申请国际学校，当然首先是学校选择，学校选择的第一步则是确定可选集，只有可选集尽可能大才能尽可能选到心仪的学校（娃爸就是因为可选集没有选好，迷信于“十大，二十，大三十大”国际学校的软文，错失了一个优质名校申请，这个后文具体分析每个学校时再谈）。因此，再次摒弃某某“十大”国际学校，某某“国际学校介绍”之类的软文，因为其中的十大在亿米君实际计算后发现对亿米君个人关注的鸡娃维度意义不大，而是选择所有可能的学校集，概率论告诉亿米君们选择集越大成功概率越高，当然，对于DIY更重要的是资源免费。
最重要的是，这里几乎所有的国际学校的名称都有了，就亿米君的经验来看，书中遗漏、没有提到的国际学校可能很少很少（万事无绝对）。根据其中的统计，香港的国际学校超过80家，亿米君想作为申请的可选集，考虑到几乎每家申请都要交面试费和花费时间浏览英文网站（这部分的详细内容下期将请妈妈继续补充，是的，妈妈永远比爸爸做的多一点），80家已经是足够大的集合了。
有了可选集之后，就来选择最合适鸡娃的未来“竞技场”。数据仍是基于实用主义，鸡娃家长最喜欢的升学和成绩。几乎每家知名的国际学校都会提供每年的学校考试成绩，比如IB，A-level，SAT，ACT等，这是认知成绩的第一个维度，每家知名的学校也会提供每年毕业生的大学去向，这想必是鸡娃父母们更关心的第二个考虑维度。关于IB等成绩将在后期中详细讨论，这里简单提供一个计算未来大学去向的小程序，本着一切都需要量化的原则，亿米君们最看重百分比。
继续以香港国际学校HKIS为例，其提供过往三年的毕业生去向统计，学生去向如所示：
import pandas as pd
test=“这里从PDF对应位置黏贴你想要的数据集，比如选择所有的美国学校录取，所有学校录取等”
test1=test.split()
res=[int(ele)if ele.isdigit()else ele for ele in test1]
sum(filter(lambda i:isinstance(i,int),res))
运行上述程序可知（具体的编程探索和优化过程留给伟大的鸡娃父母，欢迎私信交流），这里只提供一个计算结果：2018-2020HKIS毕业生510人（其实花半小时也能手动加总出来，金融技术宅就是喜欢貌似自动化，怀念加班搞EXCEL的岁月。。。），亿米君定义的名校录取率为美国常春藤+类似水平的英国和加拿大学校，在上述数据集中上述比例超过25%。用这个数据和材料中的学校考试成绩交叉验证：1370的SAT平均分，30+的ACT平均分，GPA3.8-4的学生占比21.76%，可以保守得出结论，在年级排名前20%的学生可以升入常春藤级别的学校。至于常春藤是不是唯一的维度，这个因人而异，如果进一步将名单缩减至哈佛、耶鲁、普林斯顿、伯克利、斯坦福和牛津剑桥，则需要年级排名在前5%左右。Again，学校选择因人而异，这里亿米君提供的只是计算方法的例子，没有任何观点倾向性。
类似的方法在大多数数据完备的国际学校都可以套用，使用升学和考试成绩两个量化指标，鸡娃父母们就可以自己计算上述可选集筛选后的学校排名，分配自己的申请时间和金钱（申请的时间和荷包预算介绍留给妈妈），如果大家有个性化的不太会计算或查找的学校，欢迎和亿米君联系，亿米君愿意尽可能提供帮助。
说了这么多成绩，一定有很多鸡娃家长追求的不单单是成绩（或者说不仅仅是考试成绩，因为国外大学申请显然是考虑综合素质的，哦，如此说来仍是为了应试），后面亿米君将会结合亿米君感兴趣的学校谈谈一些学校特色的概览。
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