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八宝山东西

2021-02-25 07:49

从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？

从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？
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  • 123491237

    2021-2-26 00:14:34 使用道具

    来自： 中国来自： 中国来自： 中国来自： 中国
    2016年4月15号更新：增加了如何做中国数据地图，以及几个平时做行业研究时常用的数据源。我从国外角度参与下讨论。政治经济文化类数据与研究方法基于读博经历（经济学），金融类基于工作经历（某欧洲大行）。

    补充更新：对答案里中国数据地图感兴趣的朋友可以移步：excel上怎么做数据地图？ - 钱粮胡同的回答 或 用Excel做出强大的数据地图 - 钱粮胡同28号
    更新1：银行对于行业分析的方法和框架可以参看 初入金融行业，如何进行实用行业研究与行业分析，比如风投和券商是怎么分析行业的？ - 钱粮胡同的回答 或 如何分析商业银行年报？ - 钱粮胡同的回答
    更新2：宏观金融和经济分析方法或思路可以参看 区位因素是否是江苏省省内贫富差距的主要原因？ - 钱粮胡同的回答或欧洲债务危机的根源是什么？ - 钱粮胡同的回答

    正文：读博期间主要做经济类研究，数据来源主要分一手和二手数据，三手的没碰过，也不敢碰，但是亲眼见识过 (/sigh)。

    ######宏观经济类######
      直接从国家统计局买，地级市各类经济指标等，大学图书馆结账 （国统局网站也有不少：中华人民共和国国家统计局>>统计数据）直接从国家信息中心买，各类经济数据，大学图书馆买单买的这些也可以找助研手动收集，比如需要地级市类的经济数据，一本本省级年鉴慢慢抄（这个虐人方法还没有试过，下不了手，也怕助研干完堵家门）也可以尝试去经管之家(原人大经济论坛)-国内最大的经济、管理、金融、统计在线教育和咨询网站, 发帖求数据，神人很多密西根大学的China Data Center提供中国数据的服务，没有用过，据说不错（非广告）
    补充1：使用前两点提到的数据做了些研究，比如中国区域收入差距不平衡（省内收入差距和省间收入差距，GEM指标），收入极化现象 (polarization) 等，截取部分分析结论，见下图（红色代表中国省份之间的收入不平衡占整个国家不平衡的比例，蓝色代表省内不平衡（同省地市间不平衡度）占整个国家的比例，可以看出省内不平衡远超省间不平衡，这种角度采用Gini系数等是无法计算的）。
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    补充2：用同样的经济数据和一些基础设施数据，采用最近流行的机器学习（可以参考：机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？ - 钱粮胡同的回答），可以做很多有意思的启发性研究，比如对中国的城市群做集群分类（方法：SOM （自组织地图），人工神经网络的一种，unsupervised learning），具体方法可以参考AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重？ - 钱粮胡同的回答，截图（蓝绿色代表较低收入城市群，红色代表中等收入，黄色代表高收入，之后的工作就是看每个群的属性然后从经济，社会发展等角度尝试解释）：
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    ######文化类######
      全国各地县级方言数据，收集方法是招了一个勤奋好学热爱生活对学术有向往的助研，耗时几个月收集所有方言数据放到提前设计好的数据库，根据中国方言系统（前辈的学术研究，可以参考中国社科院的 方言研究室），量化数据做文章。
    结合上边儿宏观经济类和人文类，使用的分析方法和得出的结果请参看发表的拙作：Economic integration in China: Politics and culture

    文字不够性感，截取一点拙作中的图片，根据方言系统重构的其中一种中国方言地图。然后采用空间计量的方法，分析经济溢出与文化的关系（其中方言作为文化的一种proxy）。
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    这篇文章具体的分析和截图请移步：文化对经济有着怎样的影响？ - 钱粮胡同的回答

    ######政治类######
    对的，政治类也行，再招一个爱好生活喜欢被虐但是仍然对学术有向往的助研（和之前不是同一个人，否则估计已经躺医院了 - 是我躺医院，不是助研），收集了所有地级市层面大部分官员近20年的简历（简历好找，人民网，百度百科，地方政府网站，看不了的直接上Google Cache，甚至爬虫），放入设计好的数据库，量化做文章。

    没有性感图片，但是咱有感性的文章，分析方法和结果等请参看发表的文章：Career Backgrounds of Municipal Party Secretaries in China

    补充一张上述政经文章比较有意思的统计图：样本中市委书记出生，上大学或之前工作省份与他当市委书记的时候不是同一个省的比例：
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    其他常用的宏观经济数据源：
      如果是一般宏观经济或金融数据，世界银行，IMF, 中国央行，银监会，Reserve Bank of St. Louis都有很多很好很全的免费数据库，如：Data | The World Bank，The National Bureau of Economic Research或IMF Data；付费类的网站比如TRADING ECONOMICS最后再补充一个，估计这个用的不多，也不知道现在还有没有：EcoWin，是个财经数据库，很多大学用，好像是某机构资助的学术类平易近人版
    经济类分析工具：用的最多的是Stata, R, excel & VBA，偶尔用过一些专门的软件，比如做神经网络的，后来有了R，其他就弃用了。其实Stata和R有很多package，足够了，更重要的是了解package背后的模型和方法。

