2010-5《投资学》A卷及答案_百度文库
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2010-5《投资学》A卷及答案
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你可能喜欢做投行、行研、咨询等金融岗位，有没有什么好用的找数据技巧呢？
对于找数据，有些时候是一件非常痛苦的事情！经常遇到：找到了数据，却无法溯源，而数据不能使用的时候？数据说法不一，而没有一个官方的来源，无法抉择的时候？有些数据就是找不到，不知道如何阐述某个问题的时候？有些数据明明就有，却来自于某些咨询公司，标价动不动就是上千，刀！所以想问问有没有什么找数据的好方式能够分享呢？？
没有被邀请，但是依旧逼格满满地说，这个问题简直就是为我准备的。第一部分：吐槽+吹牛（特此说明，本文不针对quant投资的大神）本人工科本科，毕业后做战略管理咨询，其后做过股票交易员以及VC/PE投资。所呆的机构基本都是行业内的顶尖公司，而个人表现基本都是明星级员工。说到此处，我已经感觉到无数飞过来的臭鸡蛋的风声，都来自于各位professional service的人士。下图是我被臭鸡蛋砸中的样子，只是我的颜值略逊于她。但是，我说的是真话。原因不是我业务好，而是我工具用得好、程序写得好。简单一句话总结：我是做咨询/投资里面最会写程序的，也是写程序里面最懂咨询/投资的。以下为一些亮瞎合金眼的案例：在咨询的日常工作中，写过一套基于VBA优化及生成PPT和连通Powerpoint-Excel-Word数据的软件，离职读MBA前被Global IT买走，因为公司给了我MBA的学费及生活费，免费给了，在公司广为流传在某咨询项目中，写过一套帮助某国际消费品牌基于内部海量数据来规划渠道商和代理商布局的软件，将以前需要一个sales team一整天才能完成的工作缩到一个人一小时内完成，并作为重要成果在整个亚洲推广在某咨询项目中，写过一套工具，实现将Excel中每天都在更新的甘特图及流程图按规定格式同步到给客户的高标准高逼格PPT中。因为这是一个新品牌车系的上市项目，流程图极其复杂，每次更新都要耗费行政助理团队整个通宵的时间，还不能保证完全正确。这套工具，解放助理不用stand-by，按时按点回家洗洗睡睡。在基金的日常工作中，写过一套VBA工具并结合Bloomberg接口，每日抓取目标公司的各类信息并发送日报，将一个专职助理半天的工作基本缩减到零在咨询/基金的日常工作中，做过无数的Financial Model，面对老板及客户的各种花式虐狗需求，根据假设算出结论或者根据结论算出假设，程序自动完成；而且Financial Model的复用性极高，而且财务三张表自动配平。（说起根据结论算出假设，这个听起来不靠谱的需求，做过这一行的同学，一定会懂啥叫用户需求）将咨询这种累死累活的工作，做成了朝九晚五，按我们以前老板的话说：我是在用coding做consulting。日常工作中，几个实习生或者数据分析员要花一整天才能整理好的数据，被我花半小时完成的Python或者VBA秒杀，这种案例就不多说了如果没有上面的工具，所有从业人员的表情都是下面这样的。特别是遇到作的老板或者客户，从早做到晚，做到死也做不完呀。有了这些数据大法，表情就是下面这样的了。说到这里，我再次感觉到无数飞过来的臭鸡蛋的风声，都来自于各位编程大牛。我看到的情景如下图，扔鸡蛋的人更多了。因为这些程序实在没啥难度呀，又不是函数编程，又不是Deep Learning。但这却是骨感的现实，只能说明两个事实：Professional service对技术的应用简直low爆了，或者说在数据处理方面基本没有，仅限于Office系列。亲眼所见一个知名对冲基金的研究员，一页一页得手工翻看搜房的网站，并用Ctrl C+Ctrl V记录搜房所有自有经纪人的信息到Excel，并统计他们当前的成交量。然后每周做一次，查看每个经纪人的成交量增量。通过这样的数据分析来判断搜房转型到自由经纪人业务之后，模式是否成功。因为工作量实在巨大，后来只好请了一票实习生来做。跨界就是优势，懂业务懂技术，就是能做出改变。世界越来越平、技术越来越开源，越来越多的公司或者模式并不是单纯靠技术优势，而是靠对用户需求对业务的了解以及迅速满足需求。第二部分：数据的三大法宝如同自己约的炮含泪也要打完，吹这么多牛，一定要给出干货来填坑。现在祭出三大法宝：Excel、VBA以及爬虫。要想把数据做好，不仅仅是要找到数据，还要把数据清洗好和分析好。所以我不仅仅给出找数据的法宝，而是给了一套。Excel是迄今为止最简单最便捷得处理数据的方式，下至四则运算，上至各类统计分析、矩阵运算及线性规划都可以搞定，所以一定要熟练掌握。网上资料很多，在此就不赘述了。但是Excel深不可测，基本没有天花板，千万不要以为会了VLookup及一些快捷键就可以耀武扬威了。至少需要把矩阵乘法、向量乘法、Offset/ Cells/ Row/ Range等函数用到极致，这样大多数Financial Model会做得非常灵活，而且各种数据查询及匹配工作会达到部分SQL的处理水平。VBA会让Office的能力提升一个档次，除了完成函数不能完成的一些任务，最有价值的是能够在Office的各套软件之间实现信息同步。之上提到的许多软件都是基于VBA完成的，最重要的没有版权问题。不过学习办法也不难，参见，至于高阶技能参考。爬虫我需要细说一下和重点说一下。因为这是解决题主多次提到的数据找不到的问题。所谓爬虫当然不是下图的虫子。而是这样的虫子，其实就是一套自动读取网页和解析网页的程序而已。