同花顺数据中心在哪里(我怎么查询炒股到以来的资金明细？)-财高金融网

我怎么查询炒股到以来的资金明细？

进入同花顺的首页，最上面有个注册登录的，登录以后点击个人中心，进去以后有个模拟炒股的，那里难道没有么？

从哪里获取数据？

（中华人民共和国网络安全法，第二十七条任何个人和组织不得从事非法侵入他人网络、干扰他人网络正常功能、窃取网络数据等危害网络安全的活动；不得提供专门用于从事侵入网络、干扰网络正常功能及防护措施、窃取网络数据等危害网络安全活动的程序、工具；明知他人从事危害网络安全的活动的，不得为其提供技术支持、广告推广、支付结算等帮助。）

国家统计*官网

http://www.stats.gov.cn/国民经济核算数据

中国统计信息网：

http://www.tjcn.org/

工业和信息化部：

http://www.miit.gov.cn有关工业运行及信息化相关数据

中国互联网信息中心：

http://www.cnnic.net.cn/负责国家网络基础资源的运行管理和服务，承担国家网络基础资源的技术研发并保障安全，开展互联网发展研究并提供咨询

中国信通院：http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/qwsj/针对互联网多个行业的发展趋势，发布白皮书，角度较为宏观

中国互联网数据平台：http://www.cnidp.cn/提供全国各地区互联网发展报告、基础数据及研究分析报告，数据及报告偏向学术性研究

中国人民银行

http://www.pbc.gov.cn/中国金融市场政策及运行相关数据。

银监会

http://www.cbrc.gov.cn银行金融相关数据。

中国海关

http://www.customs.gov.cn中国进出口相关数据。

国家知识产权*

http://www.sipo.gov.cn专利相关查询。

中国证监会

http://www.csrc.gov.cn相关政策及招股书披露平台，以及拟上市公司排队每周披露。

巨潮信息网

http://www.cninfo.com.cn/中国资本市场指定披露平台，上市公司相关年报、季报及公告披露信息。

上海证券交易所

http://www.sse.com.cn/其中研究出版栏目中有些研究报告。

深圳证券交易所

http://www.szse.cn/其中研究/刊物中有研究报告。

全国中小企业股份转让系统（新三板）

http://www.neeq.com.cn/新三板挂牌公司的转让及信息披露。

香港证券交易所

http://www.hkexnews.hk/index_c.htm

台湾证券交易所

http://www.tse.com.tw/ch/index.php

新加坡证券交易所

http://www.sgx.com/

纽约证券交易所

http://www.nyse.com

纳斯达克证券交易所

http://www.nasdaq.com

经济合作与发展组织（OECD）：

http://www.oecd.org/

国际货币基金组织（IMF）：

https://www.imf.org/

艾瑞网：http://www.iresearch.cn/专注于网络媒体、电子商务、网络游戏、无线增值等新经济领域，深入研究和了解消费者行为

虎嗅网：http://wwww.huxiu.com/

36kr：http://36kr.com/

易观智库：http://www.199it.com/199IT权威的互联网数据平台，涵盖战略新兴产业、电商互联网、共享经济、社交营销、移动互联网以及其他互联网服务的数据及分析报告

CBNDdata：https://www.cbndata.com/report?page=2以阿里巴巴的商业数据库为基础，输出产业经济分析报告

QuestMobile：https://www.questmobile.com.cn/周期性地发布一些关于APP的研究报告

阿里研究院：http://www.aliresearch.com/cn/presentation阿里旗下/发布研究电商等方向趋势的数据报告，内容多与阿里相关

360研究报告：https://zt.360.cn/report/360旗下/移动、PC、网站、企业、诈骗等安全领域的研究

中研网数据https://www.chinairn.com/data/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http://www.chinabgao.com/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

AwesomePublicDatasets：

https://github.com/awesomedata/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。

艺恩数据：https://www.endata.com.cn/BoxOffice/index.html 国内领先的数据智能服务商

京东大数据研究院 https://research.jd.com/

阿里研究院http://www.aliresearch.com/cn/index

滴滴AI开发平台http://ai.didiglobal.com/

百度指数

http://index.baidu.com/v2/index.html#/提供关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征，支持关键词对比，简单的热门关键词推荐。缺点：不支持热点和关键词排名，只能对已知的关键词进行搜索分析。

