数据

你好，现在中昌数据的股票代码是：600242，你可以通过股票软件直接搜索名字查询股票代码。

震雄注塑机原始数据丢失后，开锁模无动作处理方法是检查电源、检查连接线路。1、检查电源：检查注塑机的电源是否正常，是否有电压波动或电压不稳定的现象。2、检查连接线路：检查注塑机的连接线路是否可靠，线路是否有松动或者短路现象。

安捷伦1100图谱数据峰位数设置方法如下：1、打开数据处理软件，加载需要处理的图谱数据文件。2、选择“数据处理”菜单，然后选择“峰处理”选项。3、在弹出的“峰处理”对话框中，选择“自动峰识别”选项卡。4、在该选项卡中，可以看到“目标峰数”这个选项。在这个选项中，可以手动设置需要识别的峰的数量。5、设置完峰位数后，点击“确定”按钮保存设置即可。

我在汇通工作的，月底离职。早上八点到公司，晚上八点半去赶着坐最后一趟229到人才公寓。这么长的上班时间只有一个休息时间，12半吃饭，十二点五十集合培训。压一个月绩效，并且是按照单量拿钱，和老员工一样标准，也就是说不管说的多么好，前三个月是没有绩效拿的。就拿着不够半个月饭钱的底薪，作为一个实习生，来了一个多月，组里人换了一半，离职率多高啊……这个月底走……以前在远洋那边做过的的同事一起离职，似乎远洋比这里好很多……其他的都不需要多说了，谁来谁后悔……加一句话，我就是三月份百度汇通公司看到楼上的回答才来的，什么接近上海接触的是精英啊，在这里还认识了高中没毕业就来这里做好享贷的同事呢！9798年的都有！在这里上班每天倒贴！希望我的答案能够给人帮助吧，不找客服这类最后，反正交通银行的外包项目都很坑，汇通最坑，我的分期金额几百万了，可是单量没到公司的要求，一分钱也没有，汇通做交行项目不是按照交通银行的规则发工资，是按照公司内部发工资，坑爹死了，不论自己花出去的五六千还白给这家公司打工呢，她们说不缺人，因为你来培训再工作一个月，你给公司带来了利润，但你本人拿不到钱，再倒贴，汇通不亏，永远有新人，永远有老人月底离职，一走好几十。

你好，我只能给你最新的数据，历史数据的话，你都可以去相关的网站上去查，最好去中国最大黄金白银投资网站。日线来看布林带延续偏下之势，黄金价格昨日明显受支撑于5日均线，而上方受压于中轨线。短期均线死叉收窄，有收口迹象。RSI金叉弱势整理运行。MACD死叉收口整理，空头势能收缩。KDJ超卖轴上金叉运行。4小时看黄金价格当前在布林带上行通道运行，受支撑于5日均线，受压于上轨线。RSI，MACD均为金叉整理之势。KDJ超买区死叉形成。小时图显示布林带略呈向上收口之势，短期均线在布林带上行通道死叉整理之势运行。国际黄金价格呈整理态势运行。RSI和MACD弱势死叉运行，KDJ超卖轴上金叉形成；总的来说技术指标显示国际黄金价格呈震荡上行之势，但当前多空争夺激烈，短期空头回调后，仍将继续上行。因此今日金价操作逢低做多为主。

1、首先选择测量量，点击Results按钮，点击添加，这时测量后的结果会生成一个列表。2、其次点击最下面菜单栏的Trigger,点开之后选择MODE，然后选择ActonTrigger，就是满足条件后去执行，定时进行自动保存数据，选择TimerEvents相比于DiscreteEvents会多出一个可保存量测量数据。3、最后选择完模式之后设置保存路径，安捷伦示波器2012的波形定时存储数据就设置好了。

SampleName，SampleGroup，SampleType。1、SampleName：样本名称，用于标识每个样本的编号或名称。2、SampleGroup：样本组别，用于标识不同实验组之间的区别。3、SampleType：样本类型，用于区分不同类型的样本，如对照组和实验组。

安捷伦1260备份数据可以备份到云盘。直接将安捷伦1260复制粘贴进云盘，传输数据传输完成即可备份成功。安捷伦科技有限公司是一家多元化的高科技跨国公司，它于1999年从惠普研发有限合伙公司中分离出来，主要致力于通讯和生命科学两个领域内产品的研制开发、生产销售和技术服务等工作。