用python或者Go等程序语言写出爬虫程序来自动抓取网络数据，利用正则表达式等技术手段将脏数据清洗并结构化放入到数据库或者Excel，然后作分析以及长期监控。网络上的数据越来越多，越来越能代表生活中的真实现象。通过爬虫加正则这种自动化的工具，能够耗很少的人工就可以将数据和信息采集并结构化，后续通过更多的分析工具完成许多有商业价值的分析并获取所谓的insight（将信息转化为知识和洞察）。还记得上面提到的那个肉眼数搜房网网页的分析员的故事吗？然而其实这就是一个程序员用Python做好爬虫、结构化数据和最后分析的简单事情，于是出手相助才有了如下的分析。轻松将搜房在各个城市的经纪人数量及单产搞清楚并按时监督，计算搜房在自有经纪人业务线的产出不是问题。另外，还有基金在投资挂号网之前，让着帮忙做些数据统计和调研，于是有了下面的回答：。下面的图表结合了从挂号网抓取的数据以及宏观数据。当然，给基金干活，数据的可视化很重要，于是用了 ，将图表画得很炫，逼格顿时提高。并不觉得比顶级咨询公司的PPT差到哪里。即使比他们差了，用他们的格式在网上实现一遍也就可以了，然后还可以共享给大家。一些炫目图标的效果如下。下图是关于世界各国的智商分布（）下图是。下图是另外，还可做许多比较酷的事情，获取真正的insight，如下的东西无论是咨询项目还是投资项目，或许都能用得到，绝对都能让老板虎躯一震，让客户娇喘连连。看看咖啡的推广到底如何：帮助自己买车：看看最近是否适合换工作：看看最近的房价和走势：,, 满足吃货的好奇心：最后的大杂烩：技术方面，Python写爬虫非常方便，调试正则这个网站很不错。第三部分：等待改变的Professional Service行业咨询、投行、投资、审计、律师等等，笼统得被称之为Professional Service，一直是以高大上形象出现的，往往瞧不上屌丝草根居多的技术行业。然而时代在变化，技术的力量在不断崛起，并摧毁和变革越来越多的行业。然而，Professional Service除了在上个世纪用上Office、互联网以及手机之后，整个行业并没有引入太多的技术，特别是在数据获取、分析及可视化方面。再隔十年回头看如今的咨询/投行/投资行业对技术的运用，会如同我们现在回望上世纪七十年代左右，我们的前辈在纸上或黑板上画PPT、在纸上算数然后展现给客户看的情景：真心觉得好落后。下图是波士顿咨询公司创始人及战略大师布鲁斯·亨德森智库（Bruce Henderson Institute），在黑板上给客户演示著名的波士顿2x2矩阵，桌子上没有电脑，而是一堆草稿纸。所以我一直希望将技术引入到这个我曾经工作多年的行业，做出些改变。让所有从业人员的工作更轻松，让所有从业人员为客户带来更大的价值。在这篇回答中（），对我的这个理想其实有所交代。基于以上的初心，已经尝试着开发了两款产品。让上面提到的数据相关的工作更加简单和有效。第一款：选址应用选址是现在许多公司头疼的难题，以前完全是拍脑袋。因此我们开发出这样一套工具，帮助公司能够更理性更多维度得选址。下图，我们抓取多个数据源并完成拼接，根据用户的快递地址，勾画出某时尚品牌用户的住址，帮助其选址在北京开门店。下图，我们抓取多个数据源并完成拼接，根据大型超市及便利店与某类型餐馆在广州地区的重合情况，帮助某饮料品牌选定最应该进入的零售店面。第二款：数据可视化我们在工作中也深刻觉得以前制作图表和展示数据的方式太low、太繁琐，我们希望去改变这个现状，于是开发了一套基于Web来制作图表的工具。远有Excel/Powerpoint对标，近有Tableau对标。下图是文图丰富的案例库及模板库。下图是简单的使用界面及丰富的图表类型。下一步的工作：与微信的整合，一键生成适合于微信传播的截图以及公众号格式文章，便于在社交媒体的传播收集更多数据，目前已经覆盖40多家网站，涵盖衣食住行等多个方面将数据SaaS化和开源，便于各类公司及用户使用。（咨询投行等Professional Service人士一定会懂的，你们每年不知道要重复多少遍更新各类宏观微观的经济和行业数据，现在只需要调用KPI）最后，希望有一天它能部分替代已经在江湖上混迹二三十年的PowerPoint及Excel。我们现在的模式大致如下：。————————————————————————————————————更多文章关注我的专栏更多精彩回答请看
嘿嘿，小妹的小伙伴们最近正好写了一篇干货文，小妹自己觉得真的是不能更良心更实用了，不管是学习还是工作，有了这些，妈妈再也不用担心我不会找数据啦~以下来源于金融小伙伴（微信公众号：jrxhb2014）的一篇原创文章，教你如何找数据！转载请注明来自金融小伙伴（微信公众号：jrxhb2014）~干货未完，精彩不断，请持续关注！一、券商研究报告下载（收费）彭博 万得 WIND汤森路透 Capital IQ巨灵金融服务平台 同花顺慧博投研资讯 （免费）渐飞 二、其他来源人大经济论坛 人大经济研究所 百度文库，百度云 豆丁网新浪爱问 谷歌 （filetype:pdf）维普，万方等平台 各大咨询公司里面的搜索引擎功能有google提供，搜索结果与google一样，如果google无法登陆，可以用这个网站代替全景网：财经资讯 三、各大咨询公司报告下载页面。。。。。。。。。。。。。