    上边的研究味儿太浓，谈钱的请看下面金融类：

    ######金融类######
    国内的用的不多，只知道高大上的有wind（万得资讯），通联，开源的有TuShare等，自己玩得话用用Yahoo Finance或者Google Finance也挺好，R或Python里都有对应的包, Mac上也有一些软件可以直接下载这些数据到excel里。

    平时工作上最常用的：
    企业与金融机构的财务数据：这方面因为工作需要，所以基本都是银行自己的分析师填入系统的企业数据。这类数据一般来源有：
      从企业直接要（如果这个企业没有上市也没有发债的话），催银行的RM巨潮资讯网，拿上市企业的，基金年报等，免费中国货币网--中国外汇交易中心主办，拿发债企业的财务（包括企业的债券募集说明书），免费银行和券商的财务数据从Bankscope下 (Bankscope | Global database for bank)，保险的从isis下，需要机构帐户S&P，Moody等评级机构的帐户，上面有很多Credit Research和评级信息等Bloomberg（彭博终端），不多说了美国上市的可以看http://SEC.gov |  Filings & Forms德意志银行研究部的公开网站（DB Research），也有一些还不错的数据和研究文章
      外汇信息除了自己行内部用的，一般看Oanda
      CreditSights, 独立研究服务提供商，偶尔会用一些他们提供的行业研究报告Dealogic, 英国的一个数据/平台服务提供商，主要做行研的时候用
      很多金融机构自己内部的一些软件或package，比如我们行内部的一些R package，可以直接导入财经数据

    补充：感谢评论里 @一扬 的补充，这里加上两个学术圈常用的金融数据源：
      国泰安CSMAR金融数据库
      锐思RESSET金融数据库

    平时休闲自己常用的：
      http://Investing.com，很多市场信息，如油价，天然气，美元指数，各类经济指标等
      更新：评论里有问到Mac上下载数据到excel的软件 (假设你指的主要是要金融类数据)，我用过的几个：
        StockXloader（软件截图如下），直接批量下载Yahoo Finance的数据，输出到Mac上的ProTA做技术分析，也可以直出excel文件。如果用R或Python，选择比较多，可以用quantmod: Quantitative Financial Modelling Framework或TuShare -财经数据接口包，获得数据后直接输出成excel格式文件就好。

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    平时工作用的分析软件很少，大部分时间VBA和R足够了，其他的都是公司内部软件（SAS等，但是不喜欢）或平台。

    补充两个iOS上看市场数据/ 画曲线图的app：
      外汇，大宗商品市场（WTI，Brent, 天然气，美元欧元指数等）我常用NetDania，看动态数据，画技术图很方便实用，免费，有iPad版本
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    2. http://Investing.com，之前提到了，这个是手机上的，看大部分证券信息，同时还可以跟踪每天的财经热点和指标，基本每天一读

    ######One more thing######
    现在很多分析师或研究员张嘴全是模型，但我觉得，不论是宏观经济研究，行研或是企业层面的分析，软件或模型只是工具，最重要的是阅历的积累，对研究对象本质的体会与把握，而不是拿过来一堆数据，扔进个模型里看结果。

    目前先想到这些，如果还有其他的，再来更新。

    我的专栏：钱粮胡同28号
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  • 呆萌君的大致酱

    2021-2-26 12:06:45 使用道具

    来自： 北京来自： 北京来自： 北京来自： 北京
    哈，作为过来人，数据总是源头的活水，这里对一些投行/PE惯用的数据库进行一下介绍，方便大家在未来的工作学习生活中能对这些工具有感性认识。

    一、宏观
    1） CEIC
    从xx年开始，CEIC就是谢国忠、陶冬、马骏们分析中国经济的首选。CEIC是Euromoney的一款产品。Euromoney是英国上市公司，一年收入4亿镑，不知道这款产品贡献了多少，反正一年的subscription是相当昂贵的。
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    优点： 更新迅速，Excel的plug-in非常贴心，宏观分析员基本上一键就可以更新所有的数据。数据全，基本上不会出现大的错误。

    缺点：太多了：1）几乎没有服务；一年花几万刀得到的服务几乎是零，就连彭博这种垄断机构都不会这么做，另：彭博的妹子一般都是不错的。2）数据类别老化：以中国为例，新的数据类别层出不穷，在旧有的数据方面，CEIC是没什么话讲；但是新的数据类别的出现，极大地动摇了CEIC过去不可撼动的领袖地位，后面介绍的万德，也是趁虚而入的典型；3）缺乏数据的说明（来源、变化等等）——这个问题也是很难解决的，没有好的销售，就不了解产品，不了解产品，自然也很难做出很好的数据说明。

    评分：3.5/5 ---- 尽管吐槽了那么多，作为宏观分析员，很难逃开这个数据库，即使国内券商也多数在使用CEIC, 属于然并卵。

    2） 万得Wind

    万得不容易。从外国人手中硬生生抢过来自己应有的一杯羹，这是一件万幸的事情。但是万德也是有瓶颈的，现在听说也在专注交易，做中国的彭博，这条路的崎岖，不想多说，绝非易事。

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    优点：类目更新快；对国内市场非常了解；能满足国内多层次资本市场投资的需要；界面从可用度上来说也算上乘；