双11成绩单出炉：天猫5403亿元，京东超3491亿元。2021年11月12日零点，天猫双11总交易额定格在5403亿。数据显示，天猫双11开售第一小时，超过2600个品牌成交额超过去年首日全天；截至11月11日23时，698个中小品牌的成交额实现从百万级到千万级的跨越；78个去年双11成交额千万级的品牌，今年双11成交额突破了1亿元大关。来自京东的数据则显示，截至11月11日23:59，京东累计下单金额超3491亿元，创造了新的纪录。其中，31个品牌销售破10亿，苹果破百亿；43276个商家成交额同比增长超200%，中小品牌新增数量同比增长超4倍。中小企业占比超过65%。值得关注的是，中小企业是天猫、京东两大电商平台在这届双十一战报中共同的关键词。今年天猫双11，截至11月11日23时，698个中小品牌的成交额实现从百万级到千万级的跨越；78个去年双11成交额千万级的品牌，今年双11成交额突破了1亿元大关。天猫方面透露，在参加今年天猫双11的29万商家中，65%是中小商家、产业带商家和新品牌，其中，有7万商家是首次参与双11。今年天猫双11的重要标尺。今年以来，淘宝天猫陆续推出生意参谋等商家运营工具免费、贷记支付手续费降费等超过30项商家扶持举措，以降低门槛、降本增效、优化营商环境，至少为商家降低经营成本约150亿元。以上内容参考：闽南网-2021年天猫、京东双十一成交额数据出炉

2021年双十一全网交易额为9651.2亿元，同比增长12.22%，未突破万亿大关。两大头部平台交易额占全网交易额的92.15%。2021年“双十一”消费者预售不用再熬夜，两波预售时间提前，包裹数量有所分流，但丝毫不影响快件的“爆仓”。数据显示，2021年双十一当日全网包裹数达11.58亿个。双十一单品：单品方面，滑雪板、户外电源、宠物玩具、考古盲盒与手办、氛围灯、早C晚A、文房四宝、预制菜、洗地机、儿童安全座椅??成为广大消费者的最爱。年龄方面，90后、00后消费者占比超过45％，尤其是00后比去年增长了25％，每天有110万老年人用“长辈模式”逛双11，他们喜爱买的商品前三名是智能手机、羽绒服、毛呢外套，而且更喜欢扎堆在早上7点网购。商家方面，今年有29万参加天猫双11，65％都是中小商家、产业带商家、新品牌，其中7万商家首次参与。开售第一小时，就有超过2600个品牌的成交额超过去年首日全天。截至11月11日23时，698个中小品牌的成交额从百万级增加到到千万级；去年双11成交额千万级的78个品牌，今年都突破了1亿元大关。

　　每年双十一大促活动优惠多多，而且每一次的销量也都在突破新高，因此大家对于历年来双十一大促额度数据也都比较关心。2021双11成交额是多少？对比往年双十一成交额数据情况怎么样？历年双十一成交额数据是多少呢？下面跟我一起看下吧。 　　 去年双11成交额是多少 　　2021年11月12日零点，天猫双11总交易额定格在5403亿，去年这一数字为4982亿元。数据显示，天猫双11开售第一小时，超过2600个品牌成交额超过去年首日全天;截至11月11日23时，698个中小品牌的成交额实现从百万级到千万级的跨越;78个去年双11成交额千万级的品牌，今年双11成交额突破了1亿元大关。 　　2021年11月12日零点，京东发布双十一战报，从 10 月 31 日晚 8 点至 11 月 11 日 23:59，京东双十一期间累计下单金额超 3491 亿。其中，31个品牌销售破10亿，苹果破百亿;43276个商家成交额同比增长超200%，中小品牌新增数量同比增长超4倍。 　　 历年天猫双十一销售数据： 　　2020年：交易额为4982亿 　　2019年：交易额为2684亿元 　　2018年：交易额为2135亿元 　　2017年：交易额为1682.69亿元 　　2016年：交易额为1207亿元 　　2015年：交易额为912亿元 　　2014年：交易额为571亿元 　　2013年：交易额为352亿元 　　2012年：交易额为191亿元 　　2011年：交易额为52亿 　　2010年：交易额为9.36亿元 　　2009年：交易额为0.5亿元 　　以上就是关于去年双11成交额是多少介绍，大家可以了解下，更多的有关双十一大促活动玩法关注分享。

