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Python分析42年高考數據,告訴你高考為什么這么難?

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Python分析42年高考數據,告訴你高考為什么這么難?_第1張圖片

大數據文摘授權轉載自 數據森麟

作者: 徐麟


對于已經工作的“上班族”來說,6月7號到9號三天無疑是興奮到飛起的,終于迎來了令人愉悅的端午假期。

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然而有那么一群人,將在端午節日之際迎來人生特別重要的一次經歷或者說是挑戰,那就是高考生們。高考的重要性無須贅述,今天我們就來聊聊那些年我們一起經歷的高考。


歷年錄取率


可能很多經歷過高考的人都不知道高考的全稱,高考實際上是普通高等學校招生全國統一考試的簡稱。從1977年國家恢復高考制度至今,高考經歷了許多的改革,其中最為顯著的變化就是錄取率的顯著提升,曾經的“千軍萬馬過獨木橋”的場景得到了一定程度的緩解。


我們首先看下1977-2018年歷年的錄取人數和未錄取(落榜)人數變化情況,本文數據均來自于網絡公開高考數據:


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可以看到1977年恢復高考之后的幾年,由于種種原因,高考人數到達了一個比較高的點,隨后有所下降。到2000年之后,高考的人數有了進一步的提升,錄取人數也隨之大幅提升,2008、2009達到了頂峰,2010年之后參與高考的人數趨于平穩。


通過上圖也可以發現,早期的高考難度之高,未錄取人數是錄取人數的數倍之多,而且早期的高考實際上在開始之前有預選的過程,能夠參加高考的考生實際上已經經過了一輪大浪淘沙的過程。隨著教育改革,越來越多的考生有機會通過高考接受更進一步的教育。


我們通過下面的百分比圖,對于錄取率的變化進一步加深認知:


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部分代碼如下:




















            
              
                setwd(
                
                  'D:/爬蟲/高考'
                
                )
              
            
            
              
                
                  data
                
                 = read_excel(
                
                  '歷年錄取率.xlsx'
                
                )
              
            
            
              
                data_year = melt(
                
                  data
                
                ,id.vars = 
                
                  '年份'
                
                ,measure.vars = c(
                
                  '錄取'
                
                ,
                
                  '未錄取'
                
                ),
              
            
            
              
                variable.name=
                
                  '錄取情況'
                
                , value.name=
                
                  '人數(萬)'
                
                )
              
            
            
              
                ggplot(data_year,aes(x=年份,y=`人數(萬)`,fill=錄取情況))+
              
            
            
              
                 ? ? ?geom_area(position = 
                
                  'stack'
                
                )+
              
            
            
              
                 ? ? ?ggtitle(
                
                  '歷年高考人數統計(1977-2018)'
                
                )+ theme_wsj()+ 
              
            
            
              
                 ? ? ?theme(axis.text.x = element_text(size=
                
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                  1977
                
                ,
                
                  2018
                
                )
              
            
          


說到這,似乎大家會認為現在的高考并不困難,錄取率已經到達了8成左右,通過高考已經成了家常便飯,如果你真的這樣認為,那只能將下面的表情包送你:

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橫亙在高考生面前的三座大山


名校錄取率


前面我們提到的錄取率有了顯著的提升,然而錄取率實際上是包括了所有的錄取情況,同時包含了本科以及專科的錄取情況。真正的“211”,“985”名校的競爭實際上還是異常激烈的,特別是在一些處于“地獄模式”的高考省份(由于沒有在網上找到海南省的相關數據,我們選取了其他三十個省份、直轄市的數據。


下面就為大家對比各個省份2018年的985、211錄取率:


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可以看到,不同省份的985和211錄取率有著比較明顯的差距,12個省份的985錄取率低于1.5%,安徽,河南,江蘇和貴州更是低于1.2%,作為山東考生的作者也不由得表示“自愧不如”。


即使是錄取率最高的省份,985和211的錄取率也只是5.8%和13.9%,結合現在各大企業在招人要求中對985和211的要求,高考真的并沒有真的變得簡單。


高考人數


除了名校錄取率低之外,高考人數之多也是橫亙在考生面前需要跨過的一個挑戰。由于參與高考人數非常多,對于考試精細度就有了非常高的要求,可能一個細節的失誤就會在全省的排名中下降非常多。


同樣,我們看下各省2018年參與高考的人數:


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河南省2018年的高考人數達到了86.5萬,超過了不丹(80.7萬)整個國家的人口數量,86.5萬這個數據也超過了世界上很多的國家人口數量。廣東、山東、四川三個省的高考人數也超過了50萬。由于參與高考的人數眾多,這些省的高考幾乎都是“肉搏戰”。


高考題目難


除了名校錄取率低,競爭人數多,另一個讓廣大考生為之“折服”的就是那些難度大到放飛自我的題目。其中一個省份的題目難度幾乎是所有考生公認的最高,那就是江蘇省,包括小編所在山東省在內的很多其他省的老師,都會告訴學生不需要關注江蘇的歷年題目,因為本省的考試題目不會那么難。


除了題目難度大,江蘇高考改革的力度和速度也是冠絕全國,我們整理了一份江蘇省2000年以來的歷年高考改革的路線圖:


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看到這些模式的名稱,可能大家已經有些眩暈,也深切體會到能從江蘇高考中殺出重圍的都是勇士。既然已經眩暈,不如就眩暈到底,下面是一道江蘇省高考的真題,自行體驗難度:

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數學、物理這種大殺器都無需出場,只需一道作文題在作者這種“語文天殘”看來就已經slay全場。


高考“殺器”


前面我們說了那么多高考的困難之處,是不是考生們真的就手足無措了呢,實際上并不是,只需要手握一些高考專屬“殺器”就可以迎刃而解(以上純屬虛構)


五年高考三年模擬


此殺器的使用方法無需贅述,只需把其全部吃透,雖然這也不表示高考就一定會有好成績。希望各位考生努力復習,切勿如同書名一樣“五年高考,三年模擬”。

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葛老師


葛老師乃高考中的超級大殺器,其威力可以參考下圖,正所謂人不在江湖,但江湖上始終流傳著他的傳說:

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由于葛老師過于強大,切勿幻想能將葛老師像“五年高考、三年模擬“那樣吃透之后融會貫通,最好的方法就是“走為上計”,B站上的廣大考生已經開始通過彈幕進行了實踐:


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寫在最后


雖然我們前面列舉了高考那么多的不易,但高考實際上為廣大考生提供了改變自己人未來人生命運的機會。相較于其他很多縹緲不定的發展道路,高考給了大家一個明確的努力方向。


最后祝愿廣大考生都能夠放平心態(雖然并不現實),在高考中發揮自己所學,不留遺憾。取得不錯的結果也不要因此沾沾自喜,沒有達到自己的預期的也不要因此消沉,高考是我們人生中非常重要的一段歷程,但不能完全決定我們未來的人生,未來還有很多需要去奮斗、去努力的地方。


后臺回復“高考”可以獲取本文數據和代碼


作者介紹:

徐麟,某互聯網公司數據分析獅,個人公眾號數據森麟(id:shujusenlin)


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