高考人数和录取率
我们搜集整理了自1977年恢复高考以来到2019年,这四十多年来高考人数、录取人数和录取率的数据。
历年高考人数数据
在图中我们可以看到:
高考人数:
参加高考的人数逐年递增,2008年高考人数达到峰值1050万。之后几年人数有所回落。而今年,2020年全国考生人数创新高达到1071万,是自2009年后十年来再次破千万。也是近年来人数最多的一年,
录取人数:
录取人数基本都是逐年递增,在1997年的时候,高校录取人数终于突破了百万大关。
录取率:
录取率也基本是逐年递增,在2005年到2008年这四年时间,录取率相对往年是下降的;随后伴随高校陆续扩招,录取率增长很快;到了2017年,录取率达到了82%,总体来说高等教育的普及率是越来越高了。
接着,我们看到去年2019年各省份的高考一本录取数据:
2019年各省份一本录取线
首先在高考人数上,河南遥遥领先,高考人数破百万,达到103万,妥妥的高考大省,其中一本录取人数为12.92万,一本录取率为12.54%。其次,广东、四川的高考人数也不容小觑,分别为76万和65万,一本录取率分别为12.87%和14.72%。
02国内理工类院校占三分之一
江苏高校数量最多
高考学子千千万,那么我国各省市的高校分布又是怎样的呢?全国哪个地方的高校最多?
我们分析了中国教育在线网站(https://gkcx.eol.cn/)的高校数据,当中包含本科院校和高职(专科)院。
如何获取数据
我们使用Python获取了中国教育在线网站的高校数据,共2904条。以下展示数据获取部分代码:
https://gkcx.eol.cn/school/search
具体思路如下:
分析网页,通过翻页可以发现数据是动态加载的,因此通过Chrome浏览器进行抓包分析获取真实的URL请求地址,并确定请求方式(get还是post);
使用requests请求网页数据;
使用json解析并提取数据;
使用pandas将数据保存到本地
首先打开网址,使用Chrome浏览器的检查功能,切换到Network-XHR,点击翻页进行网络数据抓包,很容易发现数据都是被封装在json中的,如下图所示:
切换到Headers处,确定请求的方法为post请求,得到数据请求的URL地址,其中page参数代表页数,通过遍历即可获取所有数据。代码如下:
# 导入包
import numpy as np
import pandas as pd
import requestsimport json
from fake_useragent import UserAgent
import time
# 获取一页
def get_one_page(page_num):
# 获取URL
url = 'https://api.eol.cn/gkcx/api/'
# 构造headers
headers = {
'User-Agent': UserAgent().random,
'Origin': 'https://gkcx.eol.cn',
'Referer': 'https://gkcx.eol.cn/school/search?province=&schoolflag=&recomschprop=', }
# 构造data
data = {
'access_token': "",
'admissions': "",
'central': "",
'department': "",
'dual_class': "",
'f211': "",
'f985': "",
'is_dual_class': "",
'keyword': "",
'page': page_num,
'province_id': "",
'request_type': 1.
'school_type': "",
'size': 20.
'sort': "view_total",
'type': "",
'uri': "apigkcx/api/school/hotlists", }
# 发起请求 try: response = requests.post(url=url, data=data, headers=headers) except Exception as e:
print(e)
time.sleep(3) response = requests.post(url=url, data=data, headers=headers)
# 解析获取数据
school_data = json.loads(response.text)['data']['item']
# 学校名 school_name = [i.get('name') for i in school_data]
# 隶属部门
belong = [i.get('belong') for i in school_data]
# 高校层次
dual_class_name = [i.get('dual_class_name') for i in school_data]
# 是否985
f985 = [i.get('f985') for i in school_data]
# 是否211
f211 = [i.get('f211') for i in school_data]
# 办学类型
level_name = [i.get('level_name') for i in school_data]
# 院校类型
type_name = [i.get('type_name') for i in school_data]
# 是否公办
nature_name = [i.get('nature_name') for i in school_data]
# 人气值
view_total = [i.get('view_total') for i in school_data]
# 省份
province_name = [i.get('province_name') for i in school_data]
# 城市
city_name = [i.get('city_name') for i in school_data]
# 区域
county_name = [i.get('county_name') for i in school_data]
# 保存数据
df_one = pd.DataFrame({
'school_name': school_name,
'belong': belong,
'dual_class_name': dual_class_name,
'f985': f985.
'f211': f211.
'level_name': level_name,
'type_name': type_name,
'nature_name': nature_name,
'view_total': view_total,
'province_name': province_name,
'city_name': city_name,
'county_name': county_name,
})
return df_one
# 获取多页
def get_all_page(all_page_num):
# 存储表
df_all = pd.DataFrame()
# 循环页数
for i in range(all_page_num):
# 打印进度
print(f'正在获取第{i + 1}页的高校信息')
# 调用函数
df_one = get_one_page(page_num=i+1)
# 追加
df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=True)
# 随机休眠
time.sleep(np.random.uniform(2))
return df_allif __name__ == '__main__':
# 运行函数
df = get_all_page(all_page_num=148)
通过上述程序,共获取到2904条数据,数据预览如下:
df.head()
分析结果
全国院校分布:江苏高校数量第一
经过分析发现,江苏省在高校数量上拔得头筹,以174所高校位居榜首。其次北京有167所,山东和广东紧随其后,均为161所。
全国高校层次:北京的985、211院校最多
我们进一步分析数据发现,在各省市的高校层次分布中,除了双非院校,211院校方面,北京的最多有27所,然后是江苏11所,上海10所。985院校方面呢,北京9所,其次山东和上海均有4所。
高校类型:国内三分之一都是理工院校
然后我们在放眼全国的高校类型,可以看到理工类院校是最多的,占比高达30.93%。接着就是综合类院校了,占比为29.14%。师范类有8.7%。
大学热度排名:厦门位居榜首
中国教育在线网站还有根据搜索数据统计了高校的人气值。
我们对各个高校的人气值进行统计发现:
在全国大学的人气值排名中,厦门大学位居榜首,武汉大学位居第二,四川大学位居第三。北大清华位居四五位。
03工学专业最多 数据解读报考专业
说完了高校,我们再来聊聊专业。我们接着对中国教育在线的专业数据进行了分析整理,共获取1450 条数据。
学科专业:工学专业最多,哲学最少
哪些学科的下分专业最多呢?统计发现,工程学科下的专业多达212种,然后是文学,下分的专业有122种。而哲学这一学科下分的专业最少,仅为4种。
专业热度排名:临床医学搜索最多
同样的,我们也对专业的人气值进行了分析统计:
结果发现,临川医学的搜索度特别高,位居首位。其次是商务经济学,以及电气工程与智能控制。
#没学过却很好奇的专业# 大家对什么专业最好奇
在专业方面,网友们又对对哪些专业感兴趣呢?微博上#没学过却很好奇的专业#这一话题目前阅读达到1.3亿,讨论达到1.3万。
我们从中获取并分析了3544条数据,可以看到:
大家最好奇的专业排行榜上:心理学是妥妥的首位,看来如今人们是越来越重视心理健康了。第二位是护理学,第三位是考古学。
以上就是本次的全部分析啦,最后祝本次高考学子都能取得好成绩,进入理想的大学!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15