Skip to content

Заявка команды Pandas на Moscow City Hack 2022. Задача: "Рекомендательный сервис для оценки эффективности цифровых каналов продвижения продуктов банка"

Notifications You must be signed in to change notification settings

SXHRYU/MoscowCityHack2022

Repository files navigation

Moscow City Hack 2022

Команда Pandas

Скриншот

Установка

  1. Введите в командной строке git clone https://github.com/SXHRYU/MoscowCityHack2022;
  2. Зайдите в папку, которую только что скачали (cd MoscowCityHack2022);
  3. Перейдите в нужную ветку репозитория командой git checkout master;
  4. Установите Python;
  5. Установите все зависимости: зайдите в корневую папку, где располагаются все файлы проекта (по умолчанию, MoscowCityHack2022). В командной строке введите pip install -r requirements.txt;
  6. Убедитесь, что все зависимости из файла requirements.txt скачались командой pip list. Если какие-то зависимости по какой-либо причине не скачались, установите их вручную командой pip install %название_модуля%;
  7. Убедившись, что все зависимости скачаны, перейдите в корневую папку (если вы не в ней) и введите в командной строке python manage.py runserver;
  8. В командной строке должно отображаться Starting development server at http://127.0.0.1:8000/ (если вы поменяли порт при запуске, то у вас отобразится другое значение порта).
  9. Откройте любой браузер (приложение проверено работает на Google Chrome) и введите в поисковой строке http://127.0.0.1:8000/.

Содержание репозитория

Папки

  • Папка "Условие": содержит условие задачи, шаблон презентации, аналитические исследования и т. д.;
  • Папка "hackathon": содержит автоматически-сгенерированные файлы Django;
  • Папка "recommendations":
    • "logic": содержит файл __init__.py, чтобы Python воспринимал эту папку как модуль, parser_urls.py и tg_parser.py содержат ссылки на внешний сервис telemetr, с которого парсятся данные о популярных телеграм-каналах, и сам парсер, который разделяет каналы по характеристическим группам (указаны в файле), соответственно. Также там расположены person_info.py и tg_recommendation.py, в котором находятся интерфейсы и объекты для type hinting;
    • "static" и "templates" содержат статические файлы (изображения, JavaScript и CSS) и HTML-файл соответственно;
    • urls.py содержит ссылки для работы в Django-приложении;
    • cities.py содержит список городов России для соответствующего поля формы на сайте;
    • views.py: главный файл, объединяющий различные компоненты программы, производящий основные вычисления и выдающий HTML-файл со всеми посчитанными данными пользователю.

Ветки

  • Ветка parser содержит программу для парсинга данных с сервиса telemetr;
  • Ветка data_science содержит файл Jupyter Notebook, в котором содержатся различные расчёты и модели, используемые для составления решения и расчётов;
  • Ветка django содержит серверную часть приложения, которое отвечает за подсчёты на стороне сервера и выдачу получившихся результатов пользователю в HTML-документе;
  • Ветка main содержит конечные версии всех компонентов приложения, README, файл Jupyter Notebook и список зависимостей requirements.txt.

Взаимодействие с приложением

В левой части экрана расположена форма для выбора параметров рекламной кампании. Выберите продукт, расположение клиентов, диапазон возрастов, пол, количество лидов и нажмите кнопку "ПОДОБРАТЬ". Справа должны отобразиться телеграм-каналы, в которых рекомендуется покупать рекламу, с некоторыми характеристиками и максимальный бюджет, который можно выделить.

About

Заявка команды Pandas на Moscow City Hack 2022. Задача: "Рекомендательный сервис для оценки эффективности цифровых каналов продвижения продуктов банка"

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published