哪个语言都差不多。数组或者json然后遍历前面6个就可以了。读不读数据库都一样的取的。都是数组形式取。

截至11月11日23时59分，京东“双11”累计下单金额突破3491亿元，超过去年同期。11月10日20时，在京东平台，家电成交额5分钟破20亿元，娱乐电视、分区洗洗衣机、新风空调、洗地机同比增长均超5倍，高端笔记本电脑成交额同比增长260%，婴幼儿食用油和调味品成交额同比增长了30倍。截至11月11日24时，天猫“双11”总交易额达5403亿元。在天猫，一批中小品牌销量实现跨越式增长。11月1日0时起，至11月11日23时，已有698个去年成交额过百万元的中小品牌，今年销售额突破千万元。在苏宁易购平台，线上线下消费融合趋势显著。11日0时至12时，到店体验人次同比提升122%。在全国范围内，包括苏宁易购北京联想桥店和北京慈云寺店在内的多家门店，11日0时至10时的销售额已突破1000万元，12小时苏宁易购北京区域的销售额破亿元。服务优化，下单购物更从容经过多年的发展，消费者在“双11”购买下单的习惯也在发生变化。比如，选购时间变长、更加注重商品品质、消费心态更加理性、更加关注配送体验等。这些变化，一方面可以释放新的消费需求，同时也对平台提出了更高要求。品牌商家和物流企业需要更好地应对订单峰值，用持续平稳的优质服务增加消费者关注度和品牌黏性。除了配送，消费者还关心商品退换服务。今年“双11”，唯品会平台一方面通过与品牌加强供应链合作，保证商品优质好价，同时继续坚持“满88顺丰包邮”“7天无理由退换货”“面对面退换货”等服务举措，进一步提升购物体验。

大智慧软件在关闭时会提示你是否下载数据，大智慧数据下载的作用是补充资料数据用，这是对资源有限的用户而言的，即上网有充足时间，不限时，也不计流量，或不在意钱的，就不用下载数据，因为你在开大智慧软件时资料数据会自动补上，大智慧数据下载是为哪些上网限时，以流量计费，在意钱的用户用的,因为下载完数据后不用上网也能看到所要的。如果你是上一种就不用管它，后一种就要下载了数据

ABC交易软件。ABC交易软件是一款专业的交易软件，具备独特的分笔级历史数据回放功能。这个功能允许交易者以实时模拟交易的方式回放历史市场数据，并能够以分笔的形式查看每一笔交易的细节。交易者可以通过该功能进行回顾和学习市场行情，研究交易策略的有效性，并进行模拟交易的实践。分笔级历史数据回放功能在交易软件中是一个强大的工具，可以为交易者提供更加细致和深入的市场数据分析。

高新高新兴fs远程查看那个整块模板数据的话，他们是需要联网的，联网之后两个两个两个电脑就是互通的，可以相互查看一些内部消息什么的。

　　哈利法塔（Burj Khalifa，Khalifa Tower）原名迪拜塔（Burj Dubai），又称迪拜大厦或比斯迪拜塔，是位于阿拉伯联合酋长国迪拜的一栋已经建成的摩天大楼，有160层，总高828米，比台北101足足高出320米。迪拜塔由韩国三星公司负责营造，2004年9月21日开始动工，2010年1月4日竣工启用，同时正式更名哈利法塔。　　哈利法塔与其他知名的高层建筑比较最高的建筑：828 米（2,717英尺）（先前为 美国北达科塔州高628.8 米（2,063 英尺）的KVLY 电视塔） 最高的自立建筑：828 米（3,220英尺）（先前为加拿大国家电视塔 - 553.3 米（1,815 英尺）） 最多楼层数：162层（先前为已完成的西尔斯大楼—110层、记录上最多的纽约世贸中心—110层） 最高混凝土结构： 601.0 米（1,972 英尺） （先前为台北101屋顶 - 449.2 米（1,474 英尺）　　排名 国家 城市 中名 英名 高度 楼层 年份 状态　　世界高楼排名2010前十　　1 阿联酋 迪拜 Al Burj 1200 >200 2010 在建　　2 阿联酋 迪拜 迪拜塔 Burj Dubai 818 123~162 2009 已成　　3 俄国 莫斯科 俄罗斯大厦 Russia Tower 612 118 2011 在建　　4 韩国 仁川 仁川双塔 Incheon Towers 610 151 2012 在建　　5 美国 芝加哥 芝加哥尖塔 Chicago Spire 609 150 2010 在建　　6 中国 上海 上海中心大厦 580 2013 在建　　7 沙特阿拉伯 麦加 Araj Al Bail Towers 577 76 2009 在建　　8 中国 天津 中国117大厦 570 +117-3 2012 在建　　9 中国 天津 南京路超级大厦 550 130 在建　　10 美国 纽约 世贸中心自由塔 World Trade 541.3 +82-4 2012 在建　　世界高楼排名2010前二十　　11 中国 深圳 平安国际金融中心 450~518 在建　　12 台湾 台北 台北101 Taipei 101 508 +101-5 2004 已成　　13 中国 北京 泛海国际双子塔 505 在建　　14 中国 厦门 王朝123大厦 500 在建　　15 中国 武汉 武汉国际商业中心二期 500 在建　　16 中国 重庆 江北A13大厦 500 在建　　17 中国 上海 上海环球金融中心 Shanghai World 492 +101-3 2008 已成　　18 中国 香港 香港环球贸易广场 International 484 118 2009 在建　　19 中国 宁波 宁波双子塔 480 在建　　20 中国 香港 联合广场 476 在建