头条指数

https://trendinsight.oceanengine.com/index头条指数致力于用数据服务个人和机构，提供丰富及时的数据维度。支持关键词对比，简单的热门关键词推荐。提供热点事件查询和各行业的数据报告。缺点：热点事件和行业数据报告时效性较差，没有热点和关键词排行，可挖掘性较差。

搜狗指数

360趋势

https://trends.so.com以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台，可通过搜索关键词，快速获取热度趋势、理解用户真实需求、了解关键字搜索的人群属性。

爱奇艺指数：

http://index.iqiyi.com/爱奇艺内容热度，基于海量用户观看、互动、分享行为等数据，综合评估用户的反馈情况，充分展示内容的热度变化，分地域市场表现尽在掌控。特色：主要针对视频资源进行搜索和分析。

百川咨询

http://www.baiinfo.com百川资讯是专业的大宗原料信息供应商，目前网站涉及钢铁、冶金原料、铁合金、有色金属、石油、化工、煤化工、化肥、煤炭、磷化工、塑料、橡胶、氯碱、机电、家电、建材、农业、汽车、纸品、废旧物资、聚氨酯、硅、化纤、医*化工等24大产业

生意社

http://www.100ppi.com/主要跟踪与国民经济相关的大宗商品、基础原料的产业动向与市场状况，分析、预测商品的价格走势，研究宏观经济与大宗商品的关系及行业、企业、产品的发展问题

中国化工网

http://china.chemnet.com/建有国内最大的化工专业数据库，内含40多个国家和地区的2万多个化工站点，含25000多家化工企业，20多万条化工产品记录

中金网

http://www.metalsinfo.com/news/黄金、白银、外汇、股票、基金、原油等财经资讯行情

同花顺数据中心：

http://data.10jqka.com.cn/提供股票债券等金融数据

和讯数据：

http://data.hexun.com/提供各种股票、基金、外汇、债券等实时数据，有付费，有免费

金融界：

http://www.jrj.com.cn/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

东方财富网数据中心：

http://data.eastmoney.com/提供多国的股票、财税、行业、消费等大量丰富的

高德交通

https://trp.autonavi.com/index.do中国主要城市交通健康榜

百度地图慧眼

http://renqi.map.baidu.com/于海量时空大数据，结合人工智能技术，百度地图慧眼面向不同行业提供人口挖掘、客群分析、出行研究、位置评估等从宏观到微观的人、地、物研究。

关于python金融数据接口：

AkShare

AkShare是基于Python的开源金融数据接口库，目的是实现对股票，期货，期权，基金，债券，外汇等金融产品和另类数据从数据采集，数据清洗到数据下载的工具，满足金融数据科学家，数据科学爱好者在数据获取方面的需求。

官网：

https://www.akshare.xyz/zh_CN/latest/

github网址

https://github.com/jindaxiang/akshare

Tushare

Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程

http://tushare.org/

中国知网：

https://www.cnki.net/国内最大学术数据库，包括期刊、学位论文、统计年鉴等

万方数据：

http://www.wanfangdata.com.cn/index.html仅次于中国知网，包括期刊、学位论文等

人大复印资料：

http://ipub.exuezhe.com/index.html期刊、论文等

维普网：

http://www.cqvip.com/期刊、论文等

EBSCO：

https://www.ebsco.com/较全的一个数据库，内包含较多的商业数据

Elsevier：

https://www.sciencedirect.com/学术文章全，更新速度快

国家气象科学数据中心：

http://www.cma.gov.cn/2011qxfw/2011qsjgx/

美国国家气候数据中心

https://www.ncdc.noaa.gov/

中国水土保持生态建设网

http://www.swcc.org.cn/

国家青藏高原科学数据中心

http://westdc.westgis.ac.cn/zh-hans/

对地观测数据共享计划

http://ids.ceode.ac.cn/index.aspx

中国科学院资源环境科学与数据中心

http://www.resdc.cn/

国家地球系统科学数据中心

http://www.geodata.cn/

国家气象科学数据中心|国家地震科学数据中心|国家海洋科学数据中心

以上是一些公开的数据，但是还有一类数据，属于数据集，专门用来机器学习，训练模型用。

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

MNIST数据集

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

MNIST（MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase）数据集大家可以说是耳熟能详。可以说是每个入门深度学习的人都会使用MNIST进行实验。作为领域内最早的一个大型数据集，MNIST于1998年由YannLeCun等人设计构建。MNIST数据集包括60000个示例的训练集以及10000个示例的测试集，每个手写数字的大小均为28*28。

