数据算法看如何给孩子选择学校

一年一度的入学大战来了，我蹭个热度，分享一下我司数据产品小王子做的关于用内容算法选择学校的分析。

由于小王子是个单身狗，他给出的数据项都是自己想象的，和真实的家长择校选择内容有出入，不过方法是正确的，各位亲朋可以根据自己看中的点，自己树立数据项，然后进行分析后得到符合自己预期的答案。

内容推荐算法分析：

所有人都是由N个数据特征组成。

分析某一学校全部升学学生，可以得到升学学生共同特征点的组合，并可以按照特征重合人数占比对特征分类。

蓝色为70%升学学生的共有特征。

黄色为50%升学学生的共有特征。

为每类特征设立一个分数，蓝色每项符合条件则打7分，黄色每项符合条件则打5分。

一个新学生将自己的特征数据填入都会得到一个升学特征分数，分数越高，升学可能性越大。

反过来，学校也是由N个数据特征组成。

人们描述A学校升学率的时候，实际表达的意思是：具备A数据特征阵列的学校中，具备a数据特征阵列的学生升学比例高。

因此，择校是选择最合适的学校，选择数据特征对比后升学特征分数最高的学校。并不是人云亦云的好学校，对于学生个案来说升学几率就一定大，匹配才是最重要。