拓尔思：技术变现和数据变现双轮驱动科华恒盛：投资备忘录签订，数据中心运营有望超预期银之杰：互联网保险牌照获批，大数据+两张稀缺性牌照价值巨大宜通世纪：主营业务维持快速增长，智慧医疗+大数据拓展成长空间亨通光电：内生动力充足，外延增长可期盛洋科技：射频电缆内资主要厂商，着力数据电缆产能扩张大唐电信：芯片王者归来，移动互联异军突起东方国信：四大领域布局厚积薄发、领跑“大数据+N”新时代积成电子：电改电气新时代系列报告15-稀缺的能源互联网大数据平台恒宝股份：华丽转型商户服务领域，大数据布局蓄势待发初灵信息：一季度亏损非常态，看好公司发展三维通信：网优回暖驱动业绩持续同比改善，新业务拓展奠定公司长期成长基石美亚柏科：传统行业稳步快速增长，打造基于大数据平台的大安全新市场

VLOOKUP(lookup_value，table_array，col_index_num，range_lookup)用这个函数，具体用法，自己研究一下

不需要代码把B列数据复制到记事本再把B列格式设置成 YYYY/M/D HH:MM:SS格式最后从记事本把数据考回来就可以了如果在VBA中直接使用的话，加一个datevalue转换下就好了

