第 1 组
层次 × 录取位次分层表
把本科批按录取位次从高到低切成若干层，告诉你某个位次能压到哪些学校，以及同层次里哪些学校位次更靠前（更稳）。
图 1 · 层次 × 录取位次分层表
「我这个分数段，985 / 211 / 双一流分别在什么位次区间」—— 志愿填报最直接的分层参照
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「香港」暂无录取位次数据
图 1 需要院校级投档位次（min_rank）数据。当前省份该年份/科类下没有可用记录，这里不会显示 0 冒充真实值。
第 2 组
高就业低门槛四象限
横轴录取门槛、纵轴就业率，把专业分成四象限：「低门槛高就业」是性价比区，「高门槛低就业」要警惕。
图 2 · 高就业低门槛四象限
X 轴 = 录取位次（越靠左越难够到），Y 轴 = 就业率。揭示「双非工科就业率超多数 211」的信息差
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「香港」暂无录取位次数据
图 2 需要同一院校同时具备该省录取位次与就业率记录。三表交叉后无数据时显示本占位，不会显示 0 冒充真实值。
第 3 组
招生规模收缩榜
对比近两年招生规模变化，找出正在缩招（可能转冷）与扩招（可能转热）的专业，提前避开或抓住趋势。
图 3 · 招生规模收缩榜
供给侧视角：哪些专业在缩招、哪些在扩招。竞品很少做，差异化强
📉 缩招 Top 15
| 专业 | 2023 | 2024 | 2025 | 变化率 |
|---|---|---|---|---|
| 工科试验班(计算机与电子通信) | 310 | 297 | 48 | -84.5% |
| 建筑类 | 479 | 313 | 79 | -83.5% |
| 临床医学（卓越医生班） | 640 | 90 | 120 | -81.2% |
| 土木类 | 901 | 609 | 173 | -80.8% |
| 旅游管理类 | 255 | 102 | 54 | -78.8% |
| 历史学类 | 277 | 257 | 85 | -69.3% |
|
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另有 9 条未解锁
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📈 扩招 Top 15
| 专业 | 2023 | 2024 | 2025 | 变化率 |
|---|---|---|---|---|
| 供应链管理 | 206 | 479 | 733 | +255.8% |
| 数字经济 | 944 | 2,034 | 3,143 | +232.9% |
| 无人机应用技术 | 483 | 712 | 1,377 | +185.1% |
| 新能源汽车技术 | 778 | 1,265 | 1,948 | +150.4% |
| 智能建造 | 809 | 1,396 | 2,001 | +147.3% |
| 食品营养与健康 | 309 | 542 | 744 | +140.8% |
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另有 7 个专业属「停招/该年无毕业生」而非缩招，已单列、不混入缩招榜
（否则会以「缩招 100%」的假信号占据榜首）：
计算机科学与技术(校企合作，与青岛英谷教育科技股份有限公司合作)（760→0→0）；工商管理类(财会类)（372→0→0）；土木工程(临沂校区)（280→245→0）；广播电视学(校企合作，与山东智媒文化产业有限公司合作)（240→0→0）；信息管理与信息系统(校企合作，与山东智博信息科技有限公司合作)（200→0→0）；数据科学与大数据技术(校企合作，与青软创新科技集团股份有限公司合（200→0→0）。
口径与样本：数据源
🔴 这是全国口径，不含省份维度——与图 1 / 图 2 的「香港」口径不同，请勿混读。
🔴 已剔除首年规模 < 200 人的专业（基数太小、变化率噪声大）， 以及末年归零的停招专业，有效样本 454 个专业。
⚠️ 专业名未做括号后缀归并，「临床医学」与「临床医学（卓越医生班）」按不同专业计。
school_major_scale（181,188 行 ·
7,653 个专业名 · 1,990 所院校），
比较 2023 → 2025 两年毕业生规模变化率（中间年 2024 一并列出便于看趋势）。
🔴 这是全国口径，不含省份维度——与图 1 / 图 2 的「香港」口径不同，请勿混读。
🔴 已剔除首年规模 < 200 人的专业（基数太小、变化率噪声大）， 以及末年归零的停招专业，有效样本 454 个专业。
⚠️ 专业名未做括号后缀归并，「临床医学」与「临床医学（卓越医生班）」按不同专业计。
第 4 组
