# 第一个项目

**Repository Path**: haobinjun/first-project

## Basic Information

- **Project Name**: 第一个项目
- **Description**: 从零开始的项目协作学习仓库 · 新同学入门 Git 与团队开发
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-08-30
- **Last Updated**: 2026-09-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 第一个项目

> **领域：经济分析（从财报数据入手）**
> 数据集：8 家文旅上市公司的真实财报 + 股价 + ESG 数据（17,000 行，SQLite）
> 这个仓库是你们三个的。你能推上来代码，这里就是你的。

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## 先说清楚一件事

**这个项目里要做什么，由你们决定，不由别人替你们决定。**

你们被丢到了一份真实数据面前（见 `docs_数据字典.md`）。领域是定的——经济/财务分析。但具体问什么、怎么分析、画出什么、得出什么结论，**全是你们自己想**。

没有人会给你们派活。没有人会告诉你们"做 A 还是做 B"。这是和上课最大的区别——上课是老师出题你做，这里是你们自己出题自己答。

这会难受。因为从没有题到有题，是最难的一步。但这一步走过去了，你们就真懂什么是"做项目"了。

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## 你们的起点

### 数据集（已经准备好）
- 文件：`data/tourism_finance.db`（2.3 MB，SQLite）
- 内容：8 家文旅上市公司（黄山旅游、峨眉山A、中国中免、宋城演艺…）的真实财报数据
- 13 张表，17,000 行，包括：财务指标、日线股价、三大报表、ESG 评分、分红历史
- 详细字段看 `docs_数据字典.md`

### 工具栈
- Python 3 + Pandas + Jupyter Notebook（或 Streamlit）
- 不需要 Java，不需要前端框架
- 安装：`pip install pandas jupyter matplotlib` 就能开始

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## 第一周的任务：提一个问题，答一张图

**每个人，从这 17,000 行数据里，提出一个你自己好奇的问题，然后把它回答出来。**

交付物（每人一份）：
1. 一个 Jupyter Notebook（`.ipynb`），里面是从数据到结论的完整过程
2. 至少一张图
3. 一段话结论（200 字以内，说清楚你发现了什么）

### 什么样的问题算好问题

好问题长这样（**这些是示范，不是让你选的题目**）：
- "中国中免和宋城演艺，谁更赚钱？赚的钱质量一样吗？" → 比较 + 追问
- "财报发出来那天，股价会跳吗？业绩好的就涨吗？" → 假设 + 验证
- "8 家公司里，谁的 ESG 分数和股价一起涨？" → 关联 + 排序
- "文旅行业哪一家去年最危险？拿什么指标衡量'危险'？" → 定义 + 排名

坏问题长这样（**不要做这种**）：
- "统计一下营收"（没有为什么，没有比较，只是搬数字）
- "画一张股价图"（没有问题，只是画图）
- "做一个大屏"（没有问题，只是炫技）

**判断标准**：你的问题里有没有"为什么 / 是不是 / 哪个更 / 什么因素"。有，就是好问题。

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## 怎么从零开始（保姆级，但只带一次）

### 第一步：装环境
1. 装 Python 3（python.org，下载时勾 Add to PATH）
2. 打开终端（Win 按 Win+R 输 cmd），执行：
   ```
   pip install pandas jupyter matplotlib sqlite3
   ```
3. 进项目目录，启动 Jupyter：
   ```
   cd E:\first-project
   jupyter notebook
   ```
   浏览器会自动打开，点 New → Python 3，就能写代码了。

### 第二步：看数据
在 Notebook 里敲：
```python
import sqlite3
import pandas as pd

con = sqlite3.connect('data/tourism_finance.db')

# 看 8 家公司都是谁
pd.read_sql("SELECT * FROM companies", con)

# 看黄山旅游的财务数据
pd.read_sql("SELECT * FROM financial_data WHERE stock_code='sh600054'", con)
```
跑一遍，看到表格出来，你就有感觉了。

