关于“高考大数据”的定义和分类，综合权威信息整理如下：
一、基本定义
高考大数据是指与高考相关的海量数据集合，通过收集、整理、分析考生信息、高校信息、专业信息及历年分数线等多维度数据，为考生提供决策支持的服务系统。
二、主要分类
考生信息数据 包括考生人数、各科成绩分布、学习进度统计等，用于分析个体学习状态和备考情况。
高校信息数据库
涵盖全国2600多所高校的类型（如本科、专科）、地域标签、学科优势等信息，辅助考生进行院校筛选和定位。
分数线与录取数据
包含历年高校录取分数线、专业录取趋势、招生计划等，是志愿填报的核心参考依据。
专业信息资源
提供本科/专科专业介绍、就业方向、课程设置等详细信息，帮助考生了解专业匹配度。
三、应用场景
志愿填报辅助： 通过分数排名、院校及专业匹配算法，为考生推荐合适院校和专业。 学习分析
高校与专业评估：辅助教育机构评估专业竞争力、调整招生计划。
四、技术支撑
高考大数据依托云计算、人工智能等技术，实现数据的高效处理与智能分析，但需注意数据隐私保护与合规性。
综上，高考大数据是现代教育信息化的重要组成部分，通过多维度数据整合，为考生提供科学决策支持。