自动评分

一个简单的考试评分系统，它通过右侧和底部的黑色物质定位每个选项（ABCD）的情况。

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。

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。

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 .class 文件。 编译项目: ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml 说明: 该命令会编译项目源代码。

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

该数据集包含用户、电影和电影评分三张表，适用于 Hive 数据分析练习。

利用每支球队每场比赛的综合评分数据，建立模型以预测各队夺冠概率及联赛前四名。通过模型分析，对20支球队的竞技水平进行定性评估。

为评分卡和相关模型构建提供详细说明，辅以完整的SAS宏代码，实用且易于理解。