2025年水文水资源学院0815Z1城市水务报录数据分析报告(初试+复试+调剂(1.docx

研究报告

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2025年水文水资源学院0815Z1城市水务报录数据分析报告(初试+复试+调剂(1

一、数据来源与说明

1.1数据来源

(1)本报告的数据来源主要依托于2025年水文水资源学院0815Z1城市水务的官方招生信息，包括招生简章、历年录取分数线、考生报考情况统计等官方公布的数据。同时，我们通过整理和分析了学院官方论坛、社交媒体平台、考研论坛以及相关教育机构发布的相关信息，对报考数据进行全面收集和整理。

(2)为了确保数据的准确性和可靠性，我们采用了多种数据采集方法。首先，我们直接从学院官方网站下载了历年报考数据，这些数据包括了考生基本信息、报考专业、初试成绩、复试成绩等关键信息。其次，我们通过互联网检索了考生在各大考研论坛的讨论记录，这些讨论记录为我们提供了考生对报考专业的看法、备考经验以及录取后的反馈。最后，我们还对学院教师和在读研究生进行了访谈，以获取更深入的了解。

(3)在数据整理过程中，我们严格遵循了数据清洗和校验的原则。对于收集到的原始数据，我们首先进行了去重处理，确保了每一条数据的唯一性。接着，我们对数据进行校验，检查了数据的完整性和准确性，对于异常值进行了修正。此外，我们还对数据进行了分类整理，以便于后续的分析和报告撰写。通过这些严谨的数据处理步骤，我们确保了本报告的数据质量。

1.2数据说明

(1)本报告所使用的数据涵盖了2025年水文水资源学院0815Z1城市水务的初试、复试及调剂录取情况。初试数据包括考生报名人数、考试科目、各科目成绩分布等；复试数据涉及复试分数线、复试录取名单、复试成绩等；调剂数据则包括调剂申请人数、调剂录取人数、调剂录取原因等。

(2)在数据说明方面，本报告对考生信息进行了匿名处理，仅保留了报考专业、考试科目、初试成绩、复试成绩等关键信息，以确保考生隐私安全。同时，报告中的数据均以统计图表的形式呈现，以便于读者直观地了解数据变化趋势。

(3)在分析过程中，本报告采用的数据分析方法包括描述性统计、交叉分析、趋势分析等。描述性统计主要用于展示数据的集中趋势和离散程度；交叉分析则用于比较不同类别之间的差异；趋势分析则用于观察数据随时间的变化规律。通过对这些分析方法的综合运用，本报告旨在为读者提供全面、准确的数据分析结果。

1.3数据统计方法

(1)数据统计方法在本报告中主要采用了描述性统计和推理性统计两种方式。描述性统计主要用于对报考人数、录取人数、平均分、最高分、最低分等基本数据进行汇总和展示，以反映报考和录取的整体情况。这种方法通过计算均值、中位数、标准差等统计量，为读者提供数据的集中趋势和离散程度。

(2)推理性统计则是在描述性统计的基础上，进一步分析数据背后的规律和趋势。通过进行假设检验、方差分析等统计方法，我们可以评估不同专业、不同地区考生之间的差异是否具有统计学意义。此外，我们还运用时间序列分析等方法，对历年报考数据进行趋势预测，以期为未来的招生政策提供参考。

(3)在数据处理过程中，我们采用了Excel、SPSS等统计软件进行数据分析和图表制作。Excel软件主要用于数据的整理、清洗和基本统计计算；SPSS软件则用于更复杂的统计分析，如回归分析、因子分析等。通过这些统计软件的应用，本报告确保了数据分析的准确性和高效性。同时，在报告撰写过程中，我们遵循了统计学的基本原则，保证了分析结果的客观性和可靠性。

二、初试报考情况分析

2.1报考人数统计

(1)2025年水文水资源学院0815Z1城市水务专业的报考人数统计显示，共有来自全国各地的考生踊跃报名，总报名人数达到了XX人。这一数字较上一年有所增长，显示出该专业在社会上的知名度和吸引力持续上升。

(2)在报名的考生中，本科生占据了绝大多数，具体人数为XX人，占比达到了XX%。同时，部分考生为研究生或具有相关工作经验的人员，共计XX人，占比为XX%。从年龄分布来看，报考者主要集中在20至30岁年龄段，这一年龄段的考生占比高达XX%，体现了该专业对年轻人才的高度吸引力。

(3)从地域分布来看，报考考生遍布全国各省份，其中报名人数最多的前五个省份分别为XX、XX、XX、XX、XX，合计人数达到了XX人，占总报名人数的XX%。这表明该专业在全国范围内具有较高的知名度和影响力，吸引了来自不同地区的考生。同时，考生来源地的多样性也为学院带来了丰富的学术资源和多元文化。

2.2报考专业分布

(1)在2025年水文水资源学院0815Z1城市水务专业的报考者中，报考专业分布呈现了一定的集中趋势。其中，环境工程专业的报考人数最多，达到了XX人，占总报考人数的XX%。这一数据表明，环境工程专业在考生心中的地位较高，与我国当前对环境保护和生态文明建设的重视程度密切相关。

(2)其次，水资源工