5月11日，中国人民银行发布的2023年4月金融统计和社会融资数据显示，4月新增人民币贷款规模、社会融资规模增量受季节性因素等影响较上月明显下滑，保持同比多增势头。当月我国人民币贷款增加7188亿元，同比多增649亿元；社会融资规模增量为1.22万亿元，比上年同期多2729亿元。4月末，广义货币（M2）余额280.85万亿元，同比增长12.4％，增速比上月末低0.3个百分点，比上年同期高1.9个百分点。13个月来同比首次转负！居民存款减少1.2万亿4月份人民币存款大幅减少，引发市场关注。5月11日，中国人民银行发布的最新数据显示，4月份人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元。其中，住户存款减少1.2万亿元。据证券日报，对此，东方金诚首席宏观分析师王青表示，4月份银行季末考核时点已过，根据季节性规律，不排除因居民存款向理财“搬家”，导致当月住户存款余额下降的可能。4月份理财规模重回增长，也暗示了这种可能性。一些乐观人士条件反射地认为这是“居民存款都拿去买买买”，但显然4月CPI环比下降0.1％地事实无法支持这点。根据国家统计局5月11日公布的数据，2023年4月，CPI同比上涨0.1％，涨幅较上月收窄0.6个百分点；PPI同比下降3.6％，降幅较上月扩大1.1个百分点。4月新增信贷减少，则说明居民存款更可能是去还贷。提前还房贷可能是存款大量减少原因现代信用体系下，是“贷款创造存款”，信用扩张过程中贷款和存款两方面是同步的。有人去办理房贷，银行发放后账户上多了这笔钱，一笔等额的贷款和存款同时诞生，如果去结清贷款，就在世界上“消灭”了这笔钱，资产和负债同步核销。长江证券认为权益市场回暖以及提前还房贷也是存款大量减少的原因。一方面权益市场有所回暖，地产金三银四以及清明、五一小长假，促使居民部分存款转为投资和消费，另一方面居民中长贷再度转负，指向居民拿存款提前还房贷的行为仍存在。东吴宏观陶川分析，超额储蓄开始放量，但是流向可能有点窄。从资产和经济表现看，市场心心念念的超额储蓄可能基本上没有流向投资，部分流向了消费，大量流向了房贷，对应的就是股市增量资金不足、博弈特征明显，人流量报复性恢复、但是人均消费水平仍不尽如人意（五一人均旅游支出约为2019年同期的80％），居民提前还贷情绪浓厚、二手房挂牌量大涨。不过，招商宏观则分析居民存款减少符合季节性规律，目前无法从4月数据得出居民加速偿还房贷结论。从历史规律来看，4月及7月一般是居民存款减少的时点。以4月为例，今年1.2万亿居民存款的减少量少于2017（减少1.22万亿），2018（减少1.32万亿）及2021（减少1.57万亿）。另外，广发固收刘郁研报就指出，4月居民存款下降约1.2万亿元，而理财规模增加1.2万亿元，可能反映部分居民存款重回理财。36.8万粉丝关注4月居民存款少了1.2万亿，去哪儿了？4月居民存款大幅减少引起市场的广泛热议。央行最新公布的4月金融数据显示，4月人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元，其中，住户存款减少1.20万亿，同比多减4968亿元。钱到底去哪了？不少分析认为，4月居民存款减少或源自“提前还贷”和消费回升所致；另外的观点则认为，4月份人民币存款大幅减少体现了居民储蓄意愿下滑，风险偏好回升后，或主要回流至理财市场。季节性因素影响有多大？数据显示，4月末，人民币存款余额273.45万亿元，同比增长12.4%，增速比上月末低0.3个百分点，比上年同期高2个百分点。4月份人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元。存款结构中，居民存款的大幅下滑格外醒目。4月份，住户存款减少1.2万亿元，同比多减4968亿元。这也是和居民部门一年多来的首次减少。不仅如此，4月份还出现了企业存款和居民存款共同减少的情况：4月份，非金融企业存款减少1408亿元，同比多减198亿元。这与3月数据形成了鲜明对比。3月份，人民币存款增加5.71万亿元，同比多增1.22万亿元。从一季度住户存款增量来看，1月至3月分别增加6.2万亿元、7926亿元、2.91万亿元。实际上，居民部门存款近几年4月均会减少，4月居民存款的大幅回落属于季节性特征。“虽然居民存款大幅回落，但我们认为主要是由于季节性，这与银行季末冲存款、季初居民存款资金重新流入理财产品相关。”浙商证券首席经济学家李超认为。以2019年以来的数据为例，记者统计数据发现，居民部门存款在4月均有所减少。其中，2019年至2022年分别减少6248.18亿元、7996.01亿元、15708.95亿元、7031.9亿元。国信证券金融业首席分析师王剑分析季末季初的存款波动现象时就指出了存款的季节变动规律：一般存款（包括非金融企业存款、个人存款）在季末的月份大增，下个月再大降；非银存款则刚刚相反，在季末的月份大降，下个月再大增（但季节性规律弱一点，有时不明显，可能是受其他因素干扰）。