深度探索CCNA成绩单：分数背后的秘密

自从 2021 年开始，Cisco 不再向考生提供 CCNA 考试的具体分数，而是通过成绩单上的 Pass 或 Fail 标记来确定考试结果。同时，考生还会（可能会有延迟地）收到一份初步成绩报告(Peliminary score report)，该报告描述了考生在各个考试主题(Exam Topic)下的表现情况。这些表现以百分比形式呈现，量化了考生对每个主题的答题程度。然而，这种新的成绩单形式也带来了一些新的问题。在网络上，我看到有人抱怨自己虽然没有通过考试，但发现其他人的成绩与自己差不多，甚至看上去比自己还低，却依然通过了考试。这种情况确实令人困惑！那么，成绩单上的这些数字究竟代表了什么？我该如何根据这些反馈来有针对性地准备下次的考试呢？

我认为这些问题的研究对于需要重新参加考试的考生以及第一次参加考试的考生都具有重要意义。因此，我在网络上收集了一些过去考生的成绩单，通过数据分析试图找出这些数字背后的真实含义，从而更好地指导 CCNA 的学习和考试准备。

计算整体加权分数

我从成绩单中提取了各个主题的表现情况，诸如此类：

Network Fundamentals:85% Network Access:80% IP Connectivity:96% IP Services:70% Security Fundamentals:40% Automation and Programmability:80%

上面的数据包含了CCNA的每个考试主题，但是没有一个数字能表示考生的整体表现，所以我利用各个考试主题在官网的「200-301 CCNA Exam Topics」中的权重占比来计算整体加权分数。像这样：

CCNA 分数计算器

通过计算整体加权分数，我们最终得到了下列数据：

📅 本文的数据和内容会长期保持更新，截止至 2025年6月20日，已收集 487 条成绩。

接下来，我将使用几种统计方法来分析这些数据，并将探索以下问题：

• 各个考试主题在所有考生中的表现如何？
• 某一考试主题的平均成绩是否显著高于或低于其他主题？
• 考试主题的表现与整体加权分数之间是否有显著关系？
• 每个考试主题的未通过成绩和通过成绩之间有何显著差异？

考试主题表现分布

我使用直方图可视化了每个考试主题的成绩分布，包括通过和未通过的成绩。这些直方图将帮助我们理解成绩的分布情况，以及通过和未通过成绩之间的差异。

从这些图表中可以看出，大多数通过考试的成绩分布呈现 负偏态（左偏），这显示所有通过的考生在几乎每个考试主题上都有良好表现。此现象表明成功应试者具备高度专业能力，因为低分（低于50%）的情况相当罕见。成绩集中于高分段的事实，反映出该考试能有效筛选出具备足够专业能力的考生，同时也意味着通过考试的关键在于对多项主题的全面掌握，而非仅专精单一领域。

考生在 Network Fundamentals 与 IP Connectivity 主题持续展现优异表现，多数分数超过80%，极少低于70%。 IP Services 及 Automation and Programmability 主题分数最高，高分成绩区间(90%-100%)显著聚集。但我们也观察到考生在 Security Fundamentals 主题的分数显著低于其他领域。

多数未通过考试的考生在多数主题得分介于40%至60%之间。然而在 IP Services 及 Automation and Programmability 领域分数略高，主要集中于57%-71%区间。此现象或显示这些主题对弱势考生相对容易，但需注意 IP Services 分数同时出现29%-43%的次高峰，反映考生表现差异较大。由于未通过者数据量远少于通过者，此分析可能无法反映全貌，相关结论宜谨慎参考。

接下来，我们来比较一下 整体加权分数 的分布情况。

由数据可知CCNA的近似「及格线」约落在61%，高于此分数便不会出现不合格状况。多数未通过考试的考生分数皆相当接近此门槛值。相对地，通过考生的分数分布较为分散，形成常态分布曲线，这显示及格者间的实力存在显著差异——从勉强达标者到表现卓越者皆有。另需特别注意，整体加权分数与原始分数并不等同，整体加权分数仅反映了考生对考试主题内容的整体掌握，无法作为判断是否通过考试的标准分数。上图数据清楚呈现此现象：少数通过考生的整体加权分数，居然比部分未通过者还要低。也就是说，出题人会对不同的题目设置不同的得分权重，即使你的整体加权分数较低，但由于答对的题目分数权重较高，所以实际得分会更好！

