⑴ 常见的财务,金融和经济数据库有哪些
1、CCER资本市场数据库:CCER数据库全面覆盖了资本市场的各个层次和多个领域,内容主要包括:财务数据、交易数据、治理结构数据库等。
2、CCER宏观经济数据:宏观数据库提供完整的全国宏观和地区宏观经济数据、行业和区域经济数据以及进出口贸易等数据。
3、CCER货币市场数据:货币市场数据覆盖货币市场和货币政策、银行间拆借、银行间回购、外汇市场和黄金市场等主要货币市场交易和政策信息。
4、CCER特供数据库服务:特供数据库服务提供全国大中型企业数据、海关进出口数据以及特有的医疗数据信息。
(1)黄金数据库在哪里扩展阅读:
内容:
1.宏观经济信息库:囊括各种类型的宏观经济数据指标,帮助客户准确了解国家宏观经济动态,把握经济运行大局。
2.行业基本数据:囊括主要行业产品产量、进出口和产销率等数据信息,帮助客户掌握行业最新产品动态,做出准确的生产规划和战略决策。
3.行业经济效益:囊括主要行业经济效益指标,帮助客户掌握行业整体运行情况、盈利状况,做出正确的发展规划,行业之间的对比分析有利于企业做出准确的投资决策。
4.企业绩效评价:该标准给出各主要行业企业绩效水平的参考值(优秀值、良好值、平均值、较低值、较差值),此为国内最权威、最全面的衡量企业管理运营水平评价标准。
5.重要企业档案:重要企业档案,包含贵单位关注的所有企业信息资料。例如:企业注册资料,主要管理者及其背景,股权结构,主要经营业务,资产负债表,损益表,等等信息。帮助您准确掌握竞争对手、合作伙伴、目标客户的重要价值信息。
⑵ 怎么查询历年黄金的每日价格
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这是2112年12月5日以后的一段图
⑶ 大数据学习:提取大数据7 个关键步骤是什么
【导读】在大数据分析师日常工作中,提取数据是非常平常的一件工作,不过不同人有着不一样的结果,如果分析与企业所需有所偏颇,那么数据分析师很难在大数据项目上取得成功,今天我们就来进行大数据学习,提取大数据7
个关键步骤是什么?教你提取出大数据黄金,为此小编有以下几点建议,一起来看看吧!
1.从传统的关系数据库数据开始
这是存储在SQL或其他关系数据库中的列和行中的数据,用户可以轻松查询,如果您正在销售中,则可以开始查看不同的产品,查看在哪里和向谁销售了多少产品,退回了多少产品,库存水平等等,仅凭此数据,就可以在销售,库存水平,客户位置,服务记录等之间建立许多关系,由于与销售有关的数据太多,因此对于企业用户来说,销售是一个容易的领域,在这个区域中添加大数据非常容易,可以提高查询的深度,因此您可以真正找到想要的难以捉摸的黄金。
2.将大数据添加到您现有的关系数据库查询中
一旦公司了解了关系数据库的销售数据,肯定会出现新的问题,一家公司可能会在没有任何解释的时间内看到销售激增,这些销售高峰是反常的,因此该公司决定在其关系数据中添加一些大数据,以弄清正在发生的事情,它做出的大数据选择之一就是引入天气信息,这可能会传入作为XML数据流,该公司发现,在天气多云的日子里,销售往往会激增,这可能会促使人们进行购物等活动。”
3.逐步向查询中添加更多大数据
通过将大数据添加到传统的销售查询数据中,该公司现在已进入大数据领域,从这里开始,可以轻松添加更多类型的大数据,进行销售报告的合理的下一步可能是添加客户和其他人对您的产品的评论,一旦开始对销售提出疑问,并意识到某些类型的数据如何能够帮助您更好地理解业务,就很容易添加到大数据源中。
4.逐步培训您的员工
许多公司缺乏数据科学家和大数据分析师所需的技能,这就是从关系数据库数据开始然后逐步扩展到添加不同类型的大数据的方法如此吸引人的方法,您可以逐步增加员工对大数据的了解,那里有工具和顾问可以根据需要为您提供帮助,但是当您的员工从他们已经非常了解的关系数据库基础开始时,开始使用大数据就不是很大的飞跃了,他们追加并在这个基础上扩大。
5.考虑数据的混合报告环境
一旦开始将大数据添加到关系数据库查询中,就需要为该数据定义另一个数据存储库,非结构化大数据不能驻留在关系数据库中,您需要做的是定义一个大数据数据库,将传统数据和大数据的组合移到该大数据数据库中,好消息是您不必为此花费新的资金来购买新的服务器和存储,有许多云供应商可以为您托管Hadoop或其他大数据数据库中的数据,他们也可以管理这些数据,对于仍在努力从大数据中获取业务意义的公司而言,最好的消息是,他们可以逐步地通过从传统数据库启动业务和IT员工,将其业务和IT员工转移到生产性大数据项目中。和每个人都已经熟悉的报告基础。
这可以减轻业务用户和IT员工的焦虑,因为他们可以从他们所了解的内容入手。当您进入更具雄心的大数据项目时,它还降低了失败的风险。
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个关键步骤是什么?”的相关内容,希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢,如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。