    缺点： excel的功能不够强，尽管体验上也能够应付，但不如CEIC那么简洁。有的时候数据更新也会出现问题，体验还是略微欠缺的。

    评分：4/5, 我个人觉得万得在中国的发展目前还是基本饱和的，能够用它的基本上都用上了；而在对外这块的欠缺，则是人才缺失了——注意，这不是光请几个翻译就有用的，你处于弱势地位，必须要有强大的英文销售和服务团队，这一块的软实力，是万得真正缺的东西，可惜的是，他们即使开了纽约办公室，也没有在这块有任何质的飞跃。

    二、公司
    1）Capital IQ
    Capital IQ是逆袭的黑马。在S&P投资以前，没有人知道他，但标准普尔的眼光以及对行业的了解使得这款并不为人所熟知的产品在2010年后异军突起，现在在公司这块，收入超过十亿，每年两位数增长，还有什么好说的。
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    优点：你说我用下来CapIQ真的好用吗？我觉得也说不上，但是细想下来有那么几点很重要：1）CapIQ团队的工作人员非常勤勉——从信息的搜集、数据的更新、贴心的服务，乃至于为大量苦逼的投行分析员搭模型。。。（我这真不是在黑你们）。这些源自于CapIQ在招聘服务人员时候的用心和培训。尤其是前两年公司还算初创，对于客户的服务可算是相当不错的；2）在企业数据方面有非常好的分类；无论是历史交易；股权构成；债务分析；私募投资者的介入；乃至于一些比较细的数据运算，CapIQ都算是做得很到位的。3）Excel, excel, excel! 分析员最重要的搭模型等工作离不开excel, excel的plugin以及功能就很重要了，我不能说CapIQ在这方面完美无缺，但是在同行里面只能说目前还很难找到对手。

    缺点：质量开始有所下降——就如任何的初创企业走向成熟之后，开始忘记自己真正吸引客户的东西。CapIQ目前就面临这个问题。而他虎视眈眈的对手Thomson Reuters, 又在决心东山再起了，所谓数据库代有才人出，这个行业的竞争之激烈，只有当事者才能明白。

    评分：4.5/5 ----对于新企业（虽然是可恶的标准普尔控股），还是有些欣赏的，毕竟天天在用。

    2） Factset
    老牌子，上市公司。如果说CapIQ是新贵，Factset算是贵族了。Factset在投行中使用非常普遍，excel 的plugin也是不错的。
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    优势：个性化的界面，强大的功能，excel plugin也不差。

    劣势： 功能function较为复杂，学习成本较其他为高。

    最后，你以为我忘记了他，其实我只是想最后再提这个大魔王——bloomberg.

    Bloomberg有什么好？如果从单项上，它未必拔尖，但是综合起来就很可怕了。从交易到研究，整个环节几乎无死角，是个完整的魔王级产品。Bloomberg最近的标语是bloomberg is business，可见其软件的可怕了。

    如果硬要说缺点，就是公司太大了，一些单项的领域会有新的竞争者比他做得更细更好，但是要综合起来，基本没戏。

    至于Reuters的I/B/E/S, Markit, 等等数据库，就不多提了，有人用，但是用得少，我没用过，没法做公允的comment,但是市场不是傻的，有好产品，肯定还是会冒尖的。

    其实以上说得肯定不全面，行业数据这块，其实具体到每个行业，都有自己的标杆数据库企业，房地产的CREIS, 钢铁的我的钢铁网，医疗也有自己的数据库公司，但是规模与以上相比，都不是一个数量级的了。而这些仅仅是器，器用得好不好，关键还在于人。
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  • 安然在线粱

