数据规模：FindingSchool 利用的庞大数据集超过了类似的排名系统，通过明确的权重分配和评分机制，确保了评估的准确性和相关性。

权重分配：我们收集了数千个家庭的反馈，并咨询了50多位行业专家，以创建针对亚洲学生需求的排名权重。

评分机制：每个46个独特的数据点均采用独特的数学模型进行评估，根据其在整体数据分布中的位置进行打分。

排名依据：我们关注数据之间的相对差异，而非绝对值。学校之间没有固定的分数门槛，相反，“录取分数线”会根据数据趋势每年进行调整，类似于大学入学考试。

学校页面目前展示一个评估卡，包含总体评分以及五个关键类别（共计46个数据点）的评分。这五个类别分别是：地理社区、学术实力、升学水平、课外活动和FindingSchool点评。访客可以轻松查看总体分数及各维度评分（从A+到C不等）。对于寄宿学校，还包括详细的总分排名。

用于评估和排名的数据来自三个主要来源：官方学校数据、公开数据以及用户提交的FindingSchool数据。

整个评分体系基于统计分析数百所各级学校的样本所得出的数学模型。每个数据点根据其在整体预测分布中的百分位位置获得相应评分。

• 在寄宿学校评估中： A-到A+占总分的46%，B-到B+占40%，而C占15%。

• 在走读学校评估中：A-到A+占总分的30%，B-到B+占52%，C及其他占18%。

1. [30% - 升学维度]：常春藤联盟录取率、全美前25所大学及前5所文理学院的录取率、全美前50所大学及前10所文理学院的录取率、全美前100所大学及前25所文理学院的录取率，以及历史录取数据汇总。

2. [24% - 学术维度]：课程设置（AP、IB、荣誉及高级课程）、拥有硕士或更高学位的教师比例、AP考试成绩为3、4或5的比例、标准化考试（SAT和ACT）的平均分、AMC数学竞赛成绩，以及FRC机器人竞赛成绩。

3. [14% - 课外活动]：校友捐赠率、社团及活动数量、竞技体育团队评分以及艺术项目评分。

4. [12% - FindingSchool点评]：FindingSchool网站评分、FindingSchool的评论以及历史评分趋势。

5. [8% - 地理社区]：州资源评估、附近顶尖大学密度评分、距最近国际机场的距离、当地设施便利性、交通便利性、城市犯罪率以及当地人口的教育水平。