1樓：眼小牙大滿頭黑髮
1、分位數：可以固定淘汰一定比例的人。如果要求固定淘汰末尾固定比例（比如10%）的人，可以用分位數解決，所有成績按照從大到小排序，然後取90%分位點即可。
2、資料歸一化：拉開資料差距。具體的，比如原來的分數區間是8.9~9.8。可以用min-max歸一化將資料化歸到［0，1]區間，再等比例放大到0-10分的區間上去。
3、分箱：根據分數等頻（每個區間人數一樣多）或等距（區間長度一樣）分箱，將某幾箱低分區間的人淘汰。
4、正態分佈：將資料歸一化後擬合正態分佈，然後淘汰掉低分割槽偏離a倍標準差的人。
2樓：輕海
你要是老師，我感覺學生的日子也太難過了。
很簡單，先分割槽（低於9分的和9－10分的），然後在分割槽裡再分（9.1，9.2，9.3....）。
為了加大差異，可以在該分區內乘以乙個係數（10、100、1000），令其變大——或者你加大作圖區間的精度都可。
前幾天我看錢老班裡學生不及格時，所有人成績開方後乘以了10，降低了不及格率。
但是你這個成績相近太多了，人家班裡大部分不及格才這麼弄的，你要是把90多分的搞成60～90，emm——
如何搭建一套完整的資料指標體系？
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