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欢迎来到克莱尔欧洲大学排名（Clare EU UniRanks）！

在各种润学论坛，可以说三分之一的问题都是选校选offer，尤其是欧陆，简直是重灾区。当然，这是由于欧陆院校普遍曝光度小、知名度差的原因，导致去除超一流院校后很难区分院校层次。这种时候，可见排名的重要性。然而，常见的排名比如 QS 之类的问题懂得都懂、不再赘述，而即使是 Nature Index 或者 CS Rankings 之流，也很难给出一个令人满意的答案。

这里介绍一种个人认为极其科学的大学排名方法，用以量化院校的可读性。可以说，虽然做不到完美拟合院校真实实力，但也是无限逼近，起码参考性上也是秒杀当今所有知名排名。

当然，我个人是没有那么多精力统计完所有的院校的，所以各位有精力的话也可以帮忙一起录入数据、为润学贡献一份自己的力量！

废话不多说，开始介绍排名方法。

排名方法

所有原始数据及其解释如下（均取编辑时最新数据）。

取自各大学的财务报表（Finance Statement）、**年度报告（Annual Report）或官网统计（Number & Figure）**的数据：

取自各大学科研论文发表统计相关的数据：

额外提及一点，就是还有一个用于调参的数值是回归系数（Regression Coefficient, 简称 R）。这个数值用于将一项基于所有参与排名的大学的指标的平均数调到比如说 50.00 之类，如此一来可以防止在计算总分时某项指标得分过高或过低导致总分失真的情况发生。

以上是所有原始数据。各项二级数据及其解释如下：

声誉（Reputation, 简称 Rept）

一所大学的声誉由以下公式计算得出：

Rept = (Pub.Gs + Dons) / (Pub.Gs + T.Fees)

如何理解这个公式？

首先，需要介绍一个新概念叫金字塔模型。灵感来源于知乎一名答主的一篇回答。

金字塔模型指由捐款（Dons）、财政拨款（Pub.Gs）和学费（T.Fees）三项指标依次自顶向下排列组成的模型。很好理解的是，如果这个模型是个正金字塔，也就是当 Dons ＜ Pub.Gs ＜ T.Fees 时，说明这所大学的性价比很低、得到的回报远远比不上学生付出的金钱；反之，当 Dons ＞ Pub.Gs ＞ T.Fees 时，比如 ETH Zurich（2023）的 Dons 为 132,000,000 CHF、Pub.Gs 为 1,365,000,000 CHF 而 T.Fees 为 37,000,000 CHF，Dons 是 T.Fees 的四倍左右，那么可以近似视作一个倒金字塔，就说明这所大学的性价比很高、很值得读、回报付出比很高。反例比如 Uni Oxford（2023）的 Dons 为 ￡183,700,000、Pub.Gs 为 ￡229,200,000 而 T.Fees 为 ￡504,200,000，Dons 只有 Pub.Gs 的二分之一且只有 T.Fees 的四分之一，呈正金字塔型，反映出其付出回报比低。

在理解了金字塔模型的概念后，这个计算声誉的公式也就很好理解了。这个公式的目的是得出三个变量之间的一个比例数值，而作者数学水平有限，只得设计出如此公式。大致设计思路就是计算出 Dons 和 T.Fees 的比值，然后为了防止出现免学费（导致比值无穷大）或者没有捐款但财政拨款很高（没有捐款传统导致捐款少，但政府很重视）之类的情况出现，在除式两边各加了一次 Pub.Gs 来调和比例。

再然后还有一种加了对数处理后的公式：Rept = Log ((Pub.Gs + Dons) / (Pub.Gs + T.Fees) + 1, R) 。这里使用了以 R 为底的对数处理以消除边际效益的影响并进行调参，而前项的 + 1 是为了防止在进行对数处理时出现自参数小于 1 导致出现负数的情况。

那么最后看看实际效果如何：

以及极端情况：

那么关于 Rept 就说明到这里，简而言之就是一个关乎性价比的指标，富哥可略。

教学（Teaching, 简称 Tng）

一所大学的教学由以下公式计算得出：

Tng = (Ac.Staff / Stu) * (Total.I / Stu)

这个公式可以拆为两个部分，也就是师生比（Ac.Staff / Stu）和学生人均资金（Total.I / Stu）。很好理解，所以不多赘述。还有一种加了对数处理后的公式，可参见上文。

那么看看实际效果如何：

以及极端情况：

那么关于 Tng 就说明到这里，简而言之就是一个关乎体验和质量的指标，衡水式教育爱好者可略。

教育（Education, 简称 Edu）

一所大学的教育由以下公式计算得出：

Edu = (Rept + Tng) / 2

也很好理解，其实就是 Rept 和 Tng 的平均数，所以不多赘述。

这里说明两种特殊情况。

  1. Rept 高但 Tng 低：我愿称之为典型的放养式教育，很适合草根出身的贫民。当然常规情况下 Rept 高但 Tng 低是不如双高的，只是说竞争一般没那么激烈、性价比拉满了。可以发现，德国的大学其实就属于这种类型——不收学费、门槛低，但是体验和质量只能说是一言难尽......
  2. Rept 低但 Tng 高：属于是贵族学校了，适合金币多的富蛆和去镀金的小瘤。同上，低性价比会劝退很多人，所以竞争一般也没那么激烈。可以发现，英国的大学其实就属于这种类型——体验和质量很不错，但是成本......懂得都懂。