    2021-2-27 11:41:10 使用道具

    来自： 北京来自： 北京来自： 北京来自： 北京
    巧妇难为无米之炊——财经数据去哪儿找？
    在这里先和大家简单聊一下外资投行通常去哪些地方获取财经数据和分析报告。
    宏观层面，我们常用的比如世界银行的公开数据库（  World Bank Open Data  ）、国际货币基金组织（IMF）的数据库及其网站上的宏观经济研究报告（有中文）。
    如果是金融方面的宏观数据，可以直接去央行或银监会的网站获取。
    德意志银行研究部（  DB Research  ）网站也提供很多高质量的宏观经济与行业报告，包括主权信用违约互换 CDS 的数据和趋势图制图工具，很实用（后面章节会具体介绍）。
    如果是行业数据，可以去相关的行业协会网站查看，比如我们做分析的时候如果涉及能源类，通常会用到美国能源信息署的数据（EIA）。
    资本市场的信息如果是个人用途，我一般会看  http://Investing.com  上的实时信息，国外股票等数据可以从雅虎财经（  Yahoo Finance  ）或谷歌财经（  Google Finance  ）上下载。
    IT 技术好一些的还可以用 TuShare 或  quantmod  这类免费开源的 R 语言或 python 财经数据接口包。
    企业方面，国内的巨潮资讯网提供所有上市公司的年报，中国货币网提供发债企业的财务审计报告、本地评级报告以及债券募集说明书，标普等三大评级公司也有一些免费的评级信息和报告可以参考。
    当然，这年头很多信息也可以直接谷歌或百度，甚至爬虫技术，这里就不详谈了。
    上面说到的都是免费的数据源与分析报告，对于个人来说做基本面分析足够用了。而外资银行从机构角度来看的话，一般有以下途径：
    1）如果一家企业没有上市也没有发债，通常会通过前台客户经理从企业索要（业务相关）；
    2）其他财经数据一般依靠下面的信息平台来获取（机构账户）：
    · 彭博终端（Bloomberg），基本覆盖了所有类型的财经数据，金融机构必备良品
    · 银行和券商的财务数据还可以从  Bankscope  获得，保险公司的从 isis 获取
    · 标普、穆迪等评级公司为机构帐户提供很多行业与公司信用研究报告
    · Dealogic，英国的一个数据服务提供商，平时做行研的时候会用到
    · 其他著名也会时而用到的还有 CEIC，万得资讯（Wind），Factset，  CreditSights  等
    上面提到的大部分数据平台对 Excel 都很友好。这也是我常说的，很多看似高大上的分析其实就是用 Excel 做出来的，不应该为了方法的绚丽而刻意去用复杂的软件或模型。
    最后，如果你还在上大学，那前面的话当我没说。国内很多大学提供的金融数据库足够你玩耍了，比如国泰安 CSMAR 金融数据库或锐思数据（RESSET）。
    活学活用信用违约互换（CDS）
    CDS 也是一个不可多得的好工具，一方面可以帮助机构转移信用风险，另一方面可以作为敏锐的风险先行指标。在做行研的时候，我们常常会把通过基本面分析出来的行业评分与 CDS 的价差进行对比，找出差异的原因，有助于深刻理解这个行业的动态。
    我平时工作的时候无时无刻不与 CDS 打交道。金融行业很多工作也许一辈子也不会与 CDS 打交道，然而我认为，作为一个有志向的青（老）年，了解信用违约互换，知道如何简单地解读与应用，对于看清风险、辨别是非，有着至关重要的作用。
    既然都这么说了，那我们来看一下，到底什么是 CDS。
    信用违约互换，简称 CDS（  Credit Default Swap  ），是一种双边场外交易合同，由 JP 摩根的  Blythe Masters  在 1994 年发明。
    使用 App 查看完整内容目前，该付费内容的完整版仅支持在 App 中查看
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  • Gloria877

    2021-2-28 09:59:38 使用道具

    来自： 北京来自： 北京来自： 北京来自： 北京
    谢邀，主要分享几个简单又免费的几个网站，大家可以参考
    按照股票的从上到下的分析思路
    1、宏观数据历史走势——萝卜投研
    从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-1.jpg 可以查到宏观数据和行业数据，像M2、GDP等。像货币市场和债券市场的数据都有，图表走势看着很舒服，数据也比较全，不用去各个网站找。具体的其他功能可以去网站上看看。
    从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-2.jpg 2、行业估值情况和财报数据——理杏仁
    这个网站上最喜欢的功能就是股票价格对比，估值对比和财报数据对比，涉及个股基本面的数据挺全的。
    从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-3.jpg 从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-4.jpg 3、智能小助手—I问财
    从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-5.jpg 像股票跌停，行业个股股息率跌停，只要企业自由现金流流等，在其他网站找不到答案，可以来问问它。
    4、低风险投资类别数据工具—集思录
    像可转债和A+H比价，套利等数据提供的很全面。
    从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-6.jpg 这里只简单介绍几个，如果还想了解一些其他数据分析工具或者软件，都可以关注私聊我。
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  • 文醉

    2021-2-28 22:10:22 使用道具

    来自： 北京来自： 北京来自： 北京来自： 北京
    研究狗不邀自答。
    宏观数据来源包括各大金融资讯平台或数据平台，国内数据常用wind，国际数据常用Bloomberg，还有一个数据库叫CEIC，似乎学术界也喜欢用CEIC。此外还有很多网站，包括财政部官网、央行官网、统计局及地方统计局官网、土地市场网、世界银行官网、香港金管局等等。
    中观和微观数据包括草根调研，也有一些行业性的网站。

    分析及分析方法。
    学术文献。这个应该放在第一位，很多理论应该是我们作为研究的根本。但是学术研究及结论与现实都有一定差距，实用性未必好。所以学术文献的主要作用是理论借鉴。
    卖方报告。实用性更强一些。但是现在卖方报告量很大，需要多读多看，选取对自己有用的部分保留。
    内部研究：好吧就是自己怎么做研究。首先，研究工作是要站在巨人的肩膀上，牛逼的理论一定要借鉴过来。再有，如前面说的，数据处理和分析，excel足够。一方面，学术研究都有很强的前提假设，要有很严密的推理过程，我们在实际投资过程中，需要修正一些假设或条件以贴近现实，这就决定了现实中经济走势、股市走势等等等等，这些东西很难用模型去拟合；另一方面，抓住主要矛盾，逻辑通畅即可。

