Campernet:中国互联网下一个主战场

随着互联网科技的深入发展,大学生市场成为互联网竞争的新焦点。Campernet概念揭示了大学校园作为互联网服务的重要阵地。文章探讨了大学生消费与金融市场的新趋势,分析了外卖平台、分期借贷等服务背后的商业逻辑,并展望了智能设备在未来大学生市场中的作用。

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Campernet:中国互联网下一个主战场

文/张宁

Campernet,Campus与Internet的合成词,简单来说,用这个词就阐明了中国互联网下一个主战场的地点与方向。从时代来看,上世纪九十年代出生的人大多已进入高校或社会各阶层进行自己的价值提升与实现阶段,而这群“科技时代”的幸运儿也因互联网科技在社会生活的逐步渗入,对新事物与新思想有着更加敏感的头脑,而也因此被总结为“互联网思维”来笼统概括。

不过Campernet不是来讨论和总结互联网思维的,而是讨论这群幸运儿在长大到现在,终于有自己施展抱负平台时的新现象:无论是初出茅庐的大学生创业小组还是已有经验的创业团队或公司都将主要精力投入校园,尤其是大学校园这个重要的阵地。而与此同时,校园的市场正在被细化的越来越小,众多因人而异、“按需所生”的服务、应用、产品逐步的出现在现实生活。并且他们出现的时间越来越短——说不定你今晚在床上想到的想法,明天就会有个公司非常骄傲的宣布“我们有一个非常完美的方案去让你实现!”

而与此同时,大学生消费与金融市场同时被紧盯。类似于嘀嘀打车、快的打车模式的外卖叫送平台在2014年着实在大学校园火了一把,饿了么、外卖超人以及本地创业团队的平台层出不穷,随后在不到一季的时间,美团外卖、淘点点等已有用户积淀的大型平台也加入竞争。而国内的风投也是特别疯狂:2013年11月与2014年5月,饿了么分别获得红杉资本领投的2500万美元C轮融资和大众点评网领投的8000万美元融资,而近来消息,饿了么又获得E轮融资3.5亿美元,估值超过十亿。而这,仅仅是一个大学校园一直以来被忽视的细分市场养活的互联网公司。

不仅如此,2014年是互联网金融发展的又一节点之年,而这里大学生金融发展也从这重新起步。据相关报道,截止2014年11月,P2P网贷行业历史成交量达到惊人的3458亿元,2013年这个数字还只是1058亿元,2014年同比增长399%。但是即便如此,有些P2P老总并没有闲着,他们开始看上了自2009年银监会逐步禁止国内银行信用卡发卡并且无法贷款的大学生金融市场。趣分期、众邦分期、名校贷、99分期等众多面向大学生的借贷平台如雨后春笋般出现,而许多电商也看到机遇——例如京东在此之后推出了“京东白条”校园贷业务。曾经让银行业咋舌的“信用级别为零,没有任何风险意识”的大学生借贷市场,在互联网金融洪流的入侵下又一次展现出它的强大。

开发者、创业者、既得利益者都看上了有着众多产品与服务消费者的大学生市场,真所谓Campernet——因为在Campus一切的发生都源于现在的Internet的发展。然而,对于大学消费群体来说,如何面对已经到来的Campernet时代?如何更新自己的消费与借贷观念?同时,对于开发者、创业者来说,我们应该如何去赶上时代潮流,抓住亮点去迅速变为产品服务产出和市场占有?如何把握未来Campernet发展的关键方向?这都是需要我们去讨论的。

牢记自己是谁:Campus优惠不是陷阱而是计谋 分期借贷不是普遍而是特需

不止一个同学跟我说过外卖平台的优惠总是有限,总归还是商家赚钱,是一个名副其实的陷阱。诚然,表面上看优惠实则会有先提价后降价的“商家陷阱手段”,但其实包括外卖服务平台在内,叫车服务平台(只不过起步价是定死的不会调价)和其他类似商业模式的平台都有一种拿用户量当法宝的思维。餐饮商家需要赚钱的道理都懂,而他们赚钱唯一途径就是把吃的卖出去。于是在外卖服务平台,其实做好商家工作很容易。但是如何让消费者有新鲜感就比较难了,其实这个也考验运营平台者的勇气与销售计谋——推出层出不穷的减价与红包来拉低消费门槛,或者引导让用户通过某种方法获取优惠。这其实是一种销售进行市场运作的范例。因此,这类应用的优惠绝对不能单纯的说是陷阱,因为商家总归是要赚钱的,充其量也只能说这些是计谋罢了。

而现在,大学生借贷平台这个热点被媒体关注之后,基本每篇报道上总归是有几句话是固定出现的:“大学生借贷是给他们放高利贷,大学生还没有收入基础,给他们借贷是过早的培养超前消费意识……”但是,在2015年极客公园创新大会上,作了主旨演讲《如何让中国人的信用值钱》的趣分期CEO罗敏却认为,传统的金融体系和金融机构对所有人的同等对待,最后导致了优质用户的需求无法被满足。“但实际上他们是没有信用吗?不是,里面有一部分人是没有信用的,但是因为一部分人没有信用,然后就把整个人群都否定了,很明显是不对的。”

这句话给了媒体当头棒喝:我们需要的是个性的金融而不是共性的金融。不过即使如此,风控把关也是必需的,除了这些平台在校园里的代理——其实代理也是学校学生,难免也会出现理解失误的情况,因而不可完全信任——整个风控的评判也是重要的,因为“趣分期”们的资金来源统统源于P2P网贷。而通过我一年P2P网贷投资经历,虽然大学生借贷的需求金额小因而坏账金额不会特别巨大,但是“数少杠不过量多”,现在的P2P投资者还是有些心悸的——因为P2P网贷领域每天的逾期“老赖”和跑路平台还是数不胜数的。因而即使趣分期在今年启动了他自建P2P网贷平台“金蛋理财”的计划,投资者是否买账还需要看市场反应。

不过其实,从消费者自身做起。我们大学生一定要知道自己是谁,我要用钱干什么。否则,即使借到了钱,即使分期消费,等到账单期一到还不上钱。自己心惊胆战不说,还影响了自己的互联网信用记录——这是未来趋势,互联网信用终将与实体信用记录挂钩——与给整个领域进行资金支持的P2P投资者的信心。得不偿失。

把握节点脉搏:市场不仅可以细分还能创造 智能设备不是未来而是明天

作为创业者与开发者,现在的大学生市场除了细分来进行的市场开发外几乎很少见进行创造市场的探索。说实话,创造一个市场是很难的,如何去培养用户群体,如何进行产业链的设计与商业模式的制定等等都是对一个创业团队非常困难的。但是,这一代从不缺弄潮儿,而终将有人会创造一个属于这个年代的人的新的消费市场。而这需要创业团队成员具有敏锐的感知能力、极其坚定的信念支撑以及敢为人先的领头勇气。而终将有人会做到的。

而对于未来Campernet乃至整个大的科技产品服务消费市场的发展前景,智能设备终将成为未来几年的热点研究领域。如何研究出更好的服务于大学生的智能设备,注重廉价与使用;如何量产出更加新奇的智能设备去满足现有消费者在现有智能设备上的需求真空,这一切种种不是未来十年的事,而是我们这一代必须实现而且终将实现的。

Campernet继续前进,而它仅仅是整个中国互联网大市场中的一部分。不过它的发展终将决定现在年轻一代的消费观念与消费思维的成型。对Campernet进行有效的分析与研究将获得非常大的成果。我们拭目以待。


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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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