### 第三步：提你的问题
翻 `docs_数据字典.md`，看到哪个字段你好奇，就把它变成一个问题。写在 Notebook 第一个 Markdown 格子里。

### 第四步：写代码回答它
不会写就查、就问、就抄别人的。这里没有"作弊"，Pandas 没人能手写。

### 第五步：画图
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 你的数据.plot(kind='bar')
# plt.show()
```

### 第六步：推上来
```bash
git add 你的名字_问题简述.ipynb
git commit -m "分析: 你的问题简述"
git push origin master
```

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## 关于分工——别提前分

**不要一开始就说"你做前端、你做后端"。** 这把人钉死了，而且你们还没做过，根本不知道自己擅长什么。

第一周每个人都独立提一个问题、独立答出来。**做完之后**，你们自己会发现：
- 谁画图好看、谁抠数据细、谁能把结论讲清楚、谁查文档快。

那时候再分工，分的是**真实长处**，不是拍脑袋。

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## 协作规则

1. **永远不要直接改别人的 `.ipynb` 文件。** Notebook 容易冲突，各做各的。
2. **提交信息写清楚你问了什么。** 别只写"修改"。
3. **看不懂别人的代码就问。** 没有"蠢问题"，卡住不问才蠢。
4. **遇到 git 冲突不要慌。** 喊我，或者自己搜"git pull 冲突怎么解决"。
5. **数据不要重新生成或修改 `data/` 下的 db 文件。** 那是只读数据集。

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## 长期愿景

财报只是入口。经济分析这条线，后面可以扩展到任何数据：宏观指标、行业数据、消费数据、另类数据。但**先把这 17,000 行财报数据吃透**，把第一个问题答漂亮，再说后面。

一步一步来。

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# 第二轮：合力做一份《文旅行业财报体检报告》

> 第一轮你们各做各的，三个人交了三份 solo 分析。现在第二轮：**合力产出一个东西**。

## 这一轮要做什么

三个人合力产出一份 **《文旅行业财报体检报告》**，输出形式不是 notebook，而是一个**非技术人能打开看懂的东西**——Streamlit 单页应用，或者一份结构化 markdown 报告（放在仓库 `报告/` 目录下，带图表）。形式你们三个商量着定，但必须满足一条：**让没写过代码的人也能看懂**。

## 分工表

报告分三个部分，每人负责一部分：

| 谁 | 负责的部分 | 要回答的问题 |
|----|-----------|--------------|
| **冯艳钰** | 估值与预期分析 | 挑一家公司，分析市场给它定价的"预期"是什么——当前股价交易的是业绩、是故事、还是预期？估值在什么区间，和同行比贵不贵 |
| **王春燕** | 行业全景扫描 | 8 家公司放一起比——谁的营收在涨、谁在亏、谁的负债最重、谁最危险。做一张"行业体检表"，给每家公司打个标签 |
| **赵雅婷** | 单家风险拆解 | 挑一家公司（不是华侨城），把它怎么走到今天这步的拆透——财务结构、利润从哪来、风险从哪长出来 |

## 这一轮的关键规则

### 1. 内容必须互相引用，不能各做各拼一起

三部分不是独立模块，是**互相依赖**的：

- 王春燕的行业扫描里，"最危险的公司"要和赵雅婷拆解的那家对得上（或者解释为什么不对得上）
- 冯艳钰做估值分析时，要拿王春燕的行业数据当基准——"这家比同行贵"必须基于王春燕算的行业均值
- 赵雅婷拆解的公司，要被冯艳钰拿来做估值判断

**这意味着你们必须先沟通：王春燕先定下来"行业扫描"用什么口径（哪几家、哪些指标），冯艳钰和赵雅婷才能引用。** 不是各做各最后拼一起。

### 2. 开分支做，不准都推 master

第一轮你们都往 master 推，没有协作。这一轮必须用分支：

```bash
# 每人开自己的分支
git checkout -b fengyanru/round2
git checkout -b wangchunyan/round2
git checkout -b zhaoyating/round2

# 在自己分支上做完，推上来
git push origin 你的分支名

# 然后在 Gitee 上发起 Pull Request，合并到 master
```

合并 PR 的时候，**另一个人负责 review 后再合并**——不准自己合自己的。这逼你们看懂彼此的代码和结论。

### 3. 最终合并进同一个文件

不管你们选 Streamlit 还是 markdown 报告，**三部分最终要合并进同一个文件**——这个文件会冲突，冲突就解决。这是协作的必经之路。

## 思考过程草稿（必交，比 notebook 重要）

做的过程中，在仓库根目录建一个文件：`思考过程_你的名字.md`，**随手记**，不是事后补写。

### ✅ 记什么
- 打开数据第一反应是什么
- 怎么想到这个问题的
- 试过哪些方向、放弃了哪个、为什么换
- 卡住的时候往哪走（问 AI？翻数据字典？翻第一轮的 notebook？）
- 给 AI 的第一句话大致是什么
- AI 回了之后你改没改主意

### ❌ 不记什么
- 不整理、不润色
- 不写"我经过深思熟虑决定"这种话
- 不事后合理化——允许写"我先随便问了 AI 一句，它说……"

### 硬规则
这份草稿**必须和你的 notebook 同一次 commit 推上来**。Git 时间戳会暴露你是不是事后补的——先做完再补草稿，时间对不上，一眼能看出来。

## 时间

两周内完成。第一周自己推自己分支，第二周互相 review + 合并 + 收尾。

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有问题随时问。我不会替你们决定问什么，但我会在你们卡住的时候帮你们把代码跑通。

—— 郝彬珺