学院081800地质资源与地质工程报录数据分析报告(.docx

研究报告

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学院081800地质资源与地质工程报录数据分析报告(

一、数据来源及处理方法

1.1数据来源说明

(1)本报告所涉及的数据主要来源于学院官方发布的招生简章、历年报考数据统计报告以及网络公开的考研论坛和统计数据。这些数据涵盖了学院081800地质资源与地质工程专业的报考人数、录取人数、录取比例、分数线、考试科目设置、考生背景等多个方面。为确保数据的准确性和可靠性，我们对收集到的原始数据进行了一一核对和整理，并对部分数据进行了必要的修正和补充。

(2)在数据收集过程中，我们特别关注了以下几个方面：一是报考人数的年度变化趋势，以分析市场需求和竞争态势；二是录取人数及比例的变化，以了解学院招生规模和选拔标准；三是考生背景分析，包括学历、专业背景、地域分布等，以期为报考者提供参考。此外，我们还对考试科目设置、分数线变化等关键信息进行了详细记录和分析。

(3)在数据来源方面，我们力求全面、客观地反映学院081800地质资源与地质工程专业的报考和录取情况。为此，我们不仅收集了学院官方数据，还参考了其他相关机构和论坛的数据，以确保报告的全面性和权威性。同时，我们对收集到的数据进行严格的质量控制，以确保报告的准确性。在此基础上，我们对数据进行整理、分析和总结，力求为报考者提供有价值的参考和指导。

1.2数据处理方法

(1)数据处理方法方面，我们首先对原始数据进行清洗，剔除重复、错误或不完整的信息。然后，对数据进行标准化处理，包括统一数据格式、转换数据类型等，以确保数据的一致性和可比性。此外，我们还对缺失数据进行插补，采用均值、中位数或众数等方法填充，以保证分析结果的准确性。

(2)在数据整理过程中，我们按照年度、专业、学历、地域等维度对数据进行分类，以便于后续的分析和比较。同时，我们对数据进行可视化处理，通过图表等形式直观展示数据分布、趋势和关系。此外，我们还运用了统计分析方法，如描述性统计、交叉分析、回归分析等，对数据进行深入挖掘，以揭示数据背后的规律和特征。

(3)为了提高数据处理的效率和准确性，我们采用了编程语言（如Python）和数据分析工具（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）进行数据处理。在处理过程中，我们遵循以下原则：一是确保数据处理过程的透明性，便于后续验证和追溯；二是注重数据处理方法的科学性和合理性，避免因人为因素导致的偏差；三是充分考虑数据的安全性，保护考生隐私和学院利益。通过这些方法，我们确保了数据处理结果的可靠性和实用性。

1.3数据清洗及预处理

(1)数据清洗是数据处理的第一步，我们针对原始数据进行了彻底的检查和修正。这包括识别并删除重复记录，纠正错误的数据输入，如日期格式不正确、数字错误等。对于缺失数据，我们通过插值或删除记录的方式来处理，确保了数据的完整性。

(2)在预处理阶段，我们对数据进行了标准化处理，包括将不同来源的相同字段进行统一格式转换，例如将姓名字段中的全角字符转换为半角字符，将电话号码进行标准化等。此外，我们还对文本数据进行分词和去停用词处理，为后续的自然语言处理分析做准备。

(3)为了提高数据的质量，我们还进行了异常值检测和处理。通过统计分析方法，我们识别出可能的数据录入错误或异常情况，并对其进行了修正或删除。在处理过程中，我们特别关注了可能影响分析结果的关键字段，如考生成绩、录取状态等，确保这些关键数据准确无误。通过这一系列的数据清洗和预处理工作，我们为后续的数据分析和报告编写奠定了坚实的基础。

二、报考人数及录取情况分析

2.1报考人数年度趋势分析

(1)通过对学院081800地质资源与地质工程专业历年报考人数的统计分析，我们可以观察到该专业报考人数呈现出逐年上升的趋势。从2010年至2023年，报考人数从最初的几百人增长至近千人，显示出该专业在市场上的热门程度逐年攀升。

(2)具体来看，报考人数的增长在2015年至2018年间尤为明显，这一时期报考人数几乎翻倍。这一现象可能与地质工程行业的发展前景、就业市场的需求增加以及专业教育质量的提升有关。同时，我们也注意到，报考人数的增长并非线性，而是呈现出波动上升的趋势，这可能与行业周期性波动、政策调整等因素有关。

(3)进一步分析报考人数的年度趋势，我们发现，报考人数在每年的春季达到峰值，随后逐渐下降。这一现象可能与考研报名时间和春季招生政策有关。此外，我们还发现，报考人数的波动与国家经济形势、社会就业环境等因素密切相关。通过对报考人数年度趋势的深入分析，我们可以更好地把握该专业的发展动态和市场需求，为报考者提供有针对性的指导和建议。

2.2录取人数及比例分析

(1)从录取人数及比例来看，学院081800地质资源与地质工程专业近年来录取人数呈现稳步增长的趋势。2010年至2