每年的高考无疑是年度最受关注事件之一,牵动着亿万家庭的心。高考对于考生本人及家庭均有着重要的意义,学校、家庭、社会等对高考也极其重视,高考被很多考生及考生家长视为人生的一次转折。想要进入理想大学并非简单考出一个理想的成绩,志愿填报同样是决定能否进入理想院校或理想专业的关键因素,但志愿填报相对于高考而言其重视度不够,考生及其家长投入大量时间及金钱希望能在高考中取得好成绩,相对忽视志愿填报环节。此外,由于资源获取等方面的局限性,考生及家长不能获得足够的信息用于指导志愿填报。考生考出好成绩是前提,填好志愿是关键。因此志愿填报的地位对于考生来说应该仅次于高考,可以将其视为考生的“第二次高考”。十年寒窗,毁于一“报”,将成为考生终生的遗憾。在梯度志愿下,每年都有很多考生因为志愿填报的失误而未能走进理想院校。随着平行志愿的实行,平行志愿使考生拥有了更多的选择机会,但考生志愿决策失误的风险依然存在,同样会因为报考失误而无法走进理想的院校。有部分老师、考生及考生家长不能很好的对以往数据进行分析,造成填报志愿时出现偏差甚至是失误,导致高分考生没能进入自己心仪的大学甚至落榜。高考志愿填报是高考录取工作中不可缺少的重要环节,并被许多人称为“第二次高考”。然而,每年都有大量的考生由于无法有效的对志愿填报信息进行分析处理,只能简单的采用表面信息作为考生志愿填报的依据,导致高分考生最终无法进入自己理想的院校与专业,甚至落榜。文章针对报考中出现的问题,对数据进行了科学的分析与处理,帮助考生合理的选择院校与专业,减小高分考生进入不理想院校专业甚至落榜的可能性。由于不同年份高考信息的不一致性以及院校录取的波动性,导致考生无法根据现有数据正确的选择合适的专业与院校。本文提出了一种基于数据分析的志愿决策模型。首先通过分数—位次—分数的转换,将数据标准化;在此基础上,根据各院校不同年份招生人数的变动自适应的选择合适的数据分析系数,让历年分数信息更具有参考价值。然后根据院校波动类型,确定平滑系数,对院校录取分数的趋势变动进行二次指数平滑预测,确定模型中的关键点,建立录取概率模型;根据提出的模型计算院校录取概率,将院校依概率进行分层聚类,为考生确定报考院校的范围;最后通过考生对院校特征偏好的选取及评分,计算院校与考生理想院校之间的相似度,并以此为评价指标之一,进一步完成院校推荐。实验结果表明,该决策模型能够根据考生的分数、自身条件及选择偏好等因素有效的为考生提供志愿报考中的决策支持。