导入mnist模块

fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist

导入数据

(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()

输出数据维度

print(x_train.shape,y_train.shape,x_test.shape,y_test.shape)

CIFAR-10

相较于MNIST和FashionMNIST的灰度图像，CIFAR-10数据集由10个类的60000个32*32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。

CIFAR-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky(AlexNet的作者)和IlyaSutskever整理的一个用于识别普适物体的彩色图像数据集。一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车（truck）

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

导入cifar10模块

fromtensorflow.keras.datasetsimportcifar10

读取数据

(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()

输出数据维度

print(x_train.shape,y_train.shape,x_test.shape,y_test.shape)

CIFAR-100

CIFAR-100可以看作是CIFAR-10的扩大版，CIFAR-100将类别扩大到100个类，每个类包含了600张图像，分别有500张训练图像和100张测试图像。CIFAR-100的100个类被分为20个大类，每个大类又有一定数量的小类，大类和大类之间区分度较高，但小类之间有些图像具有较高的相似度，这对于分类模型来说会更具挑战性。

CIFAR-100数据集地址为https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

导入cifar100模块

fromtensorflow.keras.datasetsimportcifar100

导入数据

(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar100.load_data()

输出数据维度

print(x_train.shape,y_train.shape,x_test.shape,y_test.shape)

ImageNet

ImageNet图像数据集是在2009年由斯坦福的李飞飞主导的一个项目形成的一个数据集。李飞飞在CVPR2009上发表了一篇名为《ImageNet:ALarge-ScaleHierarchicalImageDatabase》的论文，之后从2010年开始基于ImageNet数据集的7届ILSVRC大赛，这使得ImageNet极大的推动了深度学习和计算机视觉的发展。

目前ImageNet中总共有14197122张图像，分为21841个类别，数据官网地址为：http://www.image-net.org/

下载方法：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42696535

COCO

COCO数据集是微软在ImageNet和PASCALVOC数据集标注上的基础上产生的，主要是用于图像分类、检测和分割等任务。COCO全称为CommonObjectsinContext，2014年微软在ECCVWorkshops里发表了MicrosoftCOCO:CommonObjectsinContext。文章中说明了COCO数据集以场景理解为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的分割进行位置的标定。COCO包括91个类别目标，其中有82个类别的数据量都超过了5000张。

COCO数据集主页地址为http://cocodataset.org/#home。

IMDB

IMDB本身是一家在线收集各种电影信息的网站，跟国内的豆瓣较为类似，用户可以在上面发表对电影的影评。IMDB数据集是斯坦福整理的一套用于情感分析的IMDB电影评论二分类数据集，包含了25000个训练样本和25000个测试样本，所有影评被标记为正面和负面两种评价

IMDB数据集地址为https://www.imdb.com/interfaces/

导入imdb模块

fromtensorflow.keras.datasetsimportimdb

导入数据

(x_train,y_train),(x_test,y_test)=imdb.load_data()

输出数据维度

print(x_train.shape,y_train.shape,x_test.shape,y_test.shape)

Wikitext

WikiText英语词库数据（TheWikiTextLongTermDependencyLanguageModelingDataset）是由SalesforceMetaMind策划的包含1亿个词汇的大型语言建模语料库。这些词汇都是从维基百科一些经典文章中提取得到，包括WikiText-103和WikiText-2两个版本，其中WikiText-2是WikiText-103的一个子集，常用于测试小型数据集的语言模型训练效果。值得一提的是，WikiText保持了产生每个词汇的原始文章，非常适用于长时依赖的大文本建模问题。

