Groupon影响Yelp评分

原因分析： 假设一：Groupon用户评分是否更严格？ 假设二：商家对Groupon用户提供更差的服务？ 提出新假设：Groupon用户评论更低，因为它们反映了真实且公正的客户体验，而Yelp评论通常包含有偏见甚至虚假的评价。

使用这些数据可以建立回归模型，分析影响保温杯评分的各种因素，同时向消费者提供购买建议，以帮助他们选择最合适的产品。

Yelp 数据集挑战的项目代码，分工还挺清晰。数据准备那部分，主要用 Python 把 Yelp 的原始数据清洗、格式化，写得还算清楚，适合新手练手。部分就是用 Python 搞点统计，代码量不大，逻辑还算直接，适合看着模仿改。交互可视化这块用的是 Web 技术，前端的活儿基本集中在 HTML 和交互逻辑上。嗯，页面比较基础，响应也还可以。哦，对了，数据文件得自己去 Yelp 官网下载，放对位置才能跑起来，不然会报错。另外网站演示链接虽然提了，但文档里没贴出来，得手动补。如果你想搞个数据可视化 Demo，或者练练流程的完整链条，这项目还蛮合适的，尤其适合用来熟悉 Python 配合 Web 做

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

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。

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。

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 .

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。

景区评价字段：景区名称、评论日期、评论详情 酒店评价字段：酒店名称、评论时间、评论详情、入住房型 专家评分字段：地点名称（景区或酒店）、总得分、五个维度得分