四、上市公司公告香港证监会上市公司公告美国证监会上市公司公告中国上市公司公告五、统计局网站信息汇总国家统计局 【北京】北京市统计信息网 【天津】天津市统计信息网 【河北】河北省统计局 【河南】河南省统计局 【黑龙江】黑龙江省统计信息网 【吉林】吉林省统计信息网 【辽宁】辽宁省统计信息网 【山东】山东统计信息网 【江苏】江苏省统计局【江西】江西省统计局 【安徽】安徽统计信息网 【山西】山西统计信息网 【陕西】陕西统计信息网 【湖北】湖北省统计局 【湖南】湖南统计信息网 【贵州】贵州省统计局 【四川】四川统计局 【云南】云南省统计局 【甘肃】甘肃统计信息网 【青海】青海统计信息网 【宁夏】宁夏统计信息网 【福建】福建省统计局 【广东】广东统计信息网 【广西】广西统计信息网 【浙江】浙江统计局 【新疆】新疆统计信息网 【海南】海南统计局 【上海】上海统计局 【内蒙古】内蒙古统计局 【重庆】重庆统计信息网 六、投行网站IPO IPO juling MA 七、其他资源网站统计学软件网站 下载软件 注册国家图书馆 MIT data base八、数据库整理1、国研网数据库特点：统计数据库包含宏观数据、金融、教育、行业数据等，但是宏观数据年度跨度不大。适合对个别指标进行跨省、跨时间的统一检索。另外有全文数据库等，包含一些专家学者的文章，可以作为参考。2、中经网特点：以宏观数据为主，包含国家一级、31个省以及200多个市的数据，与国研网的统计数据库类似，统计项目没有国研网多，但是有些指标年份跨度更大。适合统一检索。3、资讯行特点：非常全的数据库，几乎囊括了所有最新的年鉴。适合寻找数据的来源。缺点在于：没有1995年之前的年鉴，数据不是表格形式，需要自己修改。（可行的方法包括：粘贴到word中，把空白（^w)替换为制表符（^t），或者直接粘贴到excel2007，进行数据分列）。4、统计局数据库特点：最近几年刚出的，还在完善中。可以对统计局出版的年鉴数据进行统一检索。（和1、2很相似）有时候能找到1、2所没有的数据。5、年鉴包括历年统计年鉴以及普查数据、专题数据等，适合浏览年鉴。实际上，目前很多最新年鉴，包括《新中国六十年统计资料汇编》、《2010年统计摘要》等都可以在网上下载到excel版本。6、知网6.1文献非常全的学术文献数据库，包括了期刊、学位论文、学术会议论文等。这个加上维普的话，基本上可以把中国比较好的期刊论文都包括了。6.2年鉴中国统计年鉴数据库（挖掘版）提供对统计年鉴的统一检索，但是效果不理想，比较凌乱。列出了500部左右的年鉴，比较全，但是不一定有最新的。可以先在资讯行搜索数据指标所属的年鉴，再在这里找到年鉴。7、维普有些知网上找不到的文章可以在这里找到，文章很全。8、英文数据库有BVD统计数据库，包括各国的宏观数据、金融数据、企业数据，有JSTOR,含有重要英文文献，有Elsevier Science--学术期刊数据库（science direct），非常全的英文期刊文献。另外还有：9、人大经济论坛会有一些经济学书籍、年鉴、软件的下载。10、图书馆主页搜索相关的年鉴，也可以提供年鉴下载，但是好像不提供最新一期的。其实，google和百度也是常用的数据来源。图书馆的数据库都是可以凭借校内的IP直接登录的，如果在校外的话可以使用代理服务器或者VPN。在校外要登录学校的数据库，可以采用如下办法：1，代理，。2，vpn，。但是两个都不稳定。九、如何寻找国外的数据1、搜集美国相关的数据由位于华盛顿的美国政府印刷办公室出版、经济顾问委员会撰写的《总统经济报告》（Economic Report of President），提供了有关美国当前经济形势的描述和主要宏观经济变量数据。相当多的数据都可以追溯到1959年，甚至个别的可追溯到1929年。可能你已经留意到了，好多有关美国的图形，都是采用《总统经济报告》（2005）所附数据生成的。这些数据可以免费下载，网址是。如果需要一应俱全安的数据，一个宝贵的权威来源是，美国商务部统计局出版的《美国统计概要》（Statistical Abstract of the United States），相当一部分数据可以免费下载，网址是。如果想获得最近数据的详细资料，一个不错的选择是，美国商务经济分析局每月出版的《当代商业纵览》（Survey of Current Business）。网址是，。2、如何搜集国外其他经济体的数据对富裕国家来说，最有用的资料来源于经济合作与发展组织（Organization of Economic Cooperation and Development，简称OECD）。经济合作与发展组织的成员包括：奥地利、澳大利亚、比利时、加拿大、捷克共和国、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。看来，世界上的富裕国家大都属于该组织，其产出占世界产出的70%左右。OECD的网址是，提供三种极为有用的数据。《OECD经济展望》（OECD Economic Outlook），每年出版两次，提供许多跨国宏观经济数据。这些数据一般都上溯到20世纪70年代，而且具有很好的一致性。《OECD就业展望》（OECD Employment Outlook），每年出版一次，专门提供劳动力市场的数据。 《OECD历史统计》（OECD Historical Statistics），不定期出版，将当期数据和过去数据放在一起。对于不是OECD成员的国家和地区，可以从其它国际组织那里获得相关数据，比如国际货币基金组织（International Monetary Fund，简称IMF），其网址是。IMF提供《国际金融统计年鉴》（International Financial Statistics Yearbook），它主要提供成员国的金融数据，但也包括一些总体数据，比如GDP、失业和通货膨胀等。至于若干国家长期的统计数据，两个不可多得的数据来源是，Heston-Summers数据库和Madison数据库。Heston-Summers数据库提供168经济体在年间的跨国可比数据，在宾夕法尼亚大学国际比较中心（Center for International Comparisons at the University of Pennsylvania）网站上可以下载，。