WikiText数据集地址为https://metamind.io/research/the-wikitext-long-term-dependency-language-modeling-datase

https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus

https://github.com/fighting41love/funNLP

https://github.com/luge-ai/luge-ai/

NLP数据集囊括了NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等10大类共142个数据集。

具体而言，对于每一个数据集，项目作者都提供了数据集名称、更新时间、数据集提供者、说明、关键字、类别以及论文地址等几方面的信息。

https://www.cluebenchmarks.com/index.html

https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEDatasetSearch

最全中华古诗词数据集，唐宋两朝近一万四千古诗人,接近5.5万首唐诗加26万宋诗.两宋时期1564位词人，21050首词

https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry

搜狗实验室提供了一些高质量的中文文本数据集，时间比较早，多为2012年以前的数据。

https://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php

中科大自然语言处理与信息检索共享平台

http://www.nlpir.org/?action-category-catid-28

中文语料小数据

包含了中文命名实体识别、中文关系识别、中文阅读理解等一些小量数据。

https://github.com/crownpku/Small-Chinese-Corpus

腾讯人工智能实验室自然语言处理研究室

https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/index.html

NLP工具

THULAC：https://github.com/thunlp/THULAC：包括中文分词、词性标注功能。

HanLP：https://github.com/hankcs/HanLP

穿越世界上最大的多语言种语料库，HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德内部的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分，细分2个标准，强制，合并，校正3种字典模式），词性标注（PKU，863，CTB，UD四套词性规范），命名实体识别（PKU，MSRA，OntoNotes三套规范），依存句法分析（SD，UD规范），成分法分析，语义依存分析（SemEval16，DM，PAS，PSD四套规范），语义角色标注，词干提取，词法语法特征提取，抽象意义（AMR）。

哈工大LTP：https://github.com/HIT-SCIR/ltp

LTP（语言技术平台）提供了多种中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具针对中文文本进行分词，词性标注，句法分析等等工作

NLPIR：https://github.com/NLPIR-team/NLPIR

NLPIR存放了NLPIR大数据语义增强分析平台的相关的文件

jieba：https://github.com/yanyiwu/cppjieba

结巴"中文分词的C++版本

https://github.com/fxsjy/jieba

结巴的python版本

Kaggle

https://www.kaggle.com/datasets

Kaggle入门

https://www.zhihu.com/question/23987009/answer/203051669

天池数据集

官网：

https://tianchi.aliyun.com/dataset/

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjM1ODkxNQ==&mid=2650897358&idx=1&sn=d8bf967d4e101a1f003fde36af9aba48&chksm=80fb4922b78cc0344d62099b00ffbd668363d5c887913e8cc728151deb5d50443ddedb392c96&mpshare=1&scene=1&srcid=0208EJ1LXikdUKbcqOWPSJu0&sharer_sharetime=1612778894008&sharer_shareid=7df8b0b4332433342f08c8a3f127d515&exportkey=Az1X9GIjbG8uj5%2FUeKHny7U%3D&pass_ticket=mcM2iPFX4Iw9sDwkbBtKOw5DhHf%2Buv85owSj4fSDe8TrILvj22UlJGu9Tv7b%2Bb%2BW&wx_header=0#rd

在这里多说几句关于计算机竞赛

LeetCode

https://leetcode-cn.com/contest/

是全球最早的OJ（OnlineJudge）之一，力扣上的题目偏求职面试风格，题目难度分简单、中等、困难三个等级。去FLAG或者BAT面试的小伙伴有可能遇到力扣中的原题

KDDCUP

SIGKDD是数据挖掘领域的顶会，从1997年开始，每年都会举办国际知识发现和数据挖掘竞赛（KDDCUP），在数据挖掘领域，这个比赛的含金量相当高，可以说是目前是数据挖掘领域最有影响力的赛事之一。

https://www.kdd.org/kdd2020/kdd-cup

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46834868

https://github.com/niderhoff/nlp-datasets

https://elitedatascience.com/datasets

https://www.datasetlist.com/

同花顺有快速涨幅榜在哪

个人中心。根据查询理想财富网显示，在同花顺APP中，个人中心标识里在设置中即可选择日期查看快速涨幅榜。同花顺网络信息股份有限公司成立于1995年，是一家专业的互联网金融数据服务商，全方位提供财经资讯及全球金融市场行情，覆盖股票、基金。

