📐 数据源自静态快照 school_admission_trend.json（生成于 2026-09-30T13:04:30+0800），同一年多个科类/批次时位次取最易入读、计划数为合计；图中位次为「该校在该省该科类当年所有批次中的最低门槛位次」，计划数为各批次合计。Tab 上「·年份」为该科类最新可得年份，年份越新越贴近本届。

📊 近年录取数据

按新高考「物理类/历史类」与老高考「理科/文科」分组展示，避免不同科类混杂。

💡 录取数据仅供参考，实际录取分数可能因年份、批次、科类不同而有差异

🎯 360° 院校综合分析 与去向报告同源 · school_360

📍 以下为「中国人民大学（苏州校区）」在 四川 · 理科 的录取数据 · 本页无考生分数，不做个人定位

📐 录取对比分两组口径，年份不同：院校投档线取 2024 vs 2023。

基于逐年录取最低位次与招生计划，观察该校录取难度的变化趋势。数据覆盖 3 年（2024、2025、2026），含各科类/批次口径。

H1 · 录取最低位次逐年变化 （位次越低越优）

H2 · 招生计划扩缩趋势

📐 口径：四川 · 历史类、文科、物理类、理科 · 近 3 年（2024~2026）（数据源自静态快照 school_admission_trend.json（生成于 2026-09-30T13:04:30+0800），同一年多个科类/批次时位次取最易入读、计划数为合计）。同一年若有多个批次，位次取最易入读的那条、计划数为各批次合计。「—」表示该年该字段尚未公布，不代表 0。

同一所中国人民大学（苏州校区），把它在各招生省的录取最低分换算成该省自己的百分位再横向比——百分位越低＝门槛越高。这样可以消除各省试卷难度、总分、考生人数差异带来的不可比性。

📍 口径：2027届推算 · 依据 2026年院校投档线 · 已排除专项/中外合作/预科等非普通本科批次 ｜文史线（历史类/文科/综合改革）｜18 个招生省可比 ｜其中 83,062 行源数据批次为空，已按未知批次保留并单独标注（未静默丢弃）

各省录取门槛（省内百分位，越短越高）

横条为该校在该省录取最低分对应的省内百分位。琥珀色＝该校所在省（本省），蓝色＝外省招生。

分省明细（按门槛从高到低）

同样百分位：留本省 vs 出省，能上哪一档？

按该校在四川的门槛（省内前 0.49%），同样的位次：留四川读本省院校够得着 139 所，最高档次 985（该档 2 所、门槛至少前 1.29%）；出省够得着 1788 所，最高档次 985（该档 26 所、门槛至少前 0.49%）。两档相同 —— 这一档上两种方式差别不大，区别只在可选数量（本省 139 所 vs 外省 1788 所）。

⚠️ 本省院校样本量天然远小于外省 pool（一个省通常只有几十所本科，外省上千所），上表已把样本量一并列出，请勿把「可选数量多」等同于「质量更高」。

💡 直观理解：中国人民大学（苏州校区）在本省江苏要省内前 2.47% （628 分 · 历史类）；而在其余 17 个招生省里， 门槛中位数是省内前 0.94%， 其中 1 个省比本省更容易进 （最松的三个：吉林 2.59%、山西 2.40%、福建 1.98%）。

数据来源：各省教育考试院公开投档线 T1 官方数据

📍 以下录取分数与位次为四川考生报考中国人民大学（苏州校区）的实录

官方系统说"所有专业都好就业"，我们帮你看见就业市场的另一番景象 —— 专业红绿灯、起薪、行业风口。

另有 1399 个黄牌专业（平稳但需差异化竞争）。完整数据见各校专业详情。

依据教育部历次评选名单整理（国家重点学科 / 国家重点(培育)学科 / 双一流建设学科），由第三方镜像站点采集聚合，以官方发布为准。

暂无数据

左侧是成本（要考到省内前百分之几），右侧是收益（进去之后能拿到什么）。 口径：2027届推算 · 依据 2026年院校投档线 · 已排除专项/中外合作/预科等非普通本科批次

⚠️ 名企进校数只能省内比较：名企进校数只在江苏省内可比，跨省比的是采集深度而非学校吸引力。 跨省对比请用「录取门槛 / 深造率 / 满意度」这些全国统一口径的指标。

📡 招聘需求侧 vs 就业结果侧

这是两件事：需求侧是企业来校想招什么，结果侧是毕业生实际去哪。两者并列参考，不可互相替代。

基于该校就业网对公众 / 自动化访问的实际开放程度客观呈现，用真实采集覆盖佐证，非主观评价。