网易教育讯 2015年1月14日《2014新东方雅思年度报告》正式发布。
大数据助力美本留学
美本 谢欣燕
我们所处的是一个大数据时代，数据价值体现在生活的方方面面。在这样的形式下，美本业务的数据分析显得格外重要。
我们对全国近40家分公司进行全面数据收集后，得到16，013条有效原始数据，形成《2014美本录取数据》。表头分析维度为：学生姓名、服务类型、服务类型、前期顾问、后期顾问、文书顾问、入学时间、申请类型、TOEFL、SAT1、SAT2、AP、分公司所在地、高中学校名称、GPA、申请学校名称、申请专业、申请类型（ED/EA/RD）、录取结果、奖学金、分校区、学校排名、学校类型。
根据原始数据《2014 美本录取数据》，我们分析得到《2014 美本全国申请结果数据统计分析》。
1. 2014年前途申请人数最多的10所学校：（UC六所算一所,亮黄色所示）
以上学校特征：
a. 除波士顿大学外，清一色公立大学；
b. 基本都是美国各大州州立；追溯原因：美国公立立学校财政不独立，受州政府管辖，因而收多少学生，收什么样的学生也就不是自己能说了算。这样一来，公立学院往往录取的标准比较低，录取率也就比私立大学高。
c. 排名比较集中，近半数学校围绕在Rank 40；
d. UC系统的基本都有了（图中亮黄色突出标示）；
e. 学校都很大。
2. 2014年前途录取率最高的20所学校
统计口径：
a.申请人数在150人以上，已排除申请人数太少的学校；
b.排名在80名以前的学校纳入统计；
c. UC六所算一所,亮黄色所示；
与去年相比，加州学校整体录取率降低，没有一所进入录取率排名前十。可能与加州排华法案有关。一些学员在收到加州拒信后，还以加州排华法案为由，进行了进一步争取，以获得offer。
比较上述两个表格:
“前途录取率最高的10所大学”与“前途申请最多的20所大学”有10所重叠，追溯原因：在咨询顾问的引导下，前途的孩子对自身有比较理性的定位，选校有着较高的录取命中率。
3. 通过大数据分析，我们能准确定位客户的目标学校，助力获得最佳 offer（以深受中国孩子喜爱的美国加州洛杉矶分校为例）
数据分析
a. 2300+档录取的7个孩子，GPA都高于3.7（除了未知GPA）；未能录取的总共4人，其中3人被拒，1人等待；
b. 2200+档录取学生里，GPA都高于3.7（除了未知GPA）；被拒11人，8人GPA在3.7以上；其他3人GPA分别为3.6、3.3、3.3。等待1人，GPA为4.0，TOEFL为108；
c. 2100+档29人录取，有2人GPA低于3.7，分别为3.6、3.5；
d. 2000+档6人录取，GPA都高于3.7（除了未知GPA）；
e. 1900+档录取1人，GPA3.7，TOEFL 105；
f. 1800+档录取1人，GPA3.5，TOEFL 94；
g. 录取UCLA最低分的孩子SAT是1500，GPA3.3，TOEFL 101。
4. 受中国留学生欢迎的典型学校分析
University of California-Berkeley
SAT
录取人数
备注：
a. 所有录取学生里，只有2人GPA低于3.7，分别都是3.3；
b.2300+档学生10录3，与2013年相比录取率明显降低（2013年：2300+档学生4录3）。
Penn State University
SAT
录取人数
备注：
a. 无法区分录取的是主校区还是分校，无法排除“主校不录，建议分校的情况”；
b. 高分档学生情况如下：
2300+区间没有录取的孩子有1个，其中1个显示被拒，被拒这孩子是重庆八中的,TOEFL 114,GPA未知，申请的是ED1；
2200+区间没有录取的孩子有3个，其中2个显示被拒，被拒这孩子是广东实验中学和The Newman School的；
2100+区间没有录取的孩子有6个，其中3个显示被拒，2人GPA低于3.7，分别为3.4和3.5，另1个人GPA刚好为3.7。
University of California San Diego
SAT
备注：
a. 2300+档有1个学生显示没有被录取，是在waitlist上，不是被拒；
b. 2200+档有3个学生显示没有被录取，其中2人被拒，GPA分别为3.3和3.6，另一个人结果为other，GPA为3.6；所有此档被录取的学生，GPA均在3.7以上；
c. 2100+档学生被拒4个，GPA均低于3.7；有两个GPA分别为3.00和3.30的孩子，被录取，分别是本一，北京101中学，申请专业undecided，TOEFL 109; 宁波，Lancaster Catholic High School，申请专业Engineering，TOEFL 107；
d. 2000+档学生被拒30个，10人GPA高于3.7；录取72人，13人GPA低于90；
e. SAT低于1800的学生，录取的有2个，GPA一个3.7，一个3.8；TOEFL分别为85,84；申请的专业分别为Math和Econ；都是合肥分公司的；都申请的是RD;
f. 不知SAT的孩子有1个录取，GPA91。
5. 总结
大数据帮助我们准确定位客户的目标学校，助力获得最佳offer。
大数据帮助我们总结经验，我们可以很便捷地分析位于统计分布尾端的成功案例以及失败教训。
根据IELTS、TOEFL、SAT，GPA和各个学校的典型性分析，学生可以根据大数据，准确定位需要达到的IELTS、TOEFL、SAT、GPA等标准化考试分数。
展望2015年，前途公司的未来数据收集将有改进：
数据收集将与“报完成”联系：数据收集器直接从CRM后台获取最准确的数据——只有数据收集器获得准确完备的数据后，系统方可放行报完成。
用身份证号与学生姓名关联：第二代居民身份证号码中，前1、2位数字表示：所在省份的代码；第3、4位数字表示：所在城市的代码；第5、6位数字表示：所在区县的代码；第7~14位数字表示：出生年、月、日；第15、16位数字表示：所在地的派出所的代码；第17位数字表示性别：奇数表示男性，偶数表示女性。
我们将更准确地通过大数据抓住学生的特质与大学录取的关联，得到更多有趣的结论，例如：大数据表明成功申请出国的12星座中天蝎座最多。
本文来源：网易教育频道专稿
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王晓易_NE0011
