“十年后，我连log是什么都不知道，还是可以活得好好的！”这句《那些年，我们一起追的女孩》里面的经典台词让人记忆深刻。然而，事实真的是这样吗？

或许，你可以不知道什么是log，但是你却不能不懂数据，特别是“大数据”分析中所展示的深层次内涵和结论。 

“大数据”的概念随着信息技术的发展逐渐深入人心。无论是物理、生物和环境等学术界，还是金融、证券和投行等商界，亦或是军事和通讯等政府领域，都已经开始了依靠数据资源的量化来分析做出决策的进程。

那么，留学申请是不是也需要紧跟“大数据”时代的发展，通过数据分析来促使我们申请更加与众不同呢？

这个问题的答案是显而易见的——基于经验和直觉对申请做出的判断已经不具有广泛的代表性和说服力。所谓经验和直觉，也就是根据过往的学生案例所做出的结论。然而，有限的案例和广泛的数据相比，所做出的判断则有可能大相径庭。

根据数据调查分析，每个大学在招生的过程中都有着各自独特的偏好。在这所大学受到认可的活动或文书，可能在另一所大学并不受欢迎。而且，即使是同样的活动，招生官的认可度和欢迎度在不同的年份也是稍有差异的。

那么，这个结论又是怎么得出的呢？真的有据可循吗？

来自斯坦福大学的统计学家和录取数据分析专家Adam Adler收集了近年来250,000份大学申请者的数据进行分析，这些数据不仅仅包括易于表现为数字的标化成绩、GPA和排名，而且还有申请材料中所展现的活动、文书、领导力、体育和对学校的感兴趣程度等等。

Adam通过不断找寻数据间的关系，比较不同学校之间录取数据的差异，得到了一些新发现。我们将把这份引知的独家发现分享给学生，以此帮助学生通过掌握一些可操作的方法来提高被梦想中的学校录取的几率。

你想知道什么样的活动更受常春藤大学的欢迎吗？

你想了解常春藤大学更偏好什么样的文书话题吗？

你还明白针对不同大学量身定做申请的重要性吗？

这些问题，你都会在Adam的大学申请数据分析讲座中得到答案。你还在犹豫什么呢？

嘉宾介绍：

Adam Adler

斯坦福大学面试官

耶鲁大学法学博士

斯坦福大学学士

引知2017本科申请结果

引知独家暑假项目

（覆盖生物、写作、机器人、公共演讲）