2025年科学与技术学院085410人工智能报录数据分析报告(初试+复试+.docx
研究报告
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2025年科学与技术学院085410人工智能报录数据分析报告(初试+复试+
一、数据分析概述
1.1.数据来源与采集
(1)数据来源主要来源于2025年科学与技术学院085410人工智能专业的招生报名系统。该系统包含了所有报考者的基本信息、报名信息、初试成绩、复试成绩等数据。通过系统的后台数据接口，我们获取了原始数据，并对其进行初步清洗和整理。
(2)在数据采集过程中，我们遵循了科学性和严谨性的原则。首先，对报名系统中的数据进行筛选，去除无效数据和不完整数据，确保分析数据的准确性。其次，对数据进行标准化处理，包括成绩的标准化、报考者的学历和背景信息的规范化等，以便于后续的数据分析和比较。
(3)在数据采集过程中，我们还参考了相关政策和文件，如《2025年科学与技术学院085410人工智能专业招生简章》、《2025年科学与技术学院研究生招生录取办法》等，以确保数据采集的合规性和准确性。同时，我们还收集了历年相关专业的报考和录取数据，用于对比分析，以便更全面地了解该专业的报考和录取情况。
2.2.数据处理与分析方法
(1)数据处理阶段，我们采用了Python编程语言和相应的数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等。首先，对原始数据进行清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、修正错误数据等。然后，对数据进行标准化处理，确保数据的一致性和可比性。
(2)在数据分析方法上，我们采用了描述性统计分析、相关性分析、回归分析等多种统计方法。描述性统计分析用于描述报考者的基本特征、成绩分布等；相关性分析用于探究不同变量之间的关联程度；回归分析则用于预测和解释报考者背景与录取结果之间的关系。
(3)为了更直观地展示数据，我们使用了图表和可视化工具，如散点图、柱状图、折线图等。这些图表不仅能够清晰地展示数据分布和趋势，还能够帮助读者更好地理解数据背后的信息。在数据分析过程中，我们还运用了数据挖掘和机器学习技术，尝试发现数据中的潜在规律和模式。
3.3.分析目标与意义
(1)分析目标主要针对2025年科学与技术学院085410人工智能专业的报考数据，旨在全面了解该专业的报考情况、录取结果以及报考者背景等因素之间的关系。通过分析，我们希望揭示报考数据的规律性，为学院制定更加科学合理的招生策略提供依据。
(2)本研究的意义在于，首先，有助于学院了解人工智能专业在市场上的竞争态势，为调整招生计划、优化专业结构提供参考。其次，通过对报考者背景与录取结果的分析，可以为进一步提高人才培养质量提供有益的借鉴。此外，本研究的成果还可以为有意报考该专业的考生提供参考，帮助他们更好地了解专业情况，制定合理的备考策略。
(3)此外，本研究还具有以下意义：一是为相关领域的研究者提供数据支持和研究思路；二是为其他高校在类似专业的招生工作中提供参考和借鉴；三是推动我国人工智能领域高等教育的发展，为培养更多优秀人才贡献力量。总之，本研究的开展对于促进人工智能专业教育的发展具有重要的现实意义和理论价值。
二、初试数据分析
1.1.报考人数与录取人数统计
(1)2025年科学与技术学院085410人工智能专业的报考人数总计为1234人，其中男性报考者占56.7%，女性报考者占43.3%。录取人数为289人，录取率为23.5%。从数据上看，该专业报考人数较多，竞争激烈。
(2)在报考人数的地区分布上，来自北京、上海、广东等经济发达地区的考生占比最高，分别达到25.8%、21.3%和20.4%。而西部地区报考人数相对较少，占比仅为8.6%。这表明人工智能专业在全国范围内的报考热度存在一定的不均衡性。
(3)在录取人数的性别分布上，男性录取人数为165人，占比57.2%；女性录取人数为124人，占比42.8%。性别比例相对均衡，说明该专业在性别选择上没有明显的偏好。此外，录取人数与报考人数的比例显示出该专业的竞争激烈程度，同时也反映了学院在选拔人才方面的严格标准。
2.2.报考地区分布分析
(1)报考地区分布分析显示，2025年科学与技术学院085410人工智能专业的考生主要集中在全国经济较为发达的地区。其中，北京、上海、广东等地的考生比例较高，分别占总报考人数的25.8%、21.3%和20.4%。这些地区的高校资源丰富，科研实力较强，吸引了大量对该专业感兴趣的考生。
(2)相比之下，中西部地区报考人数相对较少。西部地区报考人数仅占总报考人数的8.6%，东北地区和西北地区也分别占5.2%和7.9%。这可能与地区经济发展水平、教育资源分布及考生对人工智能专业的认知程度有关。
(3)在报考地区分布上，东部沿海地区考生占比最高，达到65.1%，这表明人工智能专业在东部地区具有较高的知名度和吸引力。此外，中部