我的落點分析為何跟別人的不一樣？哪個才準？——寫給在交叉路口的你

「為什麼你們家算出來是 85% 保底，但另一個網站卻是『夢幻』？」「我的分數明明比去年高，為什麼機率不是 100%？」「到底哪個落點分析才準？」

在分科測驗後，這些問題幾乎是每位考生和家長心中最大的焦慮。當你看著手上五花八門、結果可能南轅北轍的分析報告時，感到困惑是完全正常的。

這篇文章的目的，不是要宣稱「我們最準」，而是要誠實地帶你理解所有「落點分析」工具的共通侷限，並解釋我們是如何做出判斷的，以及你該如何智慧地運用這些工具，為自己做出最佳決策。

核心真相：沒有任何落點分析能「預測未來」

首先，我們必須建立一個最重要的共識：所有落點分析工具，都是基於「歷史數據」的「統計推估」，而非「水晶球預測」。 任何宣稱自己「100% 準確」的系統，都忽略了大學分發的複雜與動態性。

落點分析之所以會有差異，甚至看起來「不準」，主要源於以下幾個無法被任何模型完全掌控的「變因」：

考生心態的集體漂移：今年的考生群體，可能因為特定科系突然變熱門（例如 AI 領域），或受社會事件影響，導致大家志願填寫的偏好與去年完全不同。這是最難量化的變數。
招生名額的變動：各校系每年的招生名額、學測回流名額都不同。名額的增減會直接且劇烈地影響錄取分數線。
採計科目與加權的變化：只要有一個校系的採計方式或加權改變，過去的分數就失去直接的可比性，所有模型都只能進行「推算」。
各家演算法的「哲學」不同：這是造成不同網站結果差異的核心。有的系統可能採用簡單的分數高低比較，較為樂觀；有的則可能引入複雜的級分轉換或人數累計表比對。每一種方法都有其理論基礎，但沒有任何一種是絕對的真理。

結論就是： 與其糾結於「誰最準」，更智慧的態度是去理解「每個分析結果背後的理由是什麼？」，並將它們視為多元的參考指標，而非唯一的答案。

了解了上述限制後，你可能會好奇：「那你們的分析模型是怎麼運作的？」

我們的核心理念在 〈解密我們的分析模型〉 一文中有詳細說明，這裡做個總結：我們不單純比較你的「絕對分數」與去年的「最低錄取分」。因為我們相信，你在全體考生中的「相對實力」，才是錄取與否的關鍵。

這就是為什麼我們的模型感覺比較「嚴格」或「保守」的原因：

解釋了「為何高於去年分數，機率卻非 100%」：因為你的分數即使較高，但在統計上若領先幅度不大，模型會認為這仍在隨機波動的範圍內，因此會給出如 95% 這種高機率，而非武斷的 100%。
更能應對「權重改變」：透過計算「平均級分」，我們的模型試圖在「今年」與「去年」採計規則不同的情況下，找到一個更公平的比較基準。
提供了「緩衝區」概念：你需要明顯超越去年的標準，機率才會顯著提升到「安全」(60%+) 或「保底」(80%+) 區間。我們認為，這種相對嚴格的評估，更能幫助你抵禦真實世界的風險，避免過度樂觀造成的遺憾。

在眾多落點分析工具中，我們期許自己不只是一個冰冷的計算機，更是一個能陪伴你思考的嚮導。我們的優勢體現在：

完全透明的方法論：我們透過文章詳細解說模型原理，甚至公開部分核心程式碼的邏輯。我們相信，讓你了解「如何得出結果」，比直接給你一個黑盒子的數字更有價值。
豐富的策略內容：除了分析工具，我們提供了從 〈網站使用指南〉、 〈志願填寫策略〉 到模型解密的完整內容。我們不只給你「魚」，更希望教你如何「釣魚」，培養獨立判斷的能力。
輕量化與專注核心：本網站專注於提供快速、免安裝的落點分析核心功能。沒有複雜的註冊流程，讓你隨時隨地都能專注在最重要的分析任務上。
非商業化的初衷：這個專案始於開發者為學弟妹服務的熱情，不以營利為主要目的，更能確保分析結果的中立與客觀。

既然沒有完美的工具，你該如何行動？

多方比較，交叉驗證：請務必使用 2 到 3 個不同的落點分析工具。當它們結果一致時，參考價值較高；當結果分歧時，那正是你需要深入研究的警訊。
從「區間」而非「單點」思考：不要執著於 85% 或 88% 的精確數字，而是看這個校系落在哪個「區間」（夢幻、進攻、安全、保底）。這個區間的意義遠大於數字本身。
回歸興趣的錨點：工具算出的高機率，不代表你就該去念。當數據與興趣衝突時，請優先相信你的心。一個你充滿熱情、即使分數低空飛過也願意投入的科系，遠勝過一個分數穩穩當當卻讓你痛苦四年的選擇。
你才是最終的決策者：落點分析是你重要的「副駕駛」，但方向盤必須緊握在你自己手中。請將所有數據、文章、師長建議都當作情報，消化後做出屬於你自己的、不後悔的決定。

填志願是一趟探索自我的旅程，充滿了不確定性，但也因此充滿了可能性。希望我們的工具與文章，能成為你這趟旅程中，一個清晰、誠實且值得信賴的指南。