    举个简单的例子：
    2015年中央其实有偷摸放水的，包括地方债、专项金融债（手边没有数据，大约是2-3万亿规模）。那个时候市场有一些经济复苏的预期，基础设施建设会再次被带起来。
    当时我们9月份内部讨论的结果：基建资金来源包括自有资金和外部杠杆，外部杠杆确实看到有增长，但2015年1-9月土地出让收入同比减少约2万亿；地方预算内收入增长乏力。多得的资金只能差不多弥补自有资金的缺口。此外，地方官员搞经济的意愿还是不强，没有得到根本解决（反腐）。
    最后结论是，经济不会超预期上行。
    做了这个结论后，可以设定一些微观观测指标，如草根调研项目落地情况、相关产品价格（钢铁、水泥等）。
    -----------------------------------------------
    当然分析经济不是这么简单的事情，只是在去年那个时点上，基建是主要矛盾。
    也就是说，对于投资而言，你不需要作出一个非常精确的判断，但是你需要抓住主要矛盾，摸准市场的预期，在此基础上，判断未来走势超预期或者低于预期的概率，最后根据你的判断下注。
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  • 糙米糖8888

    2021-3-1 16:02:41 使用道具

    来自： 北京来自： 北京来自： 北京来自： 北京
    从事金融搬砖工作的金融民工，大部分时候不需要分析经济走势。
    获取数据资源，最主要的就是谷歌，百度，必应。还有国家统计局等等政府官方数据来源。
    如果想找上市公司的文件抠数，就是SEC Edgar，HKEXnews，各上市公司的投资者关系部门等等。
    高级一点，肯花一点钱，有Wind，Bloomberg，CapitalIQ，FactSet等等数据库可以抠数。
    如果机构稍微大一点，有卖方跪舔，就可以看卖方的研究报告。虽然很多时候观点都不太敢恭维，但是数字收集得都挺好的，还有很多是直接从公司那边拿来的详细运营数字，或者是自己大胆假设，没去求证过的宏观数字，引用起来很方便。
    再肯多花一点钱，就可以找咨询公司，甚至MBB这样的很高大上的咨询公司，根据你的需求来帮你做（拍）调（数）研（字）。这种研究很多时候是定制的，不管什么数据、信息都能给你找出来，如果实在没有编也会给你编出来。当然，过程是很科学的。结果嘛，哎呀，都有数字可以用了，还问那么多干什么。
    如果针对特定公司或者项目，就可以做尽调。一般这种会比较严谨一些，毕竟是针对特定公司，如果后续除了问题，是会被找麻烦的。
    总之，我们是很认真的！
    回复 0
  • 亲亲香草俜

    2021-3-2 18:02:08 使用道具

    来自： 中国来自： 中国来自： 中国来自： 中国
    这个问题真合帆软君的胃口，不请自来！
    因为数据是分很多种类的，所以我这次就做个汇总，花费了8个小时左右，找到的数据来源大全，文末还有数据分析工具，希望能对你们有帮助。
    金融财经数据

      同花顺数据中心：提供股票债券等金融数据和讯数据：提供各种股票、基金、外汇、债券等实时数据，有付费，有免费零壹财经：大大小小的网贷数据、排行榜等金融数据网：提供每日的黄金、汇率、农产品、汽油价格的相关数据萝卜投研：提供股市、证券等数据，多以数据研究报告形式展示金融界：提供股市、融资等各种资金流向数据，以及丰富的财报和研报东方财富网：提供多国的股票、财税、行业、消费等大量丰富的经济数据吉林金融网：提供吉林的融资、市场数据搜狐证券：提供货币、外汇、行业、市场等宏观数据CCER经济金融数据库：提供企业财务年度数据、股票收益数据等数据库下载香港金融管理局：提供香港的各种经济及金融数据，以宏观数据为主世纪未来：数据服务平台，提供银行业务研究、金融大数据等各种付费数据新浪财经：提供国内国民经济、行业信息、对外经贸、居民收入等各种宏观的经济数据司尔亚司数据信息有限公司：覆盖超过195+个国家的经济数据库，数据全面但收费INSEE数据：法国统计与经济研究院公开数据投中研究院：提供投资领域的分析报告，网站更新频率较高
    互联网数据

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      5118 / chinaz：支持查询网站排名及发展趋势、百度收录情况等信息百度指数：百度旗下/以百度网民行为数据为基础的数据分享平台，支持查询需求图谱微信指数：微信旗下/基于微信大数据分析的移动端指数，打开微信→搜索“微信指数”可用移动观象台：基于移动设备用户的操作行为，提供应用、公众号排行等，以及大量数据报告新榜/微小宝/易赞：几款工具比较类似，支持查看公众号排行、看公众号人群画像等功能阿里指数：阿里旗下/反映淘宝平台市场动向的数据分析平台
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    地理数据