Madison数据库提供了自1820年以来56个经济体的数据。最后，如果还没有找到你要的数据，不妨登陆下面的两个网站，也许是根稻草。哈佛商学院的宏观经济学资源网站，提供了大量连接。由密西西比大学Bill Goffe维护的一个网站，不仅列出了数据来源，而且还列出了有关经济的其他信息来源。十、综合性数据SEC EDGAR数据库美国国会两院记录、商务部经济数据、伯克莱圆桌会议、斯坦福法律经济词典Web统计资源指南（密执安大学）Statistical Resources on the Web (University of Michigan)由密执安大学文献中心建立。这是一个内容广泛、编排细致的资源指南。包括以下类目：工商业、生活消费、图表、经济学、财政金融、国际经济、国际贸易、劳动与就业等。 报价公司提供有价证券的数据、信息。如有价证券一览表、快报产品价格指数（PPI）详细报告每月一次的产品价格指数报告和数据。包括最终产品和中间产品到原材料等）。房产起价和建筑许可Housing Starts and Building Permits (US Census Bureau)在这里可以看到美国人口普查局最近发布的经济指标。包括私有房产起价和当月、当年的建筑许可摘要。高校财经数据库收录 12个在线数据库，超过三百万篇商业报告和文章。国际股票市场数据库包括国际股票市场的价格图表、交易量、共同基金图、上市公司简介等国民收入和产品帐户National Income and Product Accounts (University of Virginia)这是佛吉尼亚大学社会科学数据中心的杰作。可检索自1959年以来的数据。主要包括：政府收入和支出；收入、就业、工业产品；国民生产和收入；个人收入和消费；数量和价格指数；存款和投资等。华通数据中心宏观经济信息、行业(产业)发展报告、企业(公司)信息、产品市场分析环境安全数据库多伦多大学和平与冲突研究项目组维护，涉及发展中国家环境压力与暴力冲突经济数据（国际）EconData (International)马里兰大学提供的国际性EconData时间序列数据库。新用户要先看数据库说明。文件是PK压缩格式。经济数据（美国马里兰大学）EconData (University of Maryland)可以下载大量的时间序列数据和查看数据的工具。也可以下载一些指令和工作论文。数据覆盖了全球及美国经济。数据文件用PKZip格式压缩。经济数据和链接（美国加州大学Fresno分校）Econ Data & Links (CAL State Fresno)由美国加州大学Fresno分校建立。该站点提供了大量表格和统计数据，以及很多相关站点的链接，内容从收入、财富到贫困问题都有。经济学数据Economics Data是WebEc的一部分。以良好的编排方式将数据和经济学站点排列出来。可参见经济学与计算网页，上面提供了很多软件链接。经济学网络这是一个内容非常丰富的资源中心，有大量美国和世界经济与金融市场的在线图表、经济指南、每周经济分析与简评，以及指向其它资源的链接。所有文件都是PDF格式。由德国驻纽约Morgan Grenfell的首席经济学家Ed Yardeni博士提供。联储经济数据Federal Reserve Economic Data (FRED)是美国联邦储备银行圣路易斯分行提供的一种很出色的服务。再该站点上，除了有经济研究方面的研究论文和工作论文以外，还提供了有价值的关于美国经济各方面的当前和历史数据。联合国数据信息（耶鲁大学）Numeric Data for UN Information (Yale University)上面有各种数值型数据的链接。由耶鲁大学图书馆维护。联合国统计年鉴Statistics Yearbook (UN)主要包括统计数据和指标（如月度统计公报）、统计方法、统计源与参考工具等内容。注册后可以在一段时间以内免费使用统计数据和指标，其它资源不需注册。贸易和环境数据库搜集了几百个贸易与环境的案例，按28种不同标准分类美国的贫困问题Poverty in the United States该站点上提供了美国人口普查局前几年的人口系列报告。可以估算在贫困线以下的美国居民、家庭和个人的情况。文件是PDF格式。美国家庭的货币收入Money Income in the United States这是美国人口普查局的系列人口报告的调查数据。对美国的家庭和个人 经济状况的估计；包括年龄、种族、性别、地区、教育程度、收入情况、工作状况等变量。文件为PDF格式。美国经济指标与数据Economic Indicators and Data (via Census Bureau)美国人口普查局的最新经济指标。包括： 耐用消费品厂商的运输和定货；房屋起价；商品与服务的国际贸易；制造业和商业创新及销售；制造业的出货、技改和订货；月度批发贸易；月度零售贸易及月度时间序列数据。该站点上还有一个观察当前美国经济状况的小册子，每月出版。常设指标有：GNP、进出口、就业及收入、价格等。有图表，可检索。美国历史上的人口普查数据提供了描述年间美国经济的数据。由哈佛大学维护美国历史上的人口普查数据浏览United States Historical Census Data Browser该站点提供了描述年间美国经济的数据。由哈佛大学维护。美国明尼阿波利斯联邦储备银行经济研究和数据（联机）Federal Reserve Banks (Online)美国明尼阿波利斯联邦储备银行经济研究和数据,大量经济数据可供查找。美国统计（美国商业部）STAT USA ( Department of Commerce)是美国商业部的一个站点。