用 152 校 Dr. G. DB 篩選你的 dream list：完整實戰 demo（2026）
每位來 Dr. G. 諮詢的家庭，最終都會看到一張試算表——152 校資料庫。這是我們 8 年累積的資料工程成果，涵蓋全美 152 所大學部 + 碩士學程的完整錄取數據、學費、Aid、學科排名、招募 target school 狀態。
但每次新家庭看到 152 列、40 欄的試算表，第一句話都是：「老師這麼多學校，到底怎麼選？」
答案是：用 4 步篩選法，把 152 校壓縮到 15-25 所候選，再由顧問人工審核 fit，最終定 12 校 dream list。
本文用一位真實學生（已匿名化）的條件，完整 demo 這 4 步流程。你會看到從 152 → 35 → 18 → 12 校，每一步的篩選邏輯、保留與淘汰原因，以及最後 12 校長什麼樣。
讀完這篇，你會理解：Dr. G. DB 是工具，不是判決。最終決定仍是顧問 + 家庭討論的結果，但 DB 把「主觀亂槍打鳥」變成「客觀理性決策」。
一、Dr. G. DB 是什麼？152 校的資料結構
Dr. G. 152 校資料庫（內部代號：Master_Grad_School_Database_2026-04），8 年來持續累積，涵蓋：
範圍：
- US News National Universities Top 100（全部 100 所）
- US News Liberal Arts College Top 30
- 重要公立大學（UCs、SUNYs、Big Ten、ACC、Pac-12 各代表）
- 國際生友善的特殊學校（USC、NYU、UW Seattle、Northeastern、BU、Tufts 等）
每所學校記錄 40 個欄位，分 6 類：
| 類別 | 欄位 |
|---|---|
| 基本資料 | 校名（中英）、所在州、城市、創校年、學生數、師生比 |
| 排名 | US News National、US News Engineering、US News Business、QS World、THE |
| 錄取數據 | 整體錄取率、ED 錄取率、EA 錄取率、Yield、Demonstrated Interest 重視度 |
| 學術門檻 | SAT 25th / 50th / 75th、ACT 25th / 50th / 75th、GPA Middle 50% |
| 學費 / Aid | OOS 學費、食宿、Need-Blind / Need-Aware（國際生）、Avg Aid、Merit Aid 規模 |
| 賽道與地理 | STEM Designated、IB / MBB target school、Pre-Med Acceptance Rate、台灣社群規模、亞裔比例、機場直飛 |
每年我們會更新 (1) 錄取率、(2) SAT 中位、(3) 學費 三大關鍵欄位——這 3 欄變動最快、最影響選校決策。
二、Demo 學生：Profile
為了讓這篇 demo 具體，我用一位真實 Dr. G. 學生的條件（已匿名為「學生 X」）：
| 項目 | 數值 |
|---|---|
| SAT | 1500（Math 780 / R&W 720） |
| GPA（unweighted） | 3.92 |
| AP 數量 | 7 門（Calc BC、Physics C、Chem、CSA、Econ、Lit、World History） |
| TOEFL | 112 |
| Spike | 機械工程 / 機器人：FRC 隊長 3 年、暑期 MIT Beaver Works 結業、台灣 ROBOCUP 全國第 2 |
| 興趣領域 | Robotics、Aerospace Engineering、Mechanical Engineering |
| 家庭預算 | USD $70K / 年（含學費、食宿、機票，需要 Merit Aid 或 Need-Based） |
| 地理偏好 | 西岸或東岸 NYC / Boston；不要中西部深處（家長明確說「Wisconsin / Indiana 不考慮」） |
| 特殊限制 | Pre-Med 或 Pre-Law 不考慮；ED 願意承擔 binding；TW 社群規模重要 |
這是一個典型 Dr. G. 學生條件——強 spike、SAT 中等偏上、預算敏感、目標清晰。
三、Step 1：第一層篩選 — SAT 中位 ±50（找 Reach 候選）
邏輯：以學生 SAT 1500 為基準，找出該校 SAT 50th percentile 落在 1450-1550 區間的學校——這是「Reach 候選池」。
操作：在 DB 中執行 filter：
SAT 50th percentile BETWEEN 1450 AND 1550
AND OOS 學費 + 食宿 ≤ $90,000（暫不嚴格篩，後面再縮）152 校 → 35 校 Reach 候選：
| # | 學校 | SAT 50th | 整體錄取率 | ED 錄取率 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | MIT | 1545 | 4.5% | EA only（12%） |