就业价值 · 薪资与编制价值榜
把薪资差折算到位次上，回答“多考这些分，毕业后每个月的收入差多少”，并区分编制内外的真实价值。
图 1 · 编制价值榜 —— 同行业非私营 vs 私营薪资差
把「编制价值」量化：同省同年同行业，体制内（非私营）比体制外（私营）多拿多少 —— 差额越大，该行业的编制越值钱
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「香港」暂无行业薪资数据（无 dimension='行业门类' 记录）
图 1 需要该省在
此处不会显示 0 冒充真实值，也不会拿其他口径（如
dimension='行业门类' 下有年平均工资记录。
实测全国 28 个省份有行业门类薪资数据，
其中 22 个省份可成对对比，
6 个省份仅有单一口径
（这些省会走单边展示而非空态，只列出实际存在的那一侧）。
香港不在其中，说明它在该 dimension 下
一行记录都没有——不是被守卫过滤掉的空结果。
此处不会显示 0 冒充真实值，也不会拿其他口径（如
从业人员数 的人数、地市、登记注册类型）顶替工资。
第 5 组
真实口碑榜 · 专业满意度 × 票数
在校生自报的专业满意度与投票数，告诉你哪些专业是“钱多但人人骂”、哪些是“收入一般但口碑好”。
图 2 · 真实口碑榜 —— 专业满意度 × 票数
家长真实投票：哪些「院校 + 专业」组合的满意度最高 —— 票数与满意度必须一起看，低票数的高分是噪声
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「香港」暂无带满意度评分且能回补出省份的专业投票数据（该省 16,393 条全国记录中，命中 0 条）
图 2 需要能通过校名回补出省份的满意度投票记录。
全表
major_satisfaction.province 字段 100% 为空，
省份完全靠 school_name JOIN school 回补（命中率
99.96%）。该省若无命中记录则显示本占位，
不会显示 0 冒充真实值。
第 6 组
低分上好学校 · 层次与门槛分层
年卡专享
用较低的录取位次去够更好的学校层次——这张表回答“我这份成绩，有没有捡漏的机会”。
低分上好学校 · 层次与门槛分层
黑金·年
用较低的录取位次去够更好的学校层次——这张表回答“我这份成绩，有没有捡漏的机会”。
第 7 组
录取门槛 × 自报就业率分布
把录取门槛与自报就业率交叉，标出“性价比断层”：某些专业就业明显不划算，却还要很高的分数。
录取门槛 × 自报就业率分布
黑金·年
把录取门槛与自报就业率交叉，标出“性价比断层”：某些专业就业明显不划算，却还要很高的分数。
第 8 组
就业质量三角 · 难度×供给×就业
把录取难度、招生供给广度、自报就业质量放在一张气泡图上，一眼看出哪些专业是“好考但不好就业”、哪些是“难考但值”。
就业质量三角 · 难度×供给×就业
黑金·年
把录取难度、招生供给广度、自报就业质量放在一张气泡图上，一眼看出哪些专业是“好考但不好就业”、哪些是“难考但值”。
第 9 组
产业景气三档榜
按薪资分位数把专业分成强推荐 / 推荐 / 一般三档，帮你判断某个专业值不值得为了它多考二十分。
产业景气三档榜
黑金·年
按薪资分位数把专业分成强推荐 / 推荐 / 一般三档，帮你判断某个专业值不值得为了它多考二十分。
第 10 组
省级位次涨幅对比
对比各层次院校录取位次的年度漂移，告诉你“同样考 600 分，今年能上的学校比去年高还是低”。
省级位次涨幅对比
黑金·年
对比各层次院校录取位次的年度漂移，告诉你“同样考 600 分，今年能上的学校比去年高还是低”。
第 11 组
一分一段叠合专业线
把一分一段曲线与各专业录取线叠在一起，最直观地看出你的分数在整段分布里处于什么位置。
一分一段叠合专业线
黑金·年
把一分一段曲线与各专业录取线叠在一起，最直观地看出你的分数在整段分布里处于什么位置。
第 12 组
学科评估 A+ / A 分布
教育部学科评估 A+ / A 的院校与学科分布，用来判断某个学科优势学校是否在你能触及的范围内。
学科评估 A+ / A 分布
黑金·年
教育部学科评估 A+ / A 的院校与学科分布，用来判断某个学科优势学校是否在你能触及的范围内。
第 13 组
本省院校毕业生去向地图
本省高校毕业生主要去了哪些城市、哪些行业，看清留在本省与去外省的比重，判断省内就业机会的厚度。
本省院校毕业生去向地图
黑金·年
本省高校毕业生主要去了哪些城市、哪些行业，看清留在本省与去外省的比重，判断省内就业机会的厚度。
第 14 组
A+ 学科 × 录取位次匹配度
把学科评估 A+ 名单与各专业录取位次交叉，回答“以我的分数，哪些强势学科是真的够得着的”。
A+ 学科 × 录取位次匹配度
黑金·年
把学科评估 A+ 名单与各专业录取位次交叉，回答“以我的分数，哪些强势学科是真的够得着的”。