同花顺来自里的主力资金进出分析数据是否真实？可信吗？

是真的，每当股价的涨幅有变动的时候，总有不少股民朋友将股价走势的依据用主力资金的净流入或净流出来判断。其实很多人并不太了解主力资金，导致每次都做出错误的判断，亏钱了都没发觉。今天学姐来帮大家了解一下主力资金，希望对大家有所帮助。建议大家看完整篇文章，尤其是第二点需要特别重视。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！一、主力资金是什么？资金量过大，会对个股的股价造成很大关系的这类资金，我们把这些叫做主力资金，包括私募基金、公募基金、社保、养老金、中央汇金、证金、外资（QFII、北向资金）、券商机构资金、游资、企业大股东等。其中轻易导致全部股票市场波动的主力资金之一的必须要数北向资金、券商机构资金。通常情况下，“北”指的是沪深两市的股票，所以那些流入A股市场的香港资金以及国际资本都称为北向资金；“南”被称为港股，所以流入港股的中国内地资金则称为南向资金。北向资金为什么要关注，一方面是因为北向资金背后拥有强大的投研团队，比许多散户掌握更多的信息固而北向资金还有着另外一个称号也是“聪明资金”，很多时候我们可以自己从北向资金的举措中发现一些投资的机会。券商机构资金则不但具有渠道上风，还掌握着一手资料，业绩较为优秀、行业发展前景较好的个股是我们通常的标准，很多时间个股的主升浪与他们的资金力量都是分不开的，所以也被别人称之为“轿夫”。股市行情信息知道得越快越好，推荐给你一个秒速推送行情消息的投资神器--【股市晴雨表】金融市场一手资讯播报二、主力资金流入流出对股价有什么影响？正常来说，如果出现主力资金流入量大于流出量的情况，表示股票市场里供要远远小于求，股票价格会增加；出现主力资金流入量小于流出量的情况，那意味着供大于求，股价肯定会下降，在股票的价格走向方面，会受到主力的资金留向很大程度上的影响。不过要清楚的是，单单按照流进流出的数据得到的结论并不一定正确，多数主力资金流出，股票却提高的情况也有一定概率会出现，其背后原因是主力利用少量的资金拉升股价诱多，然后再一步一步地运用小单出货，也一直有散户来接盘，股价也会跟着上涨的。所以必须进行综合分析，只有这样才会选出一只优质的股票，预先设置好止损位和止盈位而全程跟进，到位及时作出相应的措施对于中小投资者而言才在股市中盈利的关键。如果实在没有充足的时间去研究某只个股，不妨点击下面这个链接，输入自己想要了解的股票代码，进行深度分析：【免费】测一测你的股票当前估值位置？应答时间：2021-08-26，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

同花顺，怎么导入数据？

同花顺自选股导入通达信自选股的步骤：

1、将自选股数据或板块数据从同花顺导出。（同花顺板块管理中点导出：自选股-板块管理-板块股-导出板块）

2、用word将导出的文件打开后复制，再用粘贴到记事本保存为TXT文件。

3、打开通达信工具-用户板块设置-从文本导入，导入刚才保存的TXT文件。

4、或者打开通达信工具→监视粘贴板，直接复制后吸附。通达信的自选股导入同花顺的方法： 1：从通达信的：系统--数据导出--TXT文本文件； 2：在同花顺的：工具--性能选项--监视剪贴板--打上小勾； 3：打开TXT的文本，全选复制，同花顺的软件就会自动监视这些代码导入。

如何下载股票数据

下载方法：以同花顺股票软件为例：首先切换到要下载数据的股票K线形态，按“F1”进入“日线某某股票历史成交”，点击鼠标右键->数据导出->导出所有数据->在“请选择导出的类型”中选择excel或txt,,只有这二种格式可以选择；选取好后点击下一步，在“导入导出对话框模板”中选择你要的项目（如最高价、最低价，开盘价等，默认是全选），点下一步，完成。默认保存路径在桌面上。　　股票是股份公司发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每支股票背后都有一家上市公司。同时，每家上市公司都会发行股票的。　　同一类别的每一份股票所代表的公司所有权是相等的。每个股东所拥有的公司所有权份额的大小，取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。　　股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖或作价抵押，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。

东方财富数据下载在哪个文件夹—同花顺和东方财富哪个数据更准确 - 青岛财富网

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银行理财利率计算器?理财产品是怎么样算利息的?