    水土气候数据：
      水土保持生态建设网http://www.swcc.org.cn/黄河风情http://www.yellowriver.org/黄河流域数据中心http://henu.geodata.cn/index.jsp黄土高原水土保护数据库http://www.loess.csdb.cn/数字黑河http://heihe.westgis.ac.cn/Default.aspx?tabid=106大气科学数据库http://data.iap.ac.cn/中国气象科学数据http://cdc.cma.gov.cn/中国气象科学数据共享服务网http://cdc.cma.gov.cn/全球森林土地覆盖动态http://www.fao.org/gtos/gofc-gold/FRA 2000http://edcsns17.cr.usgs.gov/glcc/fao/index.html全球森林资源NOAAhttp://www.noaa.gov/美国国家海洋和大气管理局NCDC http://lwf.ncdc.noaa.gov/oa/ncdc.html美国国家气候数据中心国际水管理研究所http://www.iwmidsp.org/iwmi/info/main.asp气候研究所http://www.cru.uea.ac.uk/植被覆盖数据http://www.vgt.vito.be/
    环境数据：
      黄土区农业与生态环境数据分中心http://loess.geodata.cn/东北黑土农业生态数据库http://www.blackland.csdb.cn/default.asp中国西部环境与生态科学数据中心http://westdc.westgis.ac.cn/西部数据中心http://westdc.westgis.ac.cn/data黄土高原区域数据共享运行服务中心http://loess.geodata.cn/Portal/?isCookieChecked=true
    遥感数据：
      地面站RS地图查询http://cs.rsgs.ac.cn/cs_cn/query/query_map.asp甘肃省基础地理信息中心http://www.cehuiju.gansu.gov.cn/5chcg/giscenter.asp遥感数据网络资源http://ecology.bnu.edu.cn/gejp/student/zhj/webresource.htm中国遥感数据网http://ids.ceode.ac.cn/GLCF http://glcf.geodata.cn/etm/Welcome.doGIS FORUM http://www.gisforum.net/全球最大的GIS中文门户网站遥感数据共享http://ids.ceode.ac.cn/
    其他自然人文数据：
      地理国情监测云平台 http://www.dsac.cn/中国资源卫星应用中心 http://www.cresda.com/cn/profile.htm中国自然资源数据库 http://www.data.ac.cn/index.asp中国科学院资源环境科学数据中心 http://www.resdc.cn/resdc/first.asp中国地球系统科学数据共享网 http://www.geodata.cn:8086/Metadata/index.jsp国家地球系统科学数据共享服务平台 http://www.geodata.cn/PM25.in | PM2.5(细颗粒物)及空气质量指数(AQI)实时查询！：中国空气质量监测实时数据http://pm25.in/国际科学数据服务平台 http://datamirror.csdb.cn/index.jsp原始数据搜索 https://wist.echo.nasa.gov/api中国科学院资源环境科学数据中心 http://www.resdc.cn/resdc/first.asp世界聚集人口数据 http://beta.sedac.ciesin.columbia.edu/gpw/index.jsp光谱数据分析网站 http://modis.gsfc.nasa.gov/美国航空航天局NASA http://daac.gsfc.nasa.gov/城市轨道交通http://www.ntsg.umt.edu/人地系统主题数据库http://webpanda.iis.u-tokyo.ac.jp/
    影像数据：
      USGS Earth Explorer：提供Landsat、MODIS等数据ESA’s Sentinel Mission：提供Sentinel系列卫星数据，可以下载欧洲航天局所属的影像数据NOAA CLASS：提供高品质大气数据集，包括美国国防部（DoD）、极地作战环境卫星（POES）、NOAA的地球静止环境卫星（GOES）以及其他派生数据NASA Reverb：提供多种类数据，包括：Aqua, Terra, Aura, TRMM, Calipso, NASA DC, JASON, ENVISAT等EOLi：欧洲航天局的地球观测目录和订购服务的客户，通过Java 程序下载数据，支持的数据包括：Envisat, ERS, IKONOS, DMC, ALOS, SPOT, Kompsat, Proba, IRS, SCISAT.INPE：提供中巴资源卫星数据Bhuvan Indian Geo-Platform of ISRO：提供印度境内的MS-1， Cartosat,，OceanSat and ResourceSat数据以及全球的NVDI数据、南亚国家的CartoDem Version -3R1数据和北印度洋的气候数据
    政府数据
      新加坡政府公开数据：提供新加坡各类数据美国政府公开数据：提供美国全国各类数据法国政府公开数据：法国政府开放数据平台英国政府公开数据：提供英国各类数据国家数据：中国国家统计局权威数据中国统计年鉴：1999年至今中国统计年鉴，国家统计局官网，提供单页Excel文件下载中国统计信息网：全国及各级政府各年度统计公报、年鉴等，为收费数据年鉴汪：全国城市统计数据搜索引擎，浏览免费，下载收费伦敦市公开数据：提供伦敦人口、就业、环境等各类数据国土资源部：国土资源部对外公开的信息报告
    其他细分行业数据
      中研网数据：提供医疗、房产、制造业、服务业、零售消费、车辆等全行业数据中国报告大厅：提供各行各业的基础数据、调查报告、分析报告、预测报告，种类丰富CADMAPPER：世界各大城市的DXF文件，原始数据源为OSM，NASA，USGS亚马逊网络服务公共数据集：跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集Awesome Public Datasets：Github公共数据搜集项目，自然科学、社会科学覆盖较面，包含各个细分领域的数据库资源。figshare：数据分析与研究成果共享平台。英国公开数据浏览工具：James Trimble制作的英国数据可视化浏览工具集；数据法国：法国各类数据的可视化呈现；DataEye：基于国内游戏、汽车行业数据，进行多角度的行业调查报告撰写发布CBO中国票房：基于国内票房数据，统计票房排行、上座率等信息。易车指数：反映国内汽车销售市场，为购车者或汽车从业者提供参考的数据指数高德地图：支持实时查看国内交通情况，此外高德周期性提供一系列数据报告房天下：提供中国指数研究院和CREIS中指数据，展示国内房地产数据情况艺恩：CBO中国票房数据的提供方，提供一些行业数据报告，如动漫IP价值研究报告
    OK，现在数据来源是确定好了，那有什么软件可以去分析这些数据呢？
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    FineReport其实是一个报表开发工具，功能强大，基本能满足所有的报表开发需求，它的决策报表模式是专门用来开发可视化大屏、驾驶舱的。采用的交互性的操作界面，低代码开发理念，鼠标点击+拖拽就可以完成图表制作。
    将数据库与FineReport连接，定义制作过程要用到的数据集（具体操作可以看官方的帮助文档，节约篇幅我就不讲了），然后新建一张决策报表，从面板上选择你想要使用的图表组件，拖拽进面板上：
    从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-2.jpg 然后将数据集与图表进行绑定，比如你想要展示不同销售员的销量情况，点击右侧面板上的数据，选择合适的分类、系列名和系列值，图表就制作完成了：
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    FineReport里面还内置了丰富的图表类型，常见的柱形图、条形图、气泡图、散点图等等，还有一些高级的扩展图表插件，比如3D地图、3D动态仪表盘、自动轮播、动画特效等等，提升大屏科技感。
    从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-4.jpg 从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？-5.jpg FineReport这个数据分析工具，是为企业数据分析所用，经常被拿去做企业的数据管理和分析，但不要觉得用不了了，它的个人版是一直free的：
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    2021-3-3 15:49:21 使用道具

