一、金融数据库：了解金融行业数据的常用资源
什么是金融数据库
金融数据库是指收集、整合和存储金融行业相关数据的资源。它们提供了各种金融市场、经济指标、公司财务等数据，帮助决策者、研究人员和投资者更好地理解和分析金融市场。
常见的金融数据库
在金融领域，存在许多常用的数据库资源，包括：
- 彭博（Bloomberg）：彭博终端是金融行业最著名的数据库之一，提供全球范围内的金融、经济、新闻等数据。
- 路孚特（Refinitiv）：路孚特提供广泛的金融市场数据、新闻和分析工具，广泛应用于投资与交易领域。
- 标准普尔全球财务数据库（S&P Capital IQ）：这个数据库汇集了全球数以百万计的公司数据，包括财务指标、行业分析等。
- 风险调整资本资产定价模型库（RiskMetrics）：这个数据库提供了金融市场风险相关的数据和计算工具，帮助投资者量化和管理风险。
- 中国金融数据库（Wind）：针对中国市场的金融数据，包括经济指标、交易数据、公司财务等。
如何使用金融数据库
使用金融数据库通常需要相关的专业知识和技能，以下是一些使用金融数据库的常见方法：
- 数据查询：通过在数据库中进行数据查询，您可以获取您需要的特定数据和指标。
- 数据分析：利用数据库提供的分析工具和函数，您可以对数据进行统计分析、建模和预测。
- 数据可视化：通过将数据可视化，比如制作图表和报告，您可以更好地理解和传达数据信息。
金融数据库的优势和应用场景
金融数据库的优势在于提供了全面、及时和可靠的金融数据，它们在以下场景中得到广泛应用：
- 投资决策：金融数据库提供了投资者所需的市场数据和分析工具，帮助他们做出明智的投资决策。
- 风险管理：金融数据库可以帮助金融机构量化和管理风险，通过提供市场风险相关的数据和分析工具。
- 金融研究：研究人员可以利用金融数据库进行市场分析、经济研究等，支持他们的学术和商业研究。
通过使用金融数据库，您可以获得可靠的金融数据，并在投资、风险管理和研究等领域取得更好的效果。感谢您阅读本篇文章，希望对您有所帮助！
二、大数据金融的七大特征？
大数据金融具有七大特征：高维、多源、实时性、不确定性、异构性、安全性和价值密度大。
高维指数据特征维数多，难以传统分析法处理；多源指采集数据来自不同的渠道，各异性不一；实时性指数据采集、处理和分析需要实时完成；不确定性指数据的不确定性较高，需采用多种方法进行分析；异构性指业务命题和数据源中数据的不匹配性；安全性指大数据金融的数据存储与传输对信息安全有要求；价值密度大指对数据的挖掘分析能够带来重要的经济价值。
三、数据资源特点？
数据资源的特点：
数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高。1、数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。2、类型繁多（Variety）：包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。3、价值密度低：如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。4、速度快、时效高：这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
四、金融数据 经济数据还有什么？
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。
五、金融资源有哪些？
金融资源是指金融机构和个人持有的可用于投资、交易和借贷的经济资产或工具。以下列举几种常见的金融资源：
1. 现金：现金是最基本的一种金融资源，可以用于支付日常开支、购买商品等。
2. 存款：存款是银行或其他金融机构保管并支付利息给账户持有者的货币储备，也是许多人最主要的理财方式之一。
3. 股票：股票代表了公司所有权，并可能会提供股息收入和资本增值收益。对于某些潜在高风险投资者来说，它们可以作为短期或长期投资策略中实现大幅度回报（甚至超过同期定期存款）。
4. 债券：债券通常由政府、企业发行，在特定时间内按固定利率向购买者支付利息以及到期时还本付息。相较于股票而言, 债券所承担风险更小，但回报也相对平缓稳定.
5. 信托基金: 信托基金通常由专业管理人员组成, 可以通过分散化配置不同类别证券进行差异化收益获取, 其中包括如房地产投资信托 (REITs) 和高级抵押证券 (MBS) 等复杂产品。
6. 衍生品:衍生品包括各种套利工具如合约、互换协议等。虽然其存在着较大风险，但同时也能够有效规避市场波动带来损失影响.
