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【魔镜杯第二届】10万美金悬赏产品达人，500万投资基金同步加持(2)

2017-05-23 编辑：

　　2、朱杰博士，拍拍贷高级数据工程师

法国雷恩一大博士学位，博士期间研究方向为时间序列分析，在机器学习领域有着较深的理论造诣和丰富的实践经验。拍拍贷人工智能项目主要负责人之一。

文档下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1i4AW0U5

　　3、张宏伦博士（在读），上海交通大学电子系直博在读生

研究方向为数据分析、人工智能、机器学习和自然语言理解。曾获得拍拍贷魔镜杯数据产品大赛金奖、天池公益云图数据可视化大赛铜奖、上海 BOT 大数据应用大赛二等奖等。自制的《全栈数据工程师养成攻略》系列视频教程，在网易云课堂和好大学在线等多家慕课平台上获得了广泛好评和肯定。

文档下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1slay9R3

　　作品指南

　　大咖直播

　　1、精准定位用户群体与需求

投资者需求调研：确定产品定位、功能列表、设计目标

  • 拍拍贷相关调研结果投资人反馈

  • 跨界头脑风暴（参考汪海洋文章）

    • 基础原型设计：梳理业务流程、产品结构、功能逻辑

    确认产品核心亮点 (可结合投资人反馈 与 汪海洋分享、朱杰分享）

  • 投标类

  • 分析类

  • 创意类

    • 　　2、数据产品相关参考资料

    官方数据获取

    本次大赛主办方提供了大量开放数据接口，并提供了一份真实业务场景的数据集。选手可以结合已有数据设计产品功能。

    OpenAPI 申请：基于拍拍贷开放数据开台的数据应用开发流程，阅读链接

    https://shimo.im/doc/JyksfSFcGBk73uyH

    OpenAPI 调用：基于拍拍贷开放数据开台的数据应用开发流程，阅读链接

    https://shimo.im/doc/JyksfSFcGBk73uyH

    数据集：需登陆科赛网站

    https://www.kesci.com/apps/home_log/index.html#!/lab/dataset/58e893c49957300141f973dd/document

    其他参考数据，可自行从开放数据中调用适合的数据集

    数据分析

    为了帮助大家熟悉业务场景，我们开源了魔镜训练营的全部学习材料，并整理了训练营期间的优秀作业，供选手在比赛过程中参考。

    训练营第一周学习材料：业务介绍

    下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bpisHyB

    训练营第二周学习材料：贷前把关

    下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bpisHyB

    训练营第三周学习材料：贷后管理

    下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bpisHyB

    训练营获奖作业，第一周到第四周

    阅读链接：https://shimo.im/doc/wWG3PnNv2YM9ik5B/

    发布上线

    发布上线涉及到较多开发相关内容，如果队友中没有相关专业人员，可以参考以下内容。对于希望能够快速建站的选手，可以尝试 Heroku，对开发相关知识要求较低，但在灵活性方面可能会存在一定的限制。

    Heroku 官方使用说明：https://devcenter.heroku.com/start

    对于有一定相关基础的选手，我们推荐 Flask。

    如下是 Flask 框架的官方教程，通过 Flask 这个轻量级 web 框架以及本教程学习搭建一个博客，通过本教程可以对 web 框架有比较清楚的认识并且能开发简易的 web 应用。

    http://docs.jinkan.org/docs/flask/quickstart.html

    此外，对于 Python 还有 django，tornado 框架可供参考

    　　3、几个可能的作品方向与实现思路

    投标小工具

    随着平台上自动化交易日趋普及，抓标投标小工具的需求也日益增长。抓标投标小工具功能较为单一，并没有很强的差异化区分度，可以搭配投标策略，增强吸引力。此类工具可通过以下思路来搭建：

    1. 获取公开数据集，进行资产分析，设置投标策略；

    2. 实时调用 LoanList 接口，获取当前可投标的；

    3. 实时调用 BatchListingInfos 接口，获取标的详情信息，并根据策略条件进行筛选；

    4. 实时调用 Bidding 接口，完成投标。

    基于拍拍贷平台整体的数据分析

    随着拍拍贷用户数目的增长，交易不断活跃，对拍拍贷大盘分析的需求也在不断增长。除了 LCLP 数据集，也可以通过调用 API 接口，对拍拍贷大盘进行分析，简单思路如下

    1. 按一定的频次调用 LoanList 接口，获取不同时间点的可投标的情况；

    2. 调用 BatchListingInfos 接口，获取标的详情信息；

    3. 调用 BatchListingBidInfos 接口，获取标的投标信息（投标用户、投标金额、投标时间）；

    4. 综合以上信息，进行大盘分析

    用户资产分析

    下图是拍分析网站所提供的众多功能中的一种，资产评级分析：

    类似的功能也可以通过调用 OpenAPI 接口来实现，思路如下：

    1. 调用 BidList 接口，获取用户投标记录；

    2. 调用 BatchListingInfos 接口，获取标的详情信息，根据多个维度进行用户资产分析；

    3. 根据公开数据集进行风险分析，并应用于用户的资产分析。

    基于数据集和开放平台接口，我们可以实现很多功能，以上只是简单的示例，更加精彩的功能有待参赛者去挖掘。

    　　组队参赛，找到队友共同战斗


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