| 2 | Stanford | 1540 | 4.0% | REA（8%） |
| 3 | Caltech | 1545 | 6.0% | EA（10%） |
| 4 | Harvard | 1550 | 3.6% | REA（7%） |
| 5 | Yale | 1545 | 4.6% | SCEA（10%） |
| 6 | Princeton | 1545 | 4.5% | SCEA（10%） |
| 7 | UPenn | 1530 | 5.4% | ED（16%） |
| 8 | Duke | 1530 | 5.0% | ED（16%） |
| 9 | Brown | 1525 | 5.1% | ED（15%） |
| 10 | Northwestern | 1520 | 7.0% | ED（24%） |
| 11 | Dartmouth | 1520 | 5.4% | ED（19%） |
| 12 | Cornell | 1500 | 7.5% | ED（19%） |
| 13 | JHU | 1520 | 6.5% | ED（21%） |
| 14 | CMU | 1530 | 11.0% | ED（19%） |
| 15 | Columbia | 1540 | 4.0% | ED（12%） |
| 16 | UChicago | 1535 | 5.4% | ED（13%） |
| 17 | UCLA | 1455 | 9.0% | 無 ED |
| 18 | UC Berkeley | 1465 | 11.0% | 無 ED |
| 19 | Vanderbilt | 1520 | 6.7% | ED（17%） |
| 20 | WUSTL | 1525 | 12.0% | ED（35%） |
| 21 | Rice | 1510 | 8.0% | ED（15%） |
| 22 | Notre Dame | 1500 | 11.0% | REA（19%） |
| 23 | Emory | 1490 | 11.5% | ED（32%） |
| 24 | UMich | 1480 | 17.0% | EA（30%） |
| 25 | USC | 1470 | 12.0% | EA only |
| 26 | Georgetown | 1475 | 12.0% | REA |
| 27 | Tufts | 1490 | 10.0% | ED（30%） |
| 28 | NYU | 1510 | 8.0% | ED（28%） |
| 29 | UNC | 1450 | 17.0% | EA（30%） |
| 30 | UVA | 1470 | 16.0% | EA（30%） |
| 31 | Wake Forest | 1450 | 22.0% | ED（45%） |
| 32 | UCSD | 1450 | 24.0% | 無 ED |
| 33 | UC Davis | 1340 | 42.0% | 無 ED |
| 34 | Georgia Tech | 1480 | 17.0% | EA（24%） |
| 35 | Boston College | 1465 | 17.0% | ED（35%） |
保留：35 校 淘汰（SAT 50th < 1450 或 > 1550）：117 校
四、Step 2：第二層篩選 — SAT 75th < 我 SAT（找 Safety 候選）
邏輯：找出該校 SAT 75th percentile 低於學生 SAT（1500）的學校——對學生 X 來說，SAT 已經高於該校頂 25%，錄取機率較高，可能是 Match 或 Safety。
操作：
SAT 75th percentile < 1500
AND 整體錄取率 > 25%
AND US News 整體 Top 50 或學科 Top 30從 152 校中找出 Match / Safety 候選 28 校（為節省篇幅，列出 12 校代表）：
| # | 學校 | SAT 75th | 整體錄取率 | 工程排名 |
|---|---|---|---|---|
| 36 | UIUC | 1480 | 45% | Top 5 |
| 37 | Purdue | 1430 | 53% | Top 10 |
| 38 | UT Austin | 1490 | 30% | Top 10 |
| 39 | UW Seattle | 1430 | 53% | CSE Top 10 |
| 40 | Penn State | 1380 | 55% | Top 20 |
| 41 | Ohio State | 1430 | 53% | Top 30 |
| 42 | Texas A&M | 1390 | 63% | Top 15 |
| 43 | Virginia Tech | 1380 | 56% | Top 20 |
| 44 | UMass Amherst | 1420 | 65% | Top 30 |
| 45 | UC Irvine | 1430 | 21% | Top 30 |