总之，上述仅列举出部分比较典型和广泛应用范围内（例如零售客户）参与使用比较多样化形式及分类方式方面 ，真正涉及到细节问题更加复杂多变，请根据自身情况谨慎选择并注意相关制度法律限制与风险提示信息。
六、本科人力资源管理跨考金融难度大吗？
谈难度大小本身没啥意义，对你自己有多大效用才比较有意义，没有实际效用，读研痛苦，就业更痛苦，甚至不值得一考，有实际效用哪怕二战三战也有价值。现在这个时间还在犹豫的只能说你自己对自己的认识都没有，哪怕你考上了金融计算机这种还不算坑（严重存疑？）的硕士，大概率也会后悔，先认清自己的能耐再说不迟。比如数学水平如何？数学不好选择面就只剩十几二十个学校了。又比如考上以后往哪个方向发展，适合交际做前台业务，性格内敛中后台等等，还有真实的金融业是怎样的，有没有问过从业人员，是不是符合自己的期待。这些想明白了不论是金融还是其他选项抓紧开始还不晚，要不就等来年再努力了。
七、金融数据的特点？
金融数据是指金融行业所涉及的市场数据、公司数据、行业指数和定价数据等的统称，凡是金融行业涉及相关的数据都可以归入金融市场大数据体系中，为从业者进行市场分析提供参考。
以路孚特（前身是汤森路透的金融与风险业务板块）所提供的金融数据为参考，能够覆盖所有主要金融市场（包括股票、固收、商品和外汇等），帮助用户从海量的数据中寻找到合理有效的数据，并且从中判断出市场预期发展情况和价值。
八、什么叫数据金融？
数据金融是指利用大数据强大的洞察力，挖掘出金融业的内部规律，并推动互联网金融的转型与创新。
目前金融业作为传统行业之一，也会同样感受到了“数据地震”，金融机构若不能紧随经济、技术和社会的发展而发展，也就会面临被淘汰的危险。
九、金融数据在哪查？
不请自来啦，推荐几个网站：
1、镝数聚：
镝数聚-权威数据 海量聚合提供了近百个细分行业、近120多万份数据和报告，网站内容丰富，搜索关键热词和导航栏汇集了特色板块，值得没事多看看；直接搜索“金融业”这一关键词，会出来很多报告，而且相当一部分是免费的。镝数聚-权威数据 海量聚合提供了近百个细分行业、近120多万份数据和报告，网站内容丰富，搜索关键热词和导航栏汇集了特色板块，值得没事多看看；直接搜索“金融业”这一关键词，会出来很多报告，而且相当一部分是免费的。
2、政府官方提供的一些财政数据
证券监督管理委员会 http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/sjtj/
提供证券市场报告统计，有月数据、周数据，可以根据需要进行查找～
3、金融财经网站，这些网站上面既有股票走势情况，也有公司最近动态
第一财经研究院 http://www.cbnri.org/publication/qijianbaogao/东方财富网 http://data.eastmoney.com/center/同花顺 http://data.10jqka.com.cn/动脉橙 https://vbdata.cn/eventList投中研究院 https://www.chinaventure.com.cn/report/list.html披露易 https://www.hkexnews.hk/index_c.htm苏宁金融研究院 http://sif.suning.com/article/list/201/1巨潮资讯网 http://www.cninfo.com.cn/new/index证券时报网 https://data.stcn.com/和讯网 http://data.hexun.com/见微数据 https://www.jianweidata.com/Index
十、数据资源的定义？
数据资源
数据资源管理是应用信息技术和软件工具完成组织数据资源管理任务的管理活动。早期的数据资源管理采用文件处理方法。在这种方法中，数据根据特定的组织应用程序的处理要求被组织成特定的数据记录文件，只能以特定的方式进行访问。这种方法在为现代企业提供流程管理、组织管理信息时显得过于麻烦，成本过高并且不够灵活。因此出现了数据库管理方法，它可以解决文件处理系统存在的问题。