本篇文章给大家谈谈东方财富数据,以及东方财富数据下载在哪个文件夹对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站！

1、同花顺是一款免费网上股票证券交易分析软件，提供行情显示、行情分析和行情交易的股票软件，分为免费PC产品，付费PC产品，电脑平板产品，手机产品等适用性强的多个版本，数据准确。

2、东方财富是专业的互联网财经媒体，提供24小时财经资讯及全球金融市场报价，汇聚全方位的综合财经资讯和金融市场资讯，覆盖股票、财经等，数据多，但是不准确。

拓展资料：

通俗的说，融资交易就是投资者以资金或证券作为质押，向证券公司借入资金用于证券买入，并在约定的期限内偿还借款本金和利息；投资者向证券公司融资买进证券称为“买多”。融券交易是投资者以资金或证券作为质押，向证券公司借入证券卖出，在约定的期限内，买入相同数量和品种的证券归还券商并支付相应的融券费用；投资者向证券公司融券卖出称为“卖空”。总体来说，融资融券交易关键在于一个“融”字，有“融”投资者就必须提供一定的担保和支付一定的费用，并在约定期内归还借贷的资金或证券。

投资者从事普通证券交易时，可以随意自由买卖证券，可以随意转入转出资金。而从事融资融券交易时，如存在未关闭的交易合约时，需保证融资融券账户内的担保品充裕，达到与券商签订融资融券合同时要求的担保比例，如担保比例过低，券商可以停止投资者融资融券交易及担保品交易，甚至对现有的合约进行部分或全部平仓。另一方面，投资者需要从融资融券账户上转出资金或者股份时，也必须保证维持担保比例超过300%时，才可提取保证金可用余额中的现金或充抵保证金的证券部分，且提取后维持担保比例不得低于300%。融资融券是指客户提供担保物，证券公司向其出借资金供其买入上市证券或者出借上市证券供其卖出，客户在约定期限偿还所借资金或证券及利息、费用的证券交易活动。融资融券业务对资本市场最主要的影响在于实现了杠杆交易和卖空机制。它在西方国家有着悠久的历史。股票质押融资则是用股票等有价证券提供质押担保获得融通资金的一种方式。

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物联网技术应用 | 我们给无处不在的数据找了一个“家”_同花顺圈子

在生活中，有一类建筑，你走入其中，几乎看不到人，入眼的是满满当当的机柜。然而这个“无人建筑”却承载着我们生活中的许多事情。

比如周末的母亲节，你向妈妈发一个红包，就有不少数据在这个建筑里交换转移。公司团建，你支付宝付款下单的那一刻，也有一笔数据在这个建筑中来回穿梭。这说的是什么建筑呢？答案是：数据中心。

数据中心主要用于设置计算机机房及其支持空间，在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换和管理，其更着重于为客户提供高可靠性、高稳定性服务。

这个时代，云计算、大数据、工业互联网、人工智能、区块链、车联网、AR/VR等新一代信息技术蓬勃发展，对数据的存储、交换、计算等应用需求急剧增加，并对网络带宽、传输时延、网络安全、节能减耗提出更高的要求。据有关研究统计，2019年全球数据中心行业市场整体规模超过700亿美元*。

自2013年以来，工业和信息化部陆续印发了《关于数据中心建设布*的指导意见》、《关于国家绿色数据中心试点工作方案》、《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》等政策文件。据统计，2019年我国数据中心机架规模达到227万架，在用数据中心数量2213个。其中，已建的超大型、大型数据中心数量占比为12.7%。到2019年，我国数据中心投资规模累计超过3700亿元，预计到2025年，投资规模累计达到7070亿元*。

数据中心可服务的领域非常多，小到我们身边的教育、通信，大到能源、金融和国家政务。在这个互联网时代，人与物，物与物高度链接，我们每一次呼吸，都有成千上万的数据在不断转移交换，这些看不见的数据让我们真正步入了智能化时代。

达实拥有十多年的数据中心建设经验，目前基于自主研发的AIoT智能物联网管控平台及EMC节能控制系统，为数据中心建筑提供面向办公区域的整体解决方案及面向机房涵盖建设咨询、规划设计、集成建设、测试认证及运维管理等绿色数据中心全生命周期服务，并结合数据中心项目特殊性，通过采用自主研发的中央空调节能控制系统、能源监测管理系统、个性化配备高能效的高频UPS不间断电源系统等方式保证机房工作安全、高效、节能，助力中国大数据产业的建设发展。

1、精品案例：深圳力合报业大数据中心项目

项目介绍：深圳力合报业大数据中心项目建筑面积约16000平方米，一期规划建设2300个机柜，是深圳市PUE新政审批的第一个数据中心项目、国家新基建发展规划在深圳市第一批落地项目。达实智能为力合报业大数据中心项目提供整体大数据中心解决方案，囊括了建筑智能化、建筑电气、暖通空调、消防等方面的工作。

