评分改革

用数理统计来评分分布，还真挺有意思的。考试评分改革的案例放在真实场景里，看起来就更接地气了。这篇文章就用大学物理的考试数据对比了百分制和等级制的分布规律，顺带它们是不是符合正态分布。 百分制的分布情况其实挺有争议的，尤其是当你想研究学生成绩和教学效果之间的关系时。等级制这边，数据波动小，结果更稳定一些。文章还建议取消百分制，改用五分制或等级制，主打一个“别太死盯分数”，这种思路在今天也挺有参考价值。 如果你在做类似的教育评估项目，这类思路真的值得借鉴。不光有理论，文末还搭了不少相关资源：MATLAB 上机练习、SPSS 、甚至还有 SQL CASE-END 写法来实现五级评分的，蛮实用的。你可

数字化转型已成为当前企业发展中的关键策略。随着科技的迅速进步，企业开始积极探索数字化技术在各个方面的应用。数字化转型不仅仅是技术的升级，更是企业文化和运营模式的全面革新。

想对评论做情感？pysentiment库帮你搞定！它通过 API 将评论文本转换为情感评分，输出结果清晰，适合各种项目。只需要准备好文本数据，就能轻松生成情感结果，甚至生成对应的表格。对于想做数据挖掘或者评论的小伙伴来说，这个工具真是个宝。例如，你可以拿微博的评论、酒店的评价、甚至电影评论数据，它们的情感极性。操作上也直观，只要引入pysentiment库，调用相关方法，就能快速上手。需要注意的是，pysentiment的是基于词典的，对一些领域特定的词汇反应不够灵敏，所以还需要根据实际情况调优。如果你做评论、舆情监测等，pysentiment库绝对能提高你的工作效率，推荐试试看！

信用评分的资料还挺全的，尤其是像鹏元 800这样的评分系统，能直接把个人信用打成分。建模方式也比较丰富，不止看违约，还能用来做响应度、忠诚度之类的。适合搞风控、信用卡审核、额度核定这些业务场景的同学参考下。 信用风险评分卡那篇文章讲得挺细，适合刚入门的朋友看看，能帮你理清评分卡设计流程。用SAS建模的那篇指南也不错，虽然界面老旧，但思路实在。 如果你用的是R 语言，别错过那篇“使用 R 语言信用评分数据的技巧”，里面提到的逻辑回归、WOE 编码都蛮实用。还有一篇九种机器学习模型建信用卡评分的文章，想搞点花活的可以看看。 做数据科学或者数据挖掘的朋友也有料，比如信用欺诈模型、风控建模流程。你还可

因果关系的因果图思路，配合工程实际，挺有意思的一个资料，适合做工程造价改革研究的朋友。作者通过实地调研+问卷，搞了个行业分类统计，用因果法找出关键影响因素。嗯，虽然是 2006 年的，但逻辑结构还蛮值得参考的，尤其适合现在做类似数据挖掘或因果建模的场景。统计方法的思路，和后面建议措施之间的联系也挺自然，适合需要写调研报告或者工程管理方案的你参考一下。你要是做 BIM 报价、清单计价之类的，可以看看它关联的资料，有些内容放到现在也还不过时。另外，这份资料还串了不少扩展资源，比如SOA在工程造价风险中的应用，还有因果推断相关的 Python 内容，适合从事信息化改革的朋友一并学习。对了，PDF 中

IMDB电影评分数据集包含丰富的评分数据、电影详情、用户评分和相关统计信息，是数据科学和电影分析领域的重要资源。研究人员和开发者可以利用该数据集进行电影评分趋势分析、用户偏好研究以及推荐系统开发，帮助用户更好地理解电影评分模式和预测用户评分倾向。

设计一个比赛评分系统，包含以下要求：1. 数据库中存储选手的基本信息，数据库名为pf_db，表名为S(bh,name,ssex,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p_avg)。2. 使用VB开发程序界面，界面版式可自定义。3. 利用ODBC将程序界面与数据库进行关联。4. 程序界面实现数据添加（包括基本数据和分数数据）、数据删除、数据修改及查询功能。

项目信息: 课程：CS532 数据挖掘 项目名称：基于评分的推荐系统 作者：Madhan Thangavel 学号：B00814916 开发环境：VS Code，remote.cs.binghamton 构建说明: 本项目使用 Apache Ant 进行构建，配置文件 build.xml 位于 RecommendationerSystem/src 目录下。 清除构建文件: cd Rating--Recommender-System ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml clean 说明: 该命令会删除所有由编译生成的 .

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。

该系统运用数据挖掘技术，通过对海量数据进行分析，构建商户风险评分模型，帮助金融机构识别和评估商户风险，提升风控效率。