| 46 | UC Santa Barbara | 1450 | 26% | Top 30 |
| 47 | UCSD | 1450 | 24% | Top 15 |
Step 1 + 2 合計：35 + 28 = 63 校候選。
五、Step 3：第三層篩選 — Need-Aware 狀態 + 預算（縮小到負擔得起的學校）
邏輯：學生 X 預算 $70K，但頂尖私立年費平均 $85-90K。必須過濾掉：
- Need-Aware + 不給國際生 Aid 的學校
- OOS 學費 + 食宿 > $90K 但 Merit Aid 罕見的學校
- 預算硬超出且無 Merit 機會的學校
操作：
(Need-Blind for International = TRUE) OR
(OOS 學費 + 食宿 ≤ $85K) OR
(該校提供 OOS Merit Aid > $20K/年機率 > 30%)刪減邏輯：
| 學校 | 學費 + 食宿 | 國際生 Aid 狀態 | 保留 / 淘汰 |
|---|---|---|---|
| MIT | $87K | Need-Blind for Intl | ✓ 保留 |
| Stanford | $89K | Need-Aware（但慷慨） | ✓ 保留 |
| Harvard | $86K | Need-Blind for Intl | ✓ 保留 |
| Princeton | $84K | Need-Blind for Intl | ✓ 保留 |
| Yale | $87K | Need-Blind for Intl | ✓ 保留 |
| UPenn | $89K | Need-Aware（慷慨） | ✓ 保留 |
| Duke | $90K | Need-Aware（慷慨） | ✓ 保留 |
| Brown | $87K | Need-Aware（中等） | △ 保留但風險 |
| Dartmouth | $86K | Need-Blind for Intl | ✓ 保留 |
| Cornell | $86K | Need-Aware（慷慨） | ✓ 保留 |
| Northwestern | $88K | Need-Aware（中等） | △ 保留 |
| JHU | $86K | Need-Aware（中等） | △ 保留 |
| WUSTL | $86K | Need-Aware + 強 Merit Aid（Danforth $40K/年） | ✓ 保留 |
| Vanderbilt | $86K | Need-Aware + 強 Merit Aid（Vanderbilt $80K/年） | ✓ 保留 |
| Rice | $80K | Need-Aware + 學費較低 | ✓ 保留 |
| Notre Dame | $87K | Need-Aware（中等） | △ 保留 |
| Emory | $84K | Need-Aware + Merit Aid（Emory Scholar $40K/年） | ✓ 保留 |
| UMich | $85K（OOS） | Need-Aware + 少 Aid | ✗ 淘汰（預算超） |
| USC | $90K | Need-Aware + Merit Aid（Presidential $40K/年） | ✓ 保留 |
| Tufts | $87K | Need-Aware（中等） | △ 保留 |
| NYU | $89K | Need-Aware + 強 Merit Aid | ✓ 保留 |
| UCLA | $69K（OOS） | Need-Aware + 少 Aid | ✓ 保留（剛好預算內） |
| UCB | $69K（OOS） | Need-Aware + 少 Aid | ✓ 保留 |
| UCSD | $66K（OOS） | Need-Aware + 少 Aid | ✓ 保留 |
| UC Davis | $66K（OOS） | Need-Aware + 少 Aid | ✓ 保留 |
| UIUC | $54K（OOS） | Merit Aid 少但學費低 | ✓ 保留 |
| Purdue | $42K（OOS） | Merit Aid 多 | ✓ 保留 |
| UT Austin | $58K（OOS） | Aid 少 | ✓ 保留 |
| UW Seattle | $55K（OOS） | Merit Aid 少 | ✓ 保留 |
| Penn State | $54K（OOS） | Merit Aid 多 | ✓ 保留 |
| Ohio State | $53K（OOS） | Merit Aid 多 | ✓ 保留 |
| UC Irvine | $66K（OOS） | - | ✓ 保留 |
剩餘候選：約 35 所（部分標 △ 的保留但備註預算風險）
六、Step 4：第四層篩選 — 工程 Top 30 學科排名
邏輯：學生 X 主修 Mechanical / Robotics / Aerospace。整體排名退到第二優先，工程學科排名才是真實競爭力指標。
操作：
US News Engineering 整體排名 Top 30
