你不考哪所大學⋯⋯

卮言
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沒想好⋯⋯

高校的資料不太夠支持起來做減法。
京內外
北上廣深以外
南北方
⋯⋯
問題都很難進入到更細部⋯⋯

再想，一起想。

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{
“name”: “某大学”,
“city_tier”: “一线/新一线/省会/普通地级市”,
“climate”: [“寒冷”, “潮湿”, “干燥”],
“campus_style”: [“紧凑”, “分散”, “老校区感强”, “新校区荒”],
“competition_level”: 4,
“transfer_difficulty”: 5,
“major_flexibility”: 2,
“daily_life_score”: 3,
“employment_orientation”: [“考公”, “科研”, “行业就业”, “综合”],
“prestige_bias_risk”: 4,
“recommended_for”: [“自驱型”, “稳定型”, “资源利用型”],
“not_recommended_for”: [“高压敏感型”, “强生活品质依赖型”]
}

也許可以⋯⋯

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校园风景！

沿海/内陆

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交通…

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  1. 城市与地理
    气候、湿冷、干燥、灰霾、离家距离、通勤便利、生活成本、城市资源密度、消费陷阱、实习便利度

  2. 校园空间
    校区分散、跨校区、老旧宿舍、新校区荒凉、校园过大、校园封闭、基础设施不足、上课通勤耗时

  3. 制度强度
    转专业难度、保研导向、绩点压力、竞赛压力、课程负荷、查寝和管理强度、请假与门禁风格

  4. 学术与专业
    大类分流风险、强基础弱应用、强应用弱科研、冷门专业绑定、高淘汰率、课程老旧感、实验资源不均

  5. 生活体验
    食堂评价分化、洗浴条件、网络限制、快递与商业配套、社团活跃度、夜生活匮乏、校内服务效率

  6. 就业与出路
    考公导向、国企导向、互联网导向、科研导向、本地就业强、异地外溢弱、行业实习机会

  7. 误判风险
    名校滤镜、城市滤镜、专业名滤镜、分数不想浪费、家长期待压倒本人偏好

每个标签需说明：
硬排除还是软排除
影响结果页
如何参与问卷分数计算
前端如何可视化

維度表（必備 MVP 24+5 維）

A 紅線維度（一票否決，硬篩）

A1 東三省 / 西北 / 海南 是否一票否決
A2 六朝古都 / 中西部省會 / 沿海新一線 偏好
A3 985/211/雙一流 / 普通本科 / 專科 門檻
A4 學費上限（公辦 vs 民辦 vs 中外合作）
A5 多校區勸退（本科主校區不在主城 → 勸退）

B 生活質量維度（CollegesChat 24 條逐條打分）

B1 上床下桌 / 上下鋪
B2 宿舍 / 教室是否有空調
B3 獨立衛浴 / 公共澡堂（以及澡堂距離）
B4 早自習 / 晚自習
B5 晨跑要求
B6 學期公里打卡數（是否可以騎車）
B7 寒暑假長度 / 小學期長度
B8 外賣政策（禁止 / 外賣牆 / 暢通）
B9 最近地鐵站距離
B10 宿舍洗衣機 / 乾衣機
B11 校園網質量（有線/無線/校外流量計費）
B12 斷電斷網時間點
B13 食堂價格 / 衛生黑歷史
B14 熱水供應時段
B15 校內電瓶車政策
B16 宿舍限電瓦數
B17 通宵自習室
B18 大一能否帶電腦
B19 校園卡體系
B20 是否強發特定銀行卡
B21 超市規模與品類
B22 快遞收發便利度
B23 共享單車覆蓋
B24 門禁 / 查寢 / 封寢 / 晚歸

C 特殊維度

C1 過敏 / 飲食禁忌（回民食堂 / 清真供應 / 過敏源信息）
C2 輪椅 / 無障礙
C3 LGBTQ+ 氛圍
C4 外省人友好度（方言壁壘 / 本地保護）
C5 專業實力（教育部學科評估 A/B/C 檔）

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这咋测啊

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我觉得差不多了，，，其实大家考虑的主要是出不出京吧。。

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