项目亮点：达实智能结合了项目实际情况和深圳的气候，对设计方案进行了综合设计，最终成功实现了项目的PUE值小于1.25（PUE是评价数据中心能源效率的指标，PUE值越低，能效越高、能耗越低），成功打造华南乃至中国数据中心产业新的标杆项目。

服务内容：达实智能为力合报业大数据中心项目提供整体大数据中心解决方案，采用设计、采购、建设一体化的EPC总承包服务模式，囊括了建筑智能化、建筑电气、暖通空调、消防等方面的工作。

达到标准：《数据中心设计规范》GB20174-2017A等级

更多关于深圳力合报业大数据中心项目的故事，可以点击文末“阅读原文”查看。

2、案例简述：腾讯坪山数据中心项目

项目介绍：为腾讯订制的IDC机房，位于深圳市坪山大工业区，总建筑面积1.5万平米，共设2400个标准机柜。

服务内容：绿色IDC总包服务，包括建筑、结构、给排水系统、暖通系统、电气系统及机房工艺建设。

达到标准：GB50174-2008A级，TIA-942T3+级

3、案例简述：东莞名气通数据中心项目

项目介绍：由深圳金融电子结算中心和香港中华煤气有限公司共同打造，位于广东省东莞市松山湖高新科技产业园区，是集高可靠、高质量、高安全及绿色低碳于一身的新一代数据中心。共设2000个标准机柜，建筑面积1万多平米。是面向银行业提供灾难备份的高等级数据中心。

服务内容：绿色IDC总包服务，包括：供配电系统、暖通系统、消防系统、给排水系统、装饰装修系统、智能化弱电系统及ECC总控中心建设。

达到标准：GB50174-2008A级，TIA-942T3+级

数据中心，就是社会里的一个个智慧大脑，它是智能化时代的产物，也是我们步入高速化、互联化生活的一大助力。

论文中数据去哪找？——数据查询网站汇总介绍

写在前面

每个专业都有常用数据来源网站，可以在本行业数据网站上下载数据自己阅读，并提炼需要的数据，不仅能作为数据分析和数据挖掘学习的高质量练习材料，还能基于这些已有的数据源发表实证研究论文，实用价值很高。

本篇进姐汇总了一些常用的数据下载网站，有需要的同学可以自取；还有一个捷径是看同类型的文献从哪里找的数据，咱们也去那里找，然后更新下即可。

社科社会调查数据类网站

社科类数据库，囊括了中国的经济民生教育等各方面的社科数据，是数据分析人员用于提升数据分析能力，了解国计民生的优质数据资源，使用方法是：进入对应的数据网站，注册账号，按要求申请下载，这些数据申请的难易程度不一，可能需要大家多一点点耐心，申请下载的数据多是.dta和.sav文件格式，需要会使用SPSS和Stata哦。