OR Mechanical Engineering 排名 Top 30
OR Aerospace Engineering 排名 Top 30從 35 校中保留：
| # | 學校 | Engineering 整體排名 | ME 排名 | AE 排名 | 工程友善度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MIT | #1 | #1 | #1 | ✓✓✓ |
| 2 | Stanford | #2 | #2 | #2 | ✓✓✓ |
| 3 | UC Berkeley | #3 | #3 | #5 | ✓✓✓ |
| 4 | Caltech | #4 | #4 | #3 | ✓✓✓ |
| 5 | Georgia Tech | #5 | #5 | #4 | ✓✓✓ |
| 6 | UIUC | #6 | #5 | #7 | ✓✓✓ |
| 7 | UMich | #8 | #6 | #6 | ✓✓✓（淘汰，預算） |
| 8 | Purdue | #9 | #8 | #8 | ✓✓✓ |
| 9 | UT Austin | #10 | #9 | #9 | ✓✓✓ |
| 10 | CMU | #6 | #15 | N/A | ✓✓ |
| 11 | Cornell | #11 | #10 | #12 | ✓✓✓ |
| 12 | UCLA | #14 | #12 | #14 | ✓✓✓ |
| 13 | UCSD | #15 | #18 | #18 | ✓✓ |
| 14 | USC | #20 | #20 | #19 | ✓✓ |
| 15 | UW Seattle | #25 | #25 | N/A | ✓✓ |
| 16 | Penn State | #27 | #20 | #20 | ✓✓ |
| 17 | Virginia Tech | #28 | #21 | #21 | ✓✓ |
| 18 | UCSB | #30 | #28 | #25 | ✓ |
| 19 | UC Irvine | #35 | N/A | N/A | △ |
| - | NYU | #50 | N/A | N/A | ✗ 淘汰（工程弱） |
| - | WUSTL | #45 | N/A | N/A | ✗ 淘汰（工程弱） |
| - | Notre Dame | #45 | N/A | N/A | ✗ 淘汰 |
剩餘 18 校候選：MIT、Stanford、UCB、Caltech、Georgia Tech、UIUC、Purdue、UT Austin、CMU、Cornell、UCLA、UCSD、USC、UW Seattle、Penn State、Virginia Tech、UCSB、UC Irvine
七、Step 5：人工審核 — fit 與家庭限制的最後一層
DB 篩出 18 校後，最後一步必須人工——顧問 + 家庭根據以下定性因素縮到 12 校：
定性審核維度
| 維度 | 評估方式 |
|---|---|
| 地理 fit | 學生 X 不想中西部 → 淘汰 Purdue（Indiana）、UIUC（Illinois，但例外保留因工程太強） |
| 校風 fit | 學生 X 喜歡 hands-on 工程文化 → 偏好 MIT、CMU、Georgia Tech、Stanford |
| 台灣社群 | UCLA、UCB、USC、UW Seattle、Cornell、CMU 台灣生多 → 加分 |
| ED 利用率 | Cornell ED 加成大 → ED 放這裡最划算 |
| 預算彈性 | 學生 X 預算 $70K → 公立 UC 學費 $66-69K 是上限 |
12 校 dream list 定案
| # | 學校 | 分類 | 申請輪 | DB 篩選邏輯 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | MIT | High Reach | EA | 工程 #1、Need-Blind |
| 2 | Stanford | High Reach | REA → 主要早申 | 工程 #2、Need-Aware 慷慨 |
| 3 | Caltech | High Reach | EA | 工程 #4、預算內 |
| 4 | Cornell Engineering | Reach | RD | ED 已用在 Stanford REA，這裡 RD |
| 5 | Georgia Tech | Reach | EA（10/15） | 工程 #5、EA 加成、學費友善 |
| 6 | CMU SCS / ECE | Reach | RD | 工程 #6、Need-Aware 中等 |
| 7 | UC Berkeley | Reach | RD | 工程 #3、台灣社群大 |
| 8 | UCLA | Match | RD | 工程 #14、預算內、TW 社群 |
| 9 | Purdue Engineering | Match | EA | 工程 #9、Merit Aid 機會 |
