工程学院081100控制科学与工程报录数据分析报告(初试+复.docx

研究报告

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工程学院081100控制科学与工程报录数据分析报告(初试+复

一、数据来源与处理

1.1数据来源

(1)数据来源方面，本报告所涉及的数据主要来源于工程学院081100控制科学与工程专业的官方公告、历年招生简章、官方网站公布的数据以及相关教育机构的统计数据。这些数据涵盖了考生报名信息、初试成绩、复试成绩、录取名单等多个方面，为全面分析报录情况提供了可靠依据。

(2)在收集数据的过程中，我们首先对官方网站发布的招生简章进行了详细阅读，从中提取了招生计划、考试科目、录取原则等重要信息。同时，我们还对历年招生数据进行整理，包括报名人数、录取人数、录取率等关键指标，以便进行纵向对比分析。

(3)为了确保数据的准确性和完整性，我们对收集到的数据进行核对和清洗。在核对过程中，我们对报名信息、成绩单等原始数据进行逐一核对，确保信息的准确性。在数据清洗方面，我们对缺失值、异常值进行了处理，确保数据质量。通过以上数据来源和处理的措施，为后续的分析提供了坚实的基础。

1.2数据处理方法

(1)在数据处理方法方面，我们采用了多种统计和分析技术来确保数据的准确性和可靠性。首先，我们对原始数据进行数据清洗，包括去除重复记录、纠正错误信息以及处理缺失值，以确保数据的一致性和准确性。

(2)接着，我们运用描述性统计分析方法对数据进行初步的总结，包括计算平均值、中位数、标准差等统计量，以便对报名人数、初试成绩、复试成绩等关键指标有一个整体的认识。

(3)为了更深入地分析数据之间的关联性，我们采用了相关性分析和回归分析等方法。通过相关性分析，我们可以了解不同变量之间的线性关系，而回归分析则帮助我们预测变量之间的依赖关系，从而为招生政策的制定和改进提供科学依据。此外，我们还使用了图表工具，如柱状图、折线图和饼图等，以直观地展示数据分布和变化趋势。

1.3数据清洗与整合

(1)数据清洗与整合是数据分析过程中的关键步骤。在处理数据时，我们首先对收集到的原始数据进行细致的检查，识别并纠正错误信息。这包括对报名信息的姓名、性别、年龄等基本信息进行核对，确保无误。

(2)对于缺失数据的处理，我们采取了多种策略。针对完全缺失的数据，我们根据数据的重要性选择填充方法，如均值填充、中位数填充或使用模型预测缺失值。对于部分缺失的数据，我们则通过插值或邻近值法进行补充，以保证数据的完整性。

(3)在数据整合阶段，我们针对不同来源的数据进行了统一格式转换，确保数据的一致性。这包括对日期格式、分数格式等进行标准化处理，以及将不同数据集进行合并，以便于后续的统计分析。此外，我们还对数据进行分类和编码，以便于后续的查询和分析。通过这些措施，我们确保了数据的准确性和可用性，为后续的深入分析奠定了坚实的基础。

二、报名情况分析

2.1报名人数统计

(1)报名人数统计方面，本报告对工程学院081100控制科学与工程专业的历年报名人数进行了详细梳理。从数据中可以看出，近年来该专业的报名人数逐年上升，呈现出明显的增长趋势。尤其在近年来，随着控制科学与工程领域的发展，越来越多的考生选择报考该专业，报名人数的增长速度进一步加快。

(2)具体到每年的报名人数，我们可以看到，2019年至2023年间，该专业的报名人数从最初的几百人增长至近千人。这一增长趋势反映了控制科学与工程专业在社会各界的认可度不断提高，吸引了越来越多的优秀考生。

(3)进一步分析报名人数的地区分布，我们可以发现，报名人数最多的地区主要集中在东部沿海地区和一线城市。这些地区的考生对于控制科学与工程专业具有较高的兴趣，同时，这些地区的高校和研究机构也为考生提供了良好的学习和发展平台。此外，中西部地区和农村地区的报名人数也在逐年增长，显示出该专业在全国范围内的普及程度逐渐提高。

2.2报名地区分布

(1)报名地区分布方面，本报告对工程学院081100控制科学与工程专业的考生来源进行了详细分析。数据显示，该专业的报名考生来自全国各地，覆盖了东、中、西、南四大地理区域。其中，东部沿海地区和一线城市作为经济发达、教育资源丰富的地区，吸引了大量考生。

(2)具体来看，东部沿海地区，尤其是北京、上海、广东等地的考生人数占据较大比例，这些地区的高校和研究机构在控制科学与工程领域具有较高的声誉，吸引了众多优秀考生。同时，中西部地区和农村地区的考生人数也在逐年增加，显示出该专业在全国范围内的普及趋势。

(3)在报名地区分布中，还可以观察到一些特殊现象。例如，部分省份或地区由于高校资源相对集中，考生人数较多，形成了报名高峰。而一些地区由于高校资源相对匮乏，考生人数较少。此外，近年来，随着国家政策的扶持和地方经济的快速发展，一些中西部地区和农村地区的考生人数增长较快，为控制科学与工程专业的发展