提供美国联邦政府发布的商业、经济、贸易活动的权威信息。站点上包括有尝联机服务的数据库，也有一些免费的数据库，如经济分析局（Bureau of Economic Analysis Economic Information）、美国国家贸易数据银行（the National Trade Data Bank）等提供的其它数据。能源技术数据交换(ETDE)与能源数据库收集与交换能源研究与技术的信息,能源文献收藏量为世界第一日本统计Statistics in Japan该站点提供了大量的关于日本的数据和指向其它统计站点的链接。由日本信息网络提供。世界统计表格世界统计表格是IMF的年度报告，由世界银行出版，提供了世界各国经济、社会数据指标集。个人所得税Statistics of Income: Individual Income Tax Returns美国国家税收局（Internal Revenue Service）关于个人税收的年度报告。有税收数量和总量，以及各种收入来源。数据中华商业数据网站,产业研究、竞争情报分析、市场调查、资信调查等统计资源指南Statistical Resources Guide由Mansfield大学图书馆建立。超文本链接指向统计站点，或介绍印刷型资料。以美国为主，兼有国际性内容，内容涉及经济、社会等各方面。是一个非常有用的资源指南。网上数据（加州大学圣迭戈分校）Data on the Net (UC San Diego )收集了关于美国经济和其它数据的站点，有注释，可检索。政府数据（NetEYE Inc）Government Data (NetEYE, Inc)由商业服务机构streetEYE建立。全面收集了全球的数据资源。包括美国、加拿大、拉丁美洲、欧洲、远东地区以及国际组织等。中国产业经济信息网产业经济的相关数据，部分内容可试用中国导航网中国导航网，专业的行业研究机构，权威的数据资源，覆盖全国的调研机构，真诚的服务。中国经济信息网数据库中国经济统计、行业、地区经济、企业等数据库中国自然数据库中国资源、环境、人口、社会经济等相关数据的集合。十一、利用搜索引擎1、虽然还是Beta版，但个人已觉得现在已经是很好很强大了，Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列，在中国搜索出来的，前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章。2、Scirus 是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！Scirus覆盖的学科 范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法 学，生命科学，材料科学，数学，医学，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。3、BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160 个开放资源（超过200 万个文档）的数据。4、Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。5、与google比较了一下发现，能搜索到一些google搜索不到的好东东 。它界面简洁，功能强大，速度快，YAHOO、网易都采用了它的搜索技术。各位可以一试。6、Google在同一水平的搜索引擎。是推出的，Web result部分是基于Google的，所以保证和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在书本内搜索的功能和个性化功能：主要是可以记录你的搜索历史。现在还是Beta，不过试用后感觉很好，向大家推荐一试 ，不过缺憾是现在书本内搜索没有中文内容。7、严格意义上讲不是搜索引擎，是连接搜索引擎和网络用户的信息立交桥。新一代的搜索引擎应运而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是对于大多数国内用户来说，Ixquick还很陌生。Ixquick众多独特的功能我不一一介绍了，只 介绍我们最关心的，搜索数据库密码。使用方法：先进入Ixquick，以“Proquest”数据库为例。填入Proquest Username Password History Online后点击search，看看出来的结果，第一页中第6个，proquest的username和password赫然在目，别急，再看第4个结 果“HB Thompson Subscription Online Databases”，即，进入 后发现这是一个密码页，选择Magazines & Journals栏，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric Library Elementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum (remote)等众多数据库的密码，都有uesrname和password，随便试一下EBSCO，OK，成功登陆。8、cmu的作品，对搜索的内容进行分类，这样可以有效地做出选择，比较有特色。可实现分类检索，检索速度也很好，如EBSCO 密码几分钟就可找一大堆 .，User ID: mountain，Password: ridge，这个密码可以试试。9、一个检索免费paper的好工具。 进入网页以后，可以看到他有三个功能，driectory web article ，其中article对我们很有帮助，你可以尝试输入你要找的文章，会有很多发现的！