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摘 要：大数据的分析对高考志愿填报起到了至关重要的作用。本文首先介绍了大数据的处理步骤与方法，接下来说明高考志愿选择的数据处理，最后分析了高考志愿数据的应用，并对大数据在高考志愿中的应用前景进行了展望。
关键词：高考志愿;大数据;挑战;前景
高考是每个学生求学生涯中的一个重要节点，高考志愿的填报直接决定了学生能否被理想的大学录取。如何通过对往年考试和招生录取信息进行分析从而优化高考志愿是每个学生和学生家长在填报志愿中最关心的问题。历年高考数据和招生数据多而繁杂，普通学生和家长很难进行有效的分析。
通过对历年高考大数据的挖掘，结合AI智能算法让学生轻松的对比自己的高考成绩，了解各高校的详细信息。还能综合考生的意愿智能的为考生成提供志愿填报方案，能够帮助学生和家长高质量的完成高考志愿的填报工作。
一、大数据的概述与处理
大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
大数据的处理步骤包括：采集、导入和预处理、统计和分析、挖掘。
大数据处理之一：采集。大數据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。
大数据处理之四：挖掘。与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。
二、高考志愿选择的数据处理
1、高考志愿数据的采集
全国目前积累的海量、详实的高考数据，包括考生的考生信息、考试信息和志愿信息。这些海量的数据中蕴含着丰富的关于高考成绩以外的有用知识，利用这些数据获取有用知识是各级教育部门共同的迫切需求。通过大数据分析技术进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，来发现数据中存在的潜在关系和规则、预测分析考生成绩发展趋势，在如何解决普通高考地区间的差距具有非常重要的实际意义。
2、高考志愿数据的云计算
高考分数的分析涉及到海量数据的处理分析，利用大数据、云计算技术快速、准确处理海量数据的优势，可以使高考分数的分析和采用更加高效便捷。大数据、云计算可以应用到高考分数的整理、转换、加权评定标准化以及形成成绩报告等方面，促进高考分数科学高效的分析和利用。
为了让考生能够科学地选择专业，基础教育应该适当地加入帮助学生认识各种职业和了解自己专业倾向的课程。让学生逐步了解社会上的各种职业，以及职业所需要的专业技能。其次，可以通过分析性格、行为、习惯、思维特点等大数据来判断学生的专业倾向、职业倾向，为考生选择专业提供参考。每个学生都有自己擅长的事情，做自己擅长或者感兴趣的事情更容易成功。大数据分析可以帮助学生了解和认识自己的优势、弱势，真正的认识自己才能对自己的未来做出科学的规划。
总之，大数据、云计算可以帮助高校科学设置专业、科学设置专业招生计划，促进.教育资源的科学合理分配。大数据、云计算可以帮助学生认识自己的专业倾向，为科学的选择专业提供参考，从而帮助考生在具有优势的专业上获得发展和成功。
三、大数据在高考志愿中的应用与前景
1、高考志愿数据的运作与应用
利用大数据多侧面的、系统性的进行分析，配备专业咨询师和各高校学长学姐进行一对一的服务，为考生提供高考志愿填报咨询方案，每个人各不相同，根据考生的分数情况及志愿意向，综合大数据进行分析，为考生“量身定做”志愿填报方案，充分体现考生志愿个性化，帮助考生在自身分数的基础上，进入最好的学校。杜绝千篇律，工厂式复制。观察最新高考动态，推送最新高考资讯，建立网站、手机APP、微信公众号等，全方位服务。
通过搜集各高校近十年来的招生计划及录取分数线，以招生计划、招生录取率等指标为依据，建立大数据库，整理分析各院校及专业的基本走势，让高考志愿填报更趋于合理性，科学性。智能引导与多维数据分析，避免繁项的查询与对比，最大程度降低考生分值的浪费，以合理的计算和一对一服务咨询让考生冲稳保垫得心应手，尽最满足考生爱好和志向，以专业的水准为考生推荐院校专业。
2、大数据在高考志愿中的前景与挑战
面对互联网海量的高校宣传信息，考生缺乏快速、准确辨识有用信息的甄别能力，对自身的职业倾向不明确，对高校的专业设置、专业发展前景、就业方向缺乏明确认识，对目标院校的录取分数、招生计划、报考人数、区域分布缺乏数据分析能力，出现高分低就、落榜等现象，影响人生规划。
高考志愿的数据录入将是一项艰巨且庞大的任务，有了大数据的帮助，我们可以很快的得到一个完整的数据库，从而减轻工作量并高效的完成数据录入。随着时代的发展，理性资本将引领大数据行业健康发展，大数据时代将会给人类社会带来巨大变化，大数据将得到进一步的发展和壮大。大数据是一个好的工具，就像计算机一样，帮助人们提升社会生产效率，了解事物真相，认识客观规律，同时加快进入智慧社会。
参考文献
[1]程慧芳.大数据、云计算与高考的精准化研究[J].教育学原理.2017年5月
[2]汪洪江.基于高考大数据的教育公平研究[J].公共管理.2016年12月
[3]许焕新，崔秀艳，李战军.基于大数据的高考志愿辅助填报系统设计与实现[J].数据挖掘.2019年3月