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    2021-3-4 13:23:20 使用道具

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    目录
    一、政府监管类（1-17）
    二、债券类（18-27）
    三、股票类（28-38）
    四、信贷类（39-44）
    五、资管类（45-47）
    六、期货类（48-63）
    七、评级类（64-73）
    八、交易所类（74-84）
    九、媒体类（85-100）
    十、VCPE类（101-113）
    十一、投研类（114-126）
    一、政府监管类


    1. 中国人民银行（央行）
    http://www.pbc.gov.cn
    2. 中国银行保险监督管理委员会（银保监）
    http://www.cbirc.gov.cn
    3. 中国证券监督管理委员会（证监会）
    http://www.csrc.gov.cn
    4. 国家发展和改革委员会（发改委）
    https://www.ndrc.gov.cn
    5. 国务院国有资产监督管理委员会（国资委）
    http://www.sasac.gov.cn
    6. 原银监会官网（银监会）
    http://www.cbrc.gov.cn/index.html
    7. 原保监会官网（保监会）
    http://bxjg.circ.gov.cn
    8. 中国银行业协会
    https://www.china-cba.net
    9. 中国期货业协会
    http://www.cfachina.org
    10. 中国基金业协会
    http://www.amac.org.cn
    11. 中国信托业协会
    http://www.xtxh.net/xtxh
    12. 中国保险行业协会
    http://www.iachina.cn
    13. 中国证券业协会
    https://www.sac.net.cn
    14. 国家外汇管理局
    http://www.safe.gov.cn
    15. 国家财政部
    http://www.mof.gov.cn
    16. 国家统计局
    http://www.stats.gov.cn
    17. 国家商务部
    http://www.mofcom.gov.cn
    二、债券类

    18. 上海清算所（上清所）
    http://www.shclearing.com
    19. 中国银行间交易商协会
    http://www.nafmii.org.cn
    20. 中债信息网
    https://www.chinabond.com.cn
    21. 中国货币网
    http://www.chinamoney.com.cn/chinese
    22. 上交所债券
    http://bond.sse.com.cn
    23. 深交所债券
    http://www.szse.cn/disclosure/index.html
    24. 孔雀开屏
    http://zhuce.nafmii.org.cn/fans/publicQuery/manager
    25. 发改委企业债
    https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/qt
    26. 新华社绿色金融网
    http://greenfinance.xinhua08.com
    27. 国债协会
    http://www.ndac.org.cn
    三、股票类

    28. 中国结算网
    http://www.chinaclear.cn
    29. 中证
    http://www.csindex.com.cn
    30. 巨潮资讯
    http://www.cninfo.com.cn
    31. 见微数据
    https://www.soupilu.com
    32. 雪球
    https://xueqiu.com
    33. 东方财富
    https://www.eastmoney.com
    34. i问财
    http://www.iwencai.com
    35. 集思录
    https://www.jisilu.cn
    36. 英为财情
    https://cn.investing.com
    37. 同花顺
    http://www.10jqka.com.cn
    38. 乌龟量化
    https://androidinvest.com

    四、信贷类

    39. 中登网
    https://www.zhongdengwang.org.cn
    40. 国土资源部
    http://landchina.mnr.gov.cn
    41. 中国土地市场网
    http://www.landchina.com
    42. 动产抵押查询
    http://dcdy.gsxt.gov.cn/loginSydq/index.xhtml?isNotLogin=1
    43. 银登中心
    http://www.yindeng.com.cn
    44. 高企认定
    http://www.innocom.gov.cn

    五、资管类

    45. 中国理财网
    https://www.chinawealth.com.cn
    46. 普益标准
    http://www.pystandard.com
    47. 信保基金
    http://www.ctpf.com.cn