10、感觉不是很好用，内容也不是太多，主要靠用户添加网址，提供信息的搜索引擎，搜索功能也比较差，输入常见的关键词，往往找不到相匹配的内容。11、现点击后或跳转到，在此搜索引擎里可以搜索到超过千万种化学品信息或相应的供应商，与Chemblink有点相似，但提供的化学品理化信息没有Chemblink详细，与其不同的是该搜索引擎可提供化学品结构式搜索（主页上有在线绘制化学结构式的搜索框）。12、OJOSE (Online JournalSearch Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。13、一个关于计算机和信息科学的搜索引擎。14、专家个人主页搜索引擎15、为 了给读者用户提供一个方便快捷的查阅国外各类期刊文献的综合网络平台，中图公司组织开发了cnpLINKer（cnpiec LINK service）在线数据库检索系统，并正式开通运行。cnpLINKer即“中图链接服务”，目前主要提供约3600种国外期刊的目次和文摘的查询检 索、电子全文链接及期刊国内馆藏查询功能.并时时与国外出版社保持数据内容的一致性和最新性。点评：只提供了外文检索的功能，但是无法得到全文。个人认为不是很理想。16、百度国学目前能提供上起先秦、下至清末历代文化典籍的检索和阅读。内容涉及经、史、子、集各部。17、NFOMIN是由加州大学、维克森林大学、加州国立大学、底特律大学等大学图书管理员建立的学术搜索引擎。它主要为大学职员、学生和研究人员提供在线学术资源。十二、互联网和传媒1、资讯类新浪科技 腾讯科技 艾瑞网 艺恩网 虎嗅网 36kr 钛媒体 游戏大观 亿欧网 媒介360 2、数据类中国票房 中国互联网络信息中心 艾瑞网 易观智库 游戏产业网 百度指数 大数据导航 CSM（电视收视率） 微排片 十三、医药行业1、样本医院数据（1）化药、生物药和中药注射剂 （2）中成药、化药 （3）国外样本医院数据彭博上有类似PDB的数据库2、药品中标价格百度虫，药智网，健康网 （付费），米内网（付费）3、药品招标政策各省药品招标平台4、医疗器械数据基本没有，米内网有付费数据库（没见过）、海关信息网5、中药材数据中药材天地网、万得的EDB、中药材东方网6、药品审批药智网、药监局、CDE网站7、医药行业政策国家药监局、发改委、中国政府网、卫计委等等8、国内外行业协会和咨询机构例IMS Health、XX医药协会9、新闻网站/微信赛柏蓝、米内网、生物谷、新康界、医谷、药友汇、丁香园、动脉网、贝壳社十四、策略常用网站1、国内网站统计局 中国人民银行 财政部 海关总署 中央结算公司 发改委 审计署 2、国外网站the world bank： united states census：BEA: CBO: http: //world federation of exchanges: 最常用wind股票数据库十五、银行业1、新闻资讯中证网 一财网 财新网 华尔街见闻 新浪财经 证券时报网 中国金融新闻网 2、公告、数据查找中国货币网 巨潮网 统计局 中国人民银行 银监会 上海证券交易所 深圳证券交易所 最常用wind股票数据库十六、有色金属行业1、日报网站（1）宏观新闻：央行快讯 （2）行业新闻：中国金属网 ，上海有色网 ，百川咨询 （3）公司公告：巨潮 2、其他常用站高工锂电 真锂研究 深交所互动易（查看投资者互动资料） 中金网（有色金属） 银 银 新三板咨讯 格隆汇港股 十七、英语技能建议1、总结： 听，读/复述，记录三者缺一不可FT商学院 FT双语阅读 FT英语速读测试 2、推荐材料和网站最实用的听力网站：页面上方有这么多的选项，可以根据自己的水平选择不同的听力材料，很多材料都有文本甚至有中文翻译，是非常难得的资料！ 每天花15分钟，选2-3篇新闻练听力，对照文本和翻译，并把实用的内容记录下来，非常有帮助。提示： VOA慢速：速度非常慢，属于难得最低的材料。VOA标准：常速新闻，难度中等。BBC：标准英式发音，难度较大。NPR: 速度较快，难度较高的美国广播新闻。十八、培养market sense的几个必备网站1、新浪财经国内最全面，最权威的财经网站，设为浏览器主页，，各个栏目的质量都很高，有很多值得挖掘的内容绝对的国内财经头条，其中右方的专题策划非常值得一看主页下方很多国内权威杂志的链接，可以免费阅读2、21世纪商业评论 最前沿的商业资讯，文章很有深度，可订阅电子邮件3、FT中文网，权威，可同时读中英文文章，可订阅电子邮件4、华尔街中文网 同样权威，可同时读中英文文章，可订阅电子邮件5、推荐网站视频：罗辑思维，赢在中国（经典的创业节目），中国经营者，CCTV-2 经济半小时，一虎一席谈，财富人生。
我主要针对题主提的问题回答吧，抛砖引玉。看了其它知友的回答，关于数据网站方面的内容都挺全面的（不过居然看到了VOA英语和逻辑思维等是怎么回事）。一、找到了数据，却无法溯源，而数据不能使用的时候？数据说法不一，而没有一个官方的来源，无法抉择的时候？这两个问题有些类似，都是需要找到一个官方的来源。股票基本面财务数据：当然最正统的来源是上市公司的年报：上交所：深交所：港股：美股：更方便获取年报的网站应该是巨潮资讯网，当然单间公司也可以到公司的官网去下载。一般上市公司网站都有相关栏目。一般叫“投资者关系”。官方经济数据：统计局：美联储：石油：OPEC：（OPEC每月都会发布月度报告，这也是很多新闻的来源）伦敦贵金属交易所：（伦敦金等）外汇：国家外汇管理局：等等。有太多了，由于前面很多答主已经列举了很多来源，所以就不再花时间堆链接了，都大同小异。方法：主要说说一下个人找来源的简单方法，姑且叫它“关键字溯源法”吧。