作者简介：
李琳，沈阳大学机械工程学院，本科生
厉欢，沈阳大学建筑工程学院，本科生
金英兰，沈阳大学经济学院，副教授
关键词：高考志愿;大数据;挑战;前景
高考是每个学生求学生涯中的一个重要节点，高考志愿的填报直接决定了学生能否被理想的大学录取。如何通过对往年考试和招生录取信息进行分析从而优化高考志愿是每个学生和学生家长在填报志愿中最关心的问题。历年高考数据和招生数据多而繁杂，普通学生和家长很难进行有效的分析。
通过对历年高考大数据的挖掘，结合AI智能算法让学生轻松的对比自己的高考成绩，了解各高校的详细信息。还能综合考生的意愿智能的为考生成提供志愿填报方案，能够帮助学生和家长高质量的完成高考志愿的填报工作。
一、大数据的概述与处理
大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
大数据的处理步骤包括：采集、导入和预处理、统计和分析、挖掘。
大数据处理之一：采集。大數据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。
大数据处理之四：挖掘。与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。
二、高考志愿选择的数据处理
1、高考志愿数据的采集
全国目前积累的海量、详实的高考数据，包括考生的考生信息、考试信息和志愿信息。这些海量的数据中蕴含着丰富的关于高考成绩以外的有用知识，利用这些数据获取有用知识是各级教育部门共同的迫切需求。通过大数据分析技术进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，来发现数据中存在的潜在关系和规则、预测分析考生成绩发展趋势，在如何解决普通高考地区间的差距具有非常重要的实际意义。
2、高考志愿数据的云计算
高考分数的分析涉及到海量数据的处理分析，利用大数据、云计算技术快速、准确处理海量数据的优势，可以使高考分数的分析和采用更加高效便捷。大数据、云计算可以应用到高考分数的整理、转换、加权评定标准化以及形成成绩报告等方面，促进高考分数科学高效的分析和利用。
为了让考生能够科学地选择专业，基础教育应该适当地加入帮助学生认识各种职业和了解自己专业倾向的课程。让学生逐步了解社会上的各种职业，以及职业所需要的专业技能。其次，可以通过分析性格、行为、习惯、思维特点等大数据来判断学生的专业倾向、职业倾向，为考生选择专业提供参考。每个学生都有自己擅长的事情，做自己擅长或者感兴趣的事情更容易成功。大数据分析可以帮助学生了解和认识自己的优势、弱势，真正的认识自己才能对自己的未来做出科学的规划。
总之，大数据、云计算可以帮助高校科学设置专业、科学设置专业招生计划，促进.教育资源的科学合理分配。大数据、云计算可以帮助学生认识自己的专业倾向，为科学的选择专业提供参考，从而帮助考生在具有优势的专业上获得发展和成功。
三、大数据在高考志愿中的应用与前景
1、高考志愿数据的运作与应用
利用大数据多侧面的、系统性的进行分析，配备专业咨询师和各高校学长学姐进行一对一的服务，为考生提供高考志愿填报咨询方案，每个人各不相同，根据考生的分数情况及志愿意向，综合大数据进行分析，为考生“量身定做”志愿填报方案，充分体现考生志愿个性化，帮助考生在自身分数的基础上，进入最好的学校。杜绝千篇律，工厂式复制。观察最新高考动态，推送最新高考资讯，建立网站、手机APP、微信公众号等，全方位服务。
通过搜集各高校近十年来的招生计划及录取分数线，以招生计划、招生录取率等指标为依据，建立大数据库，整理分析各院校及专业的基本走势，让高考志愿填报更趋于合理性，科学性。智能引导与多维数据分析，避免繁项的查询与对比，最大程度降低考生分值的浪费，以合理的计算和一对一服务咨询让考生冲稳保垫得心应手，尽最满足考生爱好和志向，以专业的水准为考生推荐院校专业。
2、大数据在高考志愿中的前景与挑战
面对互联网海量的高校宣传信息，考生缺乏快速、准确辨识有用信息的甄别能力，对自身的职业倾向不明确，对高校的专业设置、专业发展前景、就业方向缺乏明确认识，对目标院校的录取分数、招生计划、报考人数、区域分布缺乏数据分析能力，出现高分低就、落榜等现象，影响人生规划。
高考志愿的数据录入将是一项艰巨且庞大的任务，有了大数据的帮助，我们可以很快的得到一个完整的数据库，从而减轻工作量并高效的完成数据录入。随着时代的发展，理性资本将引领大数据行业健康发展，大数据时代将会给人类社会带来巨大变化，大数据将得到进一步的发展和壮大。大数据是一个好的工具，就像计算机一样，帮助人们提升社会生产效率，了解事物真相，认识客观规律，同时加快进入智慧社会。
参考文献
[1]程慧芳.大数据、云计算与高考的精准化研究[J].教育学原理.2017年5月
[2]汪洪江.基于高考大数据的教育公平研究[J].公共管理.2016年12月
[3]许焕新，崔秀艳，李战军.基于大数据的高考志愿辅助填报系统设计与实现[J].数据挖掘.2019年3月
作者简介：
李琳，沈阳大学机械工程学院，本科生
厉欢，沈阳大学建筑工程学院，本科生
金英兰，沈阳大学经济学院，副教授