如果纯读书不看科研的话，到这里已经可以不用继续往下看了，因为往下都是考虑科研实力的指标。

自然科研（Nature Science Research, 简称 NSR）

一所大学的自然科研由以下公式计算得出：

NSR = NIS / Stu

很好理解，其实就是一所大学的学生人均在自然科学领域的发文量的一个指标，所以不多赘述。还有一种加了对数处理后的公式，可参见上文。

计算机科研（Computer Science Research, 简称 CSR）

一所大学的自然科研由以下公式计算得出：

CSR = (CSRC * CSRF) / Stu

这个公式先是拿 CSRC 乘以 CSRF 算出了一所大学的总发文量，然后再除以学生人数，得到的一所大学的学生人均在计算机科学领域的发文量的一个指标。还有一种加了对数处理后的公式，可参见上文。

以下是总分指标，如果既读书也做研究的话可以多参考以下指标。当然，如果纯读书或者纯做研究的话建议还是参考前面的 Edu、NSR 或者 CSR。

自然科学综合（Nature Science Total, 简称 NST）

一所大学的自然科学综合由以下公式计算得出：

NST = (Rept + Tng + NSR) / 3

这个公式很好理解，不多赘述。这个指标是综合考虑了 Rept、Tng 和 NSR 的结果，也就是教研结合的最终分数。

那么看看实际效果如何（自参数经过对数处理）：

计算机科学综合（Computer Science Total, 简称 CST）

一所大学的自然科学综合由以下公式计算得出：

CST = (Rept + Tng + CSR) / 3

同上。实际效果（自参数经过对数处理）：

自然&计算机科学综合（Nature & Computer Science Total, 简称 NCST）

一所大学的自然&计算机科学综合由以下公式计算得出：

NCST = (NST + CST) / 2

那么看看实际效果如何（自参数经过对数处理）：

适合给那些电子工程、生物信息之类专业的学生参考，也就是既得考虑自然科学也得考虑计算机科学。

以上就是排名方法的介绍了。不要问我为什么不考虑社会科学等等却只考虑理工科。如果是考虑社科之类的话，个人推荐是采用 Uni Leiden 的 CWTS 中的参数，然后自行魔改。

共享说明

文件是采用 Excel 的形式，下载后默认是按照 NCST 排名的情况，自行查看、对比各院校数据即可。

如果想为此项目贡献一份力的话，请根据表格模式添加完院校后确保表格右侧 Average 四项数值为 50（最好是50.00）。这就是上方的 R 计算出的平均值，数学好一些的都懂吧。总之就是添加完后可以帮忙微调 R，如果勉强的话也不用了，影响不会很大。在处理完之后正常提交，记得在备注栏填写所用数据的来源（链接形式）、警告（存疑点）和使用的汇率。

感谢各位的支持和参与！

  • Author: AutoModerator
  • Created: 2024-04-02 08:52:05 UTC
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是的，北大12，清华14，这两个都是不错的求学地点

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  • Created: 2024-04-02 08:52:05 UTC
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生化环材，狗都不学

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  • Author: No-Lab4175
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大剑粉！

  • Author: unibody8964
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我佛，直接来了个润学PhD

  • Author: 6uttslapper
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PhD？这位润友的论文题目一定是《润学的艺术与科学：如何优雅地逃离现实》。🎓

^我是自动回复机器人流浪鸭鸭，欢迎给鸭鸭打赏。 ^要和我对话请在发言中带上“鸭鸭”。

  • Author: [deleted]
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这个不错，比支校港校新校盯着指标硬刷排名合理多了

  • Author: Eplankton
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https://github.com/Eplankton/EmbedRoadAndCSInEU

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社科人不懂帮顶

  • Author: Dull_Discussion_7964
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让gpt帮忙解释解释

  • Author: siiiii_d
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你sub最近怎么一下子变这么专业了

  • Author: unibody8964
  • Created: 2024-04-02 23:10:00 UTC
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马上开办Ranking世界第一的润学专业

  • Author: Old_Hero_in_NanJing
  • Created: 2024-04-02 18:16:34 UTC
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太专业了

  • Author: Murky_Mobile4833
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牛逼

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精品，看不懂，但我给你磕一个

  • Author: Livid_Tutor_6310
  • Created: 2024-04-04 19:17:29 UTC
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比QS强一万倍

  • Author: Hippoppoppo
  • Created: 2024-05-10 21:59:01 UTC
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NYT 有一个小web app叫“build your own college ranking”. 我觉得这个app的逻辑和UI都很有参考价值

比如说如果你能让用户根据自己的价值取向设置权重，虽然还是简单的平均值，结果就变成了customized recommendation。 你用R的话用shiny可以复刻一个动态筛选、加权的UI