其实就是从财经新闻中寻找那些关键字，然后在搜索引擎上寻找它的网站。除去一些伪相关等无意义的财经新闻外，一些新闻是由专业的财经记者写的，一些是引用一些业内著名人士的分析的，还有一些则是翻译外国的一些文件或新闻。在这些新闻内容中，多多少少会有一些机构组织名称（通常是英文名）是容易被我们忽视的，而这些恰恰是关键信息来源，甚至比你看的新闻更加客观。这是一个很久以前的可能不起眼的新闻，以它为例子：文中列出了十大黄金矿商的产量（这里暂且不论新闻的真实性，如果需要验证的话，可以到相应国家的股市上看或在Google上查询一下，再严格点可以深入各个公司的年报细看。），这里提供了大量的信息：1.十大黄金矿商的名称；2.数据来源（左下角GFMS）。搜索一下GFMS（外国网站当然用Google。虽然即使是中文也比百度满屏广告要好。）：于是我们得知了它是全球领先的贵金属咨询公司，如果还不放心数据的真实性（毕竟这是二手数据了），我们可以直接搜索公司的名称，年报是最标准不过的了。于是我们得知了它是全球领先的贵金属咨询公司，如果还不放心数据的真实性（毕竟这是二手数据了），我们可以直接搜索公司的名称，年报是最标准不过的了。比如搜索Goldcorp，进入其官网下载年报打开，所有的信息一目了然（外国的年报做得很精美）。在这几百页的PDF里，你看到的就不仅是产量这么简单了。包括维持成本（All-in sustaining costs）等等。你也可以对它们进行整合得出数据：如果对大宗商品感兴趣，从这方面入手也是一个切入点，也可以看看外国企业开采黄金的成本等等。可以作出一些调研分析。对于行研有一定的帮助。如果你对看到的新闻追根溯源，能够发现很多对分析有用的东西，比如美国能源署EIA2015展望（现在应该2016了吧。）2015世界风险报告等等有意思的文件。还有很多的东西可以去挖掘。二、有些数据就是找不到，不知道如何阐述某个问题的时候？有些数据的确是找不到的，这时候就需要自己预测了。最常用的方法就是利用计量经济学的方法建立经济模型，根据已知的因素进行线性回归分析，进一步去预测某些数据。之前见过一个人，在投行工作期间研究高速公路上市公司，需要未来几年计划铺设的公里数，有些政府网站会提供相关数据，但是有些政府网站并没有提供，网上也没有任何相关数据。最终他根据几个已知的数据，比如历史铺设的公里数、GDP增长率等等自己建立了一个经济模型进行预测，结果据说还挺准确的。比较常用的统计软件就是SPSS、R这些了吧。涉及到的具体问题比较复杂，也需要根据具体问题来分析。三、有些数据明明就有，却来自于某些咨询公司，标价动不动就是上千刀！现有的数据库往往太贵，一般人承受不起。所以当一些数据可以从网页上获取得到，却没有相应的接口时，就需要用爬虫了。1.Excel（相信很多人都会，不了解的可以看看）Excel可以选择复制粘贴的方式，但效率较低，且无法更新。所以在Excel中调用数据是更为明智的做法。优点：简单快捷，不需要太多的计算机知识；数据能够自动更新。缺点：不使用大规模爬取数据；效率较低。具体做法是：在网上找到想要的表格数据复制网站，打开Excel，选择数据-自网站在弹出框的地址栏中输入网址，进去后，在需要的表格左上方会有黄色的框黑色的箭头，点击便是选中表格。选中后点击导入就可以了。2.爬虫+数据库（构建自己的数据库）上面的Excel算个“小爬虫”了。但真正高效的还是得用程序编写。个人使用的是Python+MongoDB，当然使用其它的组合也可以。优点：可以大规模的获取数据；效率高；可以构建个性化的数据库。缺点：需要学习编程；可能面临反爬虫的问题等。以我前几天做的举个例子，想要求出A股所有上市公司的资本回报率（Return of Invested Capital ,ROIC），无奈它不是一个会计科目，也不是常用的财务指标，没发现有网站提供这个信息（提供了其实也得用爬虫，寻找的时间成本也高），所以需要自己计算。而完整的财务报表也没有免费的API提供，只有一些网页提供了。所以最终我写了爬虫爬了约5000个网站，搜集了约100000条的财务数据把它算出来了。具体做法是：(1)写出爬虫，将信息爬取下来。具体对应的库：网页操作：urllib：requests：爬虫及爬虫框架：BeautifulSoup：lxml：scrapy：pyspider：(2)将数据写入数据库中（调用方便快捷，可重复利用）。数据库：pymongo：sqlite3：MySQLdb：(3)从数据库调出并作计算。科学计算：numpy：pandas：scipy：(4)数据可视化。画图：matplotlib：同时pandas也能够画图（有时二三步也可调换，先计算好后将计算结果写入数据库。）通过该种方法，就可以在各个网站上将需要的数据（可获取的或不可获取的）放进自己的数据库，下次需要调用的时候就可以轻易调用了。对于一次性的数据，甚至不用写入数据库，调用一遍并进行计算就可以得到想要的数据了。对于研究相关领域有很大用处。
做投行、行研、咨询等金融岗位，有没有什么好用的找数据技巧呢？排名第1