    六、期货类

    48. 中国期货市场监控中心
    http://www.cfmmc.com
    49. 金十数据
    https://www.jin10.com
    50. 奇货可查
    https://www.qhkch.com
    51. 生意社
    http://www.100ppi.com
    52. 和讯期货
    http://futures.hexun.com
    53. 中国金属网
    http://www.metalchina.com
    54. 中国煤炭市场网
    https://www.cctd.com.cn
    55. 中华粮网
    http://www.cngrain.com
    56. 天下粮仓
    http://www.cofeed.com
    57. 隆众资讯
    https://www.oilchem.net
    58. 长江有色金属网
    https://www.ccmn.cn
    59. 上海有色网
    https://www.smm.cn
    60. 广西糖网
    https://www.msweet.com.cn
    61. 期货日报网
    http://www.qhrb.com.cn
    62. 西本新干线
    http://www.96369.net
    63. 中国有色网
    https://www.cnmn.com.cn

    七、评级类

    64. 中债资信
    https://www.chinaratings.com.cn
    65. 中证鹏元
    http://www.pyrating.cn
    66. 中诚信证券评估
    https://www.ccxr.com.cn
    67. 中诚信国际
    http://www.ccxi.com.cn
    68. 联合信用评级
    http://www.lianhecreditrating.com.cn
    69. 联合资信评级
    http://www.lhratings.com
    70. 东方金城
    http://www.dfratings.com
    71. 新世纪
    http://www.shxsj.com
    72. 大公国际
    http://www.dagongcredit.com
    73. YY评级
    https://www.ratingdog.cn
    八、交易所类

    74. 上交所
    http://www.sse.com.cn
    75. 深交所
    http://www.szse.cn
    76. 新三板
    http://www.neeq.com.cn
    77. 上期所
    http://www.shfe.com.cn
    78. 郑商所
    http://www.czce.com.cn
    79. 大商所
    http://www.dce.com.cn
    80. 上金所
    https://www.sge.com.cn
    81. 中金所
    http://www.cffex.com.cn
    82. 北金所
    https://www.cfae.cn
    83. 上海国际能源交易中心
    http://www.ine.cn
    84. 港交所
    https://www.hkexnews.hk/index_c.htm

    九、媒体类

    85. 人民网
    http://www.people.com.cn
    86. 新华网
    http://www.xinhuanet.com
    87. 央视网
    http://www.cctv.com
    88. 环球网
    https://www.huanqiu.com
    89. 中证网
    http://www.cs.com.cn
    90. 证券时报
    http://www.stcn.com
    91. FT中文网
    http://www.ftchinese.com
    92. 中国证券网
    http://www.cnstock.com
    93. 金融时报
    http://www.financialnews.com.cn
    94. 一财
    https://www.yicai.com
    95. 财新网
    http://www.caixin.com
    96. 经济观察报
    http://www.eeo.com.cn
    97. 每经网
    http://www.nbd.com.cn
    98. 财联社电报
    https://www.cls.cn
    99. 阿斯达克财经
    http://www.aastocks.com/sc
    100. 未央网
    https://www.weiyangx.com
    十、VCPE类

    101. 36氪
    https://36kr.com
    102. 投中网
    https://www.chinaventure.com.cn
    103. 清科
    https://www.pedata.cn
    104. 投资界
    https://www.pedaily.cn
    105. IT橘子
    https://www.itjuzi.com
    106. 烯牛数据
    http://www.xiniudata.com
    107. 艾瑞网
    https://www.iresearch.cn
    108. 白鲸社区
    http://www.baijingapp.com
    109. 智东西
    http://www.zhidx.com
    110. 易观
    https://www.analysys.cn
    111. 国家人口健康数据中心
    http://www.ncmi.cn
    112. 铅笔道
    https://www.pencilnews.cn
    113. 雷锋网
    https://www.leiphone.com


    十一、投研类
    114. 慧博资讯
    http://www.hibor.com.cn
    115. 国家数据网
    http://data.stats.gov.cn
    116. 中商情报网
    http://s.askci.com
    117. 萝卜投研
    https://robo.datayes.com
    118. 世界银行数据
    https://data.worldbank.org.cn
    119. 数据狗
    http://www.shujugo.cn
    120. 国家哲学社会科学数据库
    http://www.nssd.org/about/quickstart.shtml
    121. 国家自然科学基金基础研究知识库
    http://ir.nsfc.gov.cn
    123. idata
    https://www.cn-ki.net
    124. 艾媒网
    https://www.iimedia.cn
    125. 发现报告
    https://www.fxbaogao.com/?stop=
    126. TE经济指标
    https://zh.tradingeconomics.com
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  • 小爱君君d

    2021-3-4 23:57:04 使用道具

    来自： 中国来自： 中国来自： 中国来自： 中国
    一般是通过专业数据库比如万得、国泰安等。现在流行用 Python 进行数据分析，也可以使用 R，如果是经济金融类的可以用 Stata 和 Matlab 等工具，最后推荐一个开源数据接口库。
    基于 Python 的开源金融数据接口库 AkShare 提供丰富的财经数据接口，完全免费，欢迎使用。
    目前 AkShare 已经在 GitHub 获得超过 1000 star，并附有 10 万字的丰富文档。  GitHub:   
    https://github.com/jindaxiang/akshare文档：   
    https://www.akshare.xyz/
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