當指標的資料非常接近的時候如何擴大其差異？

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，將某幾箱低分割槽間的人淘汰。

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。