的回答，7000多个赞，令人羡慕。但我感觉不是给金融岗位从业者回答的，而是给大数据行业回答的。何文的解答很好，但若用在金融上，好像还没看到成功实例。好的金融如艺术，何文解答的办法若是成功了，我的感觉如上图。首先，我的态度是问题导向，结果导向。金融投资最后是看结果，用数据写出来的报告如果形式上很漂亮，但应用的投资结果是失败的，那也是失败的。不知道提问者是否同意？不好意思，耽搁好久了。前几天被大洪水的science论文搞去，一直没有续，抱歉。我2000年读企管专业博士，交大班上一半同学是在职博士，有上交所施东辉，发行部的某某，有上市公司的高管，有金融机构的。。。。。那时候涉及到数据问题就是如何找到合适数据做相应研究。要知道，2000年，上海交通大学校内都要通过代理才能出国。数据当时有年鉴书，统计资料等，但数量上远远少于现在。当时，我们在陆家嘴的一家知名金融机构实习，直接面临着如何利用金融数据做课题的问题。我现在无法说出当时机构名称，但这机构下招聘的员工是上海top 2 的博士硕士，其中有江苏省97年文科状元。当时我们研究了一系列课题（包括资产证券化，作者后面在证监会做过博后）。在机构做金融数据研究，有个好处就是一般机构都拥有金融数据库。好了，当时有好几家我们机构买了一家（我忘了是哪家，当时有国研、巨灵信息、wind万德等），那时候我们就从上面下载一些机构的行业分析报告，作相应的研究。不过那时候，研报少，很多券商不养分析师。很多名词我们都不知道怎么翻译，比如UBS来讲风险管理，那份材料是我翻译成中文。因为我们还是在校的学生，所以研究偏重于待续欢迎参加live PE行业之我见入口
如果想不花钱的话。研报上microbell，是可以免费下载的，包括行业研报和个股研报，时间最最长是一年内。如果是新股，IPO报告会覆盖行业分析。没事看看年报，也会有行业数据。
数据首选中国统计局网站啊，别管数据信不信，那是官方数据啊。其次是中国产业网，数据非常全，还有图表，有个别免费报告。金融数据，上市公司和行业数据可以找wind等软件。再就是各个子行业自己的网站。一些投行和咨询公司发的免费报告有些提纲要领的内容，但是详细内容必然是花钱的。多百度关键词，能发现很多有用的网站。PS，这些的确主要扔给实习生和商业分析师做，但是只是辅助。
看了楼上的回复还是想出来给大家揭示一下这个问题，鉴于圈外太多人对此行业的膜拜和热情似乎超出理智范畴，其实不过是不了解和出于对于金钱的热衷，恕小弟见识浅显，就目前工作经验来看，以后的大数据管理大致分为两个方向，一个数据处理，一个编程开发，后者是有别于前者的，这个待会儿再说，为什么我不说数据获取？因为现如今只要稍微上了点规模的企业在获取数据方面几乎都不成问题，内部数据有自己专门的技术部开发系统，差一点的买系统做成数据源报表，外部数据即使找不到就干脆直接花钱买，保质保量。好了，先说第一个，数据处理，这个就目前所知及以上内容，就是VBA，这东西跟普通的编程不太一样，因为平台当下大部分情况下还是限于Office ，这东西吊不吊？确实吊，干什么的，用比较职业的语言说是把数据处理工作当中的手工处理环节通过编程的方式精简或者省略，达到一步获取处理结果，也就是相应的报表，这么说估计圈儿外人听不懂，那我就打个比方说，就是你有近几个年度公司里每项商品的进货价，销售价，毛利率，净利率，销售费用等一大堆数据，但是突然领导要你把几家分公司在某几个商品的销售净利率成长拿出来比较一下，看看局部市场对这个产品的反应和销售效率，要是以前，你可能要留下来加班搞了，因为有一大堆乱七八糟的excel 公式等着你，更可气的是今天是周五，而且眉来眼去了许久的妹子正在楼下的咖啡馆等着你下班，可是现在是21世纪了，你不用了，因为你有了VBA，在设定好程序以后，几秒钟就可以拿到报表交差，所以，这玩意儿真是好真是妙，真是呱呱叫，于是你不用加班了，于是会编程的大牛不再是会编程的大牛，成了传说中的牛B，但是，少年，任何事情都有个残酷的但是，这件事情你完成的很漂亮，可是别忘了为什么要做，对，只是领导要你做，只是领导想看一下这张报表。这东西很牛逼，但也绝不是不可替代的，即使是程序员，满大街都是，所以再牛逼也只是个生产工具，学好了绝B可以像酒量好一样独树一帜，可是为什么这东西就可以走出公司成立专门的机构向外面接活儿？为什么酒量好就不能成立专门的公司？公布正确答案，因为LOW 。所以，我一直都说，时代变了，搬砖的方式更多元化了，以前是戴手套顶钢盔，现在是坐在电脑前码字，时代也没变，民工还是那个民工。这种冷酷吊的行业披着租来的阿玛尼，但光鲜背后永远是更多的辛酸，看看那些华尔街的白富美高帅富们一看到中国富豪就恨不得马上俯身献菊的表情我想你已经略知一二。扯远了，现在说第二点，就是编程开发，现在真正牛逼的公司管理已经不是过去的公司管理了，靠什么？对，靠编程！梳理公司内人员工作流程，然后用编程的方式开发成系统，让大家都用这个系统来办公，这样做有两个目的，一个是防止出错的同时加快效率，另一个是系统可以将公司每项运作记录下来形成数据，也就是前面所说的获取数据，都说到这里了，已经很明显了，生产线还是那个生产线，螺丝钉还是那个螺丝钉，现代社会的发展为了提高效率，除了公司外部，公司内部也会做专业化分工，这就是为什么很多朋友在一家公司干了很多年觉得其他的行业似乎都干不了了，也就是为什么要做轮岗的原因。不过话说回来，这东西确实强大，会编程搞系统确实很重要，但是，我要说的是，真正牛逼的人不是这些搞系统的，而是提开发需求的，系统你不愿意搞市场上大把，为什么提需求的更牛逼？因为能提需求说明业务在发展，在扩大有钱赚进而产生了这样的管理诉求，所以马克思主义哲学教育我们，要能从局部看到全部，不要做生产线上的螺丝钉，要做就做最牛逼的那群人。又TM扯远了。写这些东西不是想诚心挤兑或埋汰谁，别理解错意思哟，只想避免更多的年轻人在不明就理，仅凭借大牛的煽风点火就一畏抛头颅洒热血，最后发现只落得一场空的遗憾。因为当年自己确实也是这么过来的。来到这个行业后才发现，钱确实多，可都是别人的。
让你们老板给你们订彭博终端（bloomberg terminal）
有一个实用小技巧，搜索google scholar上的论文，如果不是特别细分的数据的话，基本上都能找到许多论文里面整理好的带有source的数据
为毛没人推荐万得？Wind简直查指标神器…
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