分析考试主题平均分

为找出各考试主题的最佳与最差表现，我们分别计算通过及未通过考生的每项主题平均分数，并进一步核算两组平均分的差值及其各自的 标准差。

我们再次观察到，在通过和未通过考试的考生中，Automation and Programmability 的表现都是最佳的！同样地，IP Services 也表现出色。然而，在通过考试的考生中，Security Fundamentals 的表现最差，而在未通过考试的报告中，Network Access 的表现则最差。

• Automation and Programmability 在通过与未通过考生中均表现最为突出，拥有最高的平均分数及最低的通过/未通过分数差距。然其较低的权重占比（10%）意味着单靠此领域的优异表现通常不足以通过考试。
• Network Access 呈现最低平均分数，通过考生为74%，未通过考生仅45%，两者差距达29%。通过考生在此主题的高标准差（0.17）显示其表现存在较大差异。
• IP Services 与 IP Connectivity 同属关键领域，其通过/未通过考生的分数差距较其他主题更大。值得注意的是，IP Services 在未通过考生中展现显著的表现波动性。

整体而言，通过考生在所有主题均展现较优异的表现，这反映在更高的平均分数及较低的加权平均分标准差上。这意味着未通过考生虽可能在特定主题表现良好，但其整体得分常受弱项主题拖累。反过来说，要达到及格分数，必须在所有主题范畴具备扎实且稳定的表现。

分析整体加权分数的相关性

我们下面检视了各考试主题与加权分数之间的 相关系数，重点分析这些系数在「通过」与「未通过」两类考生中的差异：

各主题与加权分数的相关系数呈现显著差异模式：

• Network Access（0.756）与 IP Connectivity（0.73）对通过考生最具预测力，凸显此两领域对获取高加权分数的关键作用。
• Network Fundamentals（未通过组：0.25）显著成为未通过考生的潜在障碍，表明此领域需额外加强。
• 通过考生在所有主题均展现更强且一致的相关性，而未通过考生则呈现较弱且分散的关联模式，显示其考试准备程度存在不均衡现象。

分析通过和未通过成绩之间的差异

此问题正是个人更关注的焦点，因思科（CISCO）从不公开考生各题答对与否。那么，万一不幸未通过考试，该如何具体提升分数？我运用 箱形图 比对通过与未通过考生在各主题的表现差异：

箱形图由下至上依序呈现最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数及最大值。箱体高度反映数据集中度与变异程度。比对通过与未通过考生的分数分布后，可观察到 Network Fundamentals、Network Access 及 IP Connectivity 三领域存在显著落差，显示通过考生在这些关键领域表现明显优异，而此三领域恰是未通过者的主要困难点。相对地，未通过组在 Security Fundamentals 与 Automation and Programmability 表现相对较佳，暗示这些主题对其挑战性较低，或准备较为充分。因此，这些主题对考试结果的决定性较弱，凸显掌握核心网路概念才是通过考试的关键。

如果你不幸未通过考试，你可以将你的成绩与上述图表进行比较，查看你每个主题的分数情况，找到你和通过考试的考生之间的差距，从而有的放矢地制定你的学习计划。

总结

基于上述资料分析，本人提出几点观察建议：

• 欲通过CCNA考试，绝不可在六大主题存在明显弱项，尤其前三大领域：Network Fundamentals、Network Access 与 IP Connectivity。若目标为高分，应优先强化 Network Access 及 IP Connectivity，因这两项与顶尖表现相关性最强。至于多次未通过者，建议先巩固 Network Fundamentals 基础，再均衡发展其余主题。
• 从得分角度评估难易度：Network Access 明显是共同弱点，通过与未通过考生在此得分均相对偏低。虽 Security Fundamentals 分数也较低，然其适中的权重占比（15%）意味着对最终结果影响较小。同理，尽管 Automation and Programmability 在所有主题表现最佳，但其最低权重（10%）限制了大比分拉抬总分的效果。

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感谢您的阅读，希望这篇文章对您的CCNA考试能有所帮助，并祝福您取得最好的成绩！

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