| 10 | UIUC Engineering | Match | RD | 工程 #6、學費 $54K |
| 11 | UW Seattle CSE / ME | Safety | EA | 工程 Top 25、台灣生多、預算內 |
| 12 | Penn State Engineering | Safety | RD | 工程 Top 20、Merit Aid 高、預算內 |
Reach / Match / Safety 配比驗證
- High Reach: 3 所（MIT、Stanford、Caltech）
- Reach: 4 所（Cornell、Georgia Tech、CMU、UCB）
- Match: 3 所（UCLA、Purdue、UIUC）
- Safety: 2 所（UW Seattle、Penn State）
配比 3-4-3-2，符合〈Reach / Match / Safety 黃金 12 校組合〉公式。
八、為什麼 DB 不能取代顧問？3 個真實限制
DB 強大但有 3 個結構性限制：
限制 1：DB 不懂「文書 fit」
DB 可以告訴你「Stanford 喜歡 spike 學生」，但Stanford 喜歡哪種 spike？2024 年 Stanford 偏好 humanities × tech 交叉的學生（去年招了大量「coded a app for refugee crisis」型）；2025 年趨勢可能變「pure research 深度」。這種「年度偏好變化」只有顧問知道，DB 抓不到。
限制 2：DB 不懂「家庭隱性條件」
家長嘴上說「預算 $70K」，但真實預算可能是 $65K 或 $75K——取決於人民幣匯率、爸媽是否願意動退休金。DB 算的是「平均數字」，顧問問的是「家庭真實底線」。
限制 3：DB 不懂「孩子的心理穩定度」
DB 告訴你 Wisconsin Madison 是「結構上的好 Safety」，但學生 X 是高雄長大、怕冷、怕孤獨。在 Wisconsin 念 4 年的心理成本，DB 算不出來。這只能靠顧問 + 學生 + 家長的對話判斷。
九、給家長的 DB 使用 SOP
如果你想自己嘗試用 DB 邏輯（不一定要 Dr. G. 的，可以自己建一個 Excel），SOP 是：
- 第一步：把孩子條件填表（SAT、GPA、預算、Spike、地理偏好、家庭限制）
- 第二步：用 SAT 50th ±50 過濾出 Reach 候選（25-35 所）
- 第三步：用 SAT 75th < 我 SAT 過濾出 Safety 候選（20-30 所）
- 第四步：扣掉預算超出且無 Aid 機會的學校（剩 30-40 所）
- 第五步：用學科排名 Top 30 縮到 15-20 所
- 第六步：人工審核 fit、家庭限制、ED 策略、心理穩定度，定 12 校
這個 SOP 比「翻 US News 排名 + 看 College Confidential 熱門推薦」理性 5 倍。
但第六步永遠要人。AI、DB、Excel 都不能取代「懂你孩子的人」的判斷。
十、結語：DB 是工具，最終判斷在人
我用了 152 校 DB 8 年。它幫我把學生選校效率提升 5 倍，把家庭糾結時間從 4 個月縮短到 4 週，把「全 reject」風險從 15% 壓到 2% 以下。
但 DB 不會告訴你最後該選哪所學校。它只是把 152 個選項收斂到 12 個合理選項——12 個之中選 ED 哪一所、RD 衝幾所、最後選誰入學，這是顧問 + 家庭 + 學生的對話結果。
我給每位 Dr. G. 家庭的最後一句話：「DB 是地圖，不是嚮導」。地圖告訴你地形，嚮導告訴你哪條路適合你。地圖再精準，沒有嚮導你還是會走錯路；嚮導再厲害，沒有地圖也只能憑感覺。
兩個都要。這就是 Dr. G. 顧問服務的本質——一份 152 校 DB + 一位看過 600 個學生的顧問。
關於本文的學生 X 後續入學結果：他 ED Stanford REA 落榜（合理 — Stanford REA 加成有限），RD Cornell Engineering 錄取（享有 RD 後段的隱性加成 — 他之前有與 Cornell 教授 email 通信展示 demonstrated interest），最終 4 月入學 Cornell ME，獲 $15K Merit Aid。12 校投了 12 所，admit 5 所，最終 fit 排名第 1。
關於 DB 篩選的具體配比邏輯，搭配〈Reach / Match / Safety 黃金 12 校組合〉。關於不同賽道的選校特殊邏輯，見〈工程、商學院、醫預科的特殊選校邏輯〉。關於 ED 在 DB 篩選中的應用，見〈ED vs EA vs RD 該怎麼選〉。
延伸閱讀
這所學校該放在名單的哪一格？
同一所學校對不同學生是 reach、match 還是 safety，取決於在校成績、標化，以及該校對國際生的實際錄取結構。一次免費諮詢，我們會把它放進一份完整的 reach / match / safety 名單裡，而不是單獨看一所。
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