（1）中国家庭追踪调查CFPS

北京大学开放研究数据中心：https://opendata.pku.edu.cn/dataverse/CFPS

注：CFPS重点关注中国居民的经济与非经济福利

（2）中国健康与养老追踪调查CHARLS

北京大学开放研究数据中心：https://opendata.pku.edu.cn/dataverse/CHARLS

注：中国45岁以上中老年家庭和个人的高质量微观数据，分析我国人口老龄化问题

（3）中国教育财政家庭调查CIEFR-HS

北京大学开放研究数据中心：https://opendata.pku.edu.cn/dataverse/ciefrhs

（4）中国家庭金融调查CHFS

西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心：

https://chfs.swufe.edu.cn

（5）中国家庭收入调查CHIP

北京师范大学中国收入分配研究院：

https://www.ciidbnu.org/chip/index.asp

（6）中国教育追踪调查CEPS

中国人民大学中国调查与数据中心（NSRC）：

https://ceps.ruc.edu.cn/CEPS

（7）中国营养健康调查CHNS

中国疾病预防控制中心营养与食品安全所与美国北卡罗莱纳大学人口中心合作开展：

https://www.cpc.unc.edu/projects/chinaCHNS

（8）中国社会状况综合调查CSS

中山大学社会科学调查中心

https://css.cssn.cn/css_sy/

（9）中国社会调查CGSS

始于2003年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。

http://cgss.ruc.edu.cn/

财会金融类数据网站

（1）老虎证券：

https://www.itiger.com

可查阅在香港、美国上市的公司的财务报告、财务指标等

（2）富途牛牛：

https://www.futunn.com

可查阅在香港、美国上市的公司的财务报告、财务指标等

（3）巨潮资讯：

http://www.cninfo.com.cn

可查阅上市公司年报、业绩预告、公告、资讯等

（4）东方财富网：

https://www.eastmoney.com

可查阅上市公司的财务报告、研究报告、业绩预告、公告、资讯等

（5）同花顺：

http://www.10jqka.com.cn

可查阅上市公司的财务报告、研究报告、业绩预告、公告、资讯等

（6）网易财经网：

http://quotes.money.163.com

可查阅上市公司的财务报告、财务指标、公司业务、职工人数、股利政策等

（7）国泰君安：

http://finance.sina.com.cn

可查阅上市公司的财务报告、研究报告、业绩预告、公告、资讯等

（8）国金证券研究所：

https://www.gjzq.com.cn/main/index.html

可查阅国家宏观经济研究数据、报告

国家权威机构数据网站

以下均为统计部门或大型组织，权威性高，可靠性强

(1)国家统计*国家数据

https://data.stats.gov.cn/index.htm

(2)中国统计年鉴

http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj

(3)各省统计年鉴

http://www.cnstats.org/tjnj

(4)各地统计公报

http://www.cnstats.org/tjgb

(5)各地经济普查公报

http://www.cnstats.org/jjpc

(6)人口普查公报

http://www.cnstats.org/rkpc

(7)农业普查公报

http://www.cnstats.org/nypc

(8)生态环境部

http://www.mee.gov.cn

(9)国家气象科学数据中心

http://data.cma.cn

(10) 财政部

http://www.mof.gov.cn/gkml

(11) 证券监督管理委员会

http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/sjtj

(12) 医疗保障*

http://www.nhsa.gov.cn/col/col7/index.html

(13) 中国人民银行

http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/index.html

(14) 商务部

http://www.mofcom.gov.cn/article/tongjiziliao/?1265212605=3357678634

(15) 民用航空*

http://www.caac.gov.cn/XXGK/XXGK/index_172.html?f1=114

(16) 卫生健康委员会

http://www.nhc.gov.cn/wjw/yueb/list.shtml

(17) 海关总署

http://www.customs.gov.cn/customs/302249/302274/302277/index.html

(18) 人力资源和社会保障部

http://www.mohrss.gov.cn

(19) 中国互联网络信息中心

http://www.cnnic.net.cn

（CNNIC数据可当做互联网人口普查基础表）

国内第三方数据

(1) 艾瑞网

https://www.iresearch.cn/

艾瑞研究：互联网行业报告

艾瑞APP指数：移动APPTop1000月度活跃和日活

艾瑞PC指数：PCTop1000月活和日活

(2) 199IT互联网数据中心

http://www.199it.com/newly

所有行业报告，内容多

(3) 易观

https://www.analysys.cn/

易观智库，仅供参考

(4) 友盟数据报告

https://www.umeng.com/reports.html

阿里系，数据仅供参考

(5) 艾媒网

https://www.iimedia.cn/

全球移动互联网行业数据发布平台，行业报告可看

(6) 艺恩咨询

https://www.endata.com.cn/index.html

娱乐行业，电影电视行业

(7) 阿拉丁统计

https://tj.aldwx.com/

小程序报告

(8) 爱应用

提供APP的所有历史版本记录

(9) 卡思数据

https://www.caasdata.com/

短视频网红分析

(10) TalkingData：

https://www.talkingdata.com/products.jsp

移动观象台，行业报告可看

(11) DataEye：

https://adxray.dataeye.com/index/home

大数据移动营销综合服务商，偏手游方向

(12) ASO100：

https://www.qimai.cn/?qm_query=1

APPStore数据平台Ios榜单排行榜查询

(13) Appannie：

https://www.data.ai/cn/

国外用户应用

小结

获取数据后如果大家不知道怎么分析，可以上知网查相关论文，参考别人的分析方式，尝试对论文的分析过程进行复盘。

比如在知网搜关键词“CFPS”，下面会出现很多基于CFPS数据开展的实证研究，为我们提供了多种分析视角，也有利于提高我们论文写作能力。

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