| 评分类目 | 分值 | 卓越（HD） | 优秀（D） | 良好（C） | 及格（P） | 未达标（F） |
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| 引言、相关工作与商业模型：定义问题、背景与意义、目标；分析商业领域与价值创造；识别关键利益相关者及其收益；综述现有研究/行业方案、指出缺口，论证项目新颖性与潜在影响 | 2 | 对上述要素给出成熟而全面的描述 | 较充分覆盖要素 | 有限覆盖要素 | 最低限度覆盖要素 | 无清晰或严重不足的覆盖 |
| 数据特征与平台工具（“4V”等）：讨论潜在数据源与特征；基于特征评估数据处理/存储所需的平台、软件与工具（或项目扩展的备选） | 3.5 | 清晰展示数据来源/特征、处理与存储流程，并分类所用基础技术 | 一定程度展示并分类 | 有限展示并分类 | 最低限度展示并分类 | 未能清晰展示与分类 |
| 分析技术与统计方法：明确可用的方法（如决策树/回归树），给出选择理由并讨论预期高层结论 | 3 | 对可用方法给出清晰分类与合理选择依据 | 一定程度分类与说明 | 有限分类与说明 | 最低限度分类与说明 | 无清晰分类 |
| 演示（Demonstration）：选定可用数据集并用 R 做基础分析以证明可行性；报告过程与结果 | 3.5 | 用可用数据进行清晰演示与分析 | 一定程度演示与分析 | 有限演示与分析 | 最低限度演示与分析 | 未能清晰演示与分析 |
| 数据科学流程标准、数据治理与管理：所用标准；可访问性、安全、保密与伦理等做法 | 1 | 清晰描述流程标准与数据治理/管理实践 | 一定程度描述 | 有限描述 | 最低限度描述 | 无清晰描述 |
| 批判性与创造性思维：给出论证与分析 | 2 | 跳出框架提出新颖构想，成熟的批判性分析 | 良好搜集/整合并较充分论证 | 重述为主，论证一般 | 多为复述，论证有限 | 无论证/分析 |
| 书面报告质量：结构、表达、语法拼写；是否遵循规范（字数、引用、格式等） | 2 | 结构优良、行文流畅，分节得当，严格符合规范 | 结构良好、衔接较好，符合规范 | 结构与衔接基本可接受，符合规范 | 结构勉强，衔接不足，基本符合规范 | 结构差、缺乏衔接，不符合规范 |
| 演示幻灯片：结构、表达、语法拼写；是否遵循时长/版式等规范 | 5 | 结构优良、流畅，分节与版式良好，严格符合规范 | 结构良好、衔接较好，符合规范 | 结构与衔接基本可接受，符合规范 | 结构勉强、衔接不足，基本符合规范 | 结构差、衔接差，不符合规范 |
| 演示的同侪评审（Peer-review） | 5 | 按同侪评审结果计分 | 按同侪评审结果计分 | 按同侪评审结果计分 | 按同侪评审结果计分 | 按同侪评审结果计分 |
| A1 反馈与反思：说明导师对 A1 的反馈（1%）；150 字内说明如何据此改进 A3（2%） | 3 | 完整具体回应两部分要求 | 较好回应 | 有限回应 | 最低限度回应 | 未回应或严重不足 |