工具(如Python脚本、Excel插件)的接口,允许后期接入新的数据源(如海外监管文件)或模型(如AI盈利预测),适应投资领域的快速迭代。
五、挑战与应对:需求落地的“暗礁”
需求设计并非坦途,项目组预判了三大挑战:
挑战一:非结构化数据的“噪声”过滤。例如,股吧评论中充斥大量情绪化发言,需通过“语义消歧”技术区分“客观批评”与“恶意攻击”。应对思路:引入“置信度评分”,对每条舆情标注“可信来源”(如权威媒体>自媒体>匿名用户)。
挑战二:指标体系的“过度拟合”风险。若指标过多过细,可能导致模型在历史数据中表现优异,实盘却失效。应对思路:采用“奥卡姆剃刀原则”,优先保留“逻辑可解释、数据可追溯”的核心指标,定期(每季度)进行“指标瘦身”。
挑战三:人机分工的“边界模糊”。系统预警与人工判断如何协同?应对思路:明确“系统负责‘是什么’,人工负责‘为什么’”——系统提示“应收账款异常”,分析师则需实地调研确认“是否因放宽信用政策抢占市场”。
六、尾声:需求设计的“初心”
三个月的需求调研与设计,最终凝结为一本200页的《狼眼系统需求规格说明书》。林默在项目总结会上说:“我们不是在造一台冰冷的分析机器,而是在打造一位‘数字合伙人’——它能分担重复劳动,放大人类智慧,让分析师从‘数据搬运工’回归‘价值发现者’的本质。”
窗外,陆家嘴的霓虹灯次第亮起,资本市场的浪潮依旧汹涌。但此刻,项目组眼中看到的不再是混沌的浪花,而是隐藏其中的洋流与暗礁——因为他们知道,狼眼系统即将睁开双眼,用需求设计中植入的“四大支柱”,为投资航行点亮一盏明灯。
下一章,数据抓取的故事即将展开。当第一缕数据流涌入系统,狼眼的狩猎,才算真正开始。
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