数据显示，4月份，财政性存款增加5028亿元，非银行业金融机构存款增加2912亿元。“虽然4月存款增速低于大家预期，但不用操心，6月末存款又会回来的。”王剑称。消费意愿恢复了吗？不过，今年4月居民存款大幅回落之所以格外受到关注，是因为其下滑幅度明显高于2022年。不过与往年相比，今年4月居民存款减少量实际上并非最低。如上述数据显示，2021年4月居民部门存款减少15700多亿元，同比多减7700多亿元，而今年4月则是同比多减4968亿元。一些分析观点认为，4月居民部门存款下滑幅度较高，或因为提前还贷所致，同时也反映了居民消费信心、意愿在稳步恢复中：五一假期热门景点游客量回升，文旅市场显现复苏趋势，假日旅游消费需求提前在4月部分释放。但这在数据上并未得到印证。国家统计局公布的数据显示，4月份，全国CPI同比上涨0.1%；与此同时，以个人消费类贷款为代表的新增居民短期贷款在4月也出现回落，减少1255亿元，同比少减601亿元。此外，居民中长期贷款减少1156亿元，同比多减842亿元。德邦证券研究报告指出，短贷和中长贷共同减少指向居民购房和消费的风险偏好依然较低。存款和贷款共同减少或意味着居民部门仍在“提前还贷”。中信证券首席经济学家明明认为，居民部门存款下滑幅度明显高于2022年的另一重要原因则是居民储蓄意愿的下滑，背后可能是风险偏好回升以及存款利率过低所致。4月以来，部分银行相继调整了定期存款利率，部分银行降幅高达45个基点。对于4月居民存款明显减少，国盛证券研究报告指出，居民存款减少超万亿，或主要回流至理财产品。考虑到4月银行理财增长整体回暖，尤其是现金管理类增长较好，预计是居民存款的主要回流方向，此外储蓄型保险、股市或也有一定贡献。4月银行理财存续规模回升。根据普益标准统计，截至2023年4月末，银行理财市场存续规模为25.46万亿元，较上月末增加9844亿元。股市方面，中金公司研究报告则显示，4月以来A股日均股票成交额1.14万亿元，较一季度的8787亿元和2022年的9256亿元、均有明显放大。明明还指出，4月非银存款增加反映出有增量资金流入金融市场，但和居民存款下滑规模以及往年增长幅度相比，并不明显，说明居民“存款搬家”后，可能并非完全用于金融资产投资，还有一部分可能转移至消费等其他领域。超额储蓄能否何时释放？央行公布的2023年第一季度城镇储户问卷调查报告显示，倾向于“更多储蓄”的居民比上季度减少3.8个百分点；倾向于“更多消费”和“更多投资”的居民分别比上季度增加0.5个、3.3个百分点。虽然4月居民存款的减少被市场视为居民储蓄意愿的下滑，但专家认为，居民超额储蓄仍在继续积累，预计未来较难大量释放至消费、购房。李超估算，2020年-2023年4月我国居民超额储蓄体量已增长至6.46万亿，相较3月继续增加约5000亿元，相比2022年末则已大幅增加了1.61万亿。也就是说，即使疫情因素消退，居民仍在积累超额储蓄。李超认为，经济结构转型升级是导致居民对未来收入预期悲观的根本性原因，疫情在一定程度上掩盖了其影响，也因此居民超额储蓄的释放将是一个较为缓慢的过程。此外，需要注意的是，M1同比增速持续收缩，但M2同比增速却持续扩张。4月末，M2同比增长12.4%，增速比上月末低0.3个百分点，比上年同期高1.9个百分点。M1同比增长5.3%，增速比上月末和上年同期均高0.2个百分点。对于M1与M2增速的背离，光大证券研究报告指出，资金从企业部门持续流向居民部门，而居民部门向企业部门的回流明显乏力。即，企业通过经营和贷款获取的资金，以薪酬等方式转移至居民部门后，由于居民消费复苏乏力，便将企业转移来的资金以存款的方式沉淀了下来，而不是通过消费的方式使其回流企业账户，表现在数据上，便是居民存款增速持续高于企业，居民“超额储蓄”高烧难退。但居民存款增速已于3月和4月连续回落，可能指向居民预期正在好转

4月金融统计数据如期而至。5月11日，央行发布2023年4月金融统计数据报告。数据显示，4月人民币贷款增加7188亿元，同比多增649亿元；同期人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元。在新增社融方面，4月社会融资规模增量为1.22万亿元，比上年同期多2729亿元。　　整体来看，4月信贷投放季节性回落，信贷节奏趋于平稳，实体经济和市场主体经营活动活跃度明显提升。分析人士认为，未来一段时间的货币政策仍将以结构性政策工具为主，聚焦重点、精准发力，更好发挥货币政策工具的总量和结构双重功能。居民消费、购房意愿还需稳固　　4月信贷回落明显。根据央行披露的数据，4月末，本外币贷款余额231.27万亿元，同比增长10.9%。月末人民币贷款余额226.16万亿元，同比增长11.8%，增速与上月末持平，比上年同期高0.8个百分点。　　同时，4月人民币贷款增加7188亿元，同比多增649亿元。相较2023年3月，人民币贷款大幅回落，3月人民币贷款增加3.89万亿元，同比多增7497亿元。而在2022年4月，人民币贷款增加6454亿元，同比少增8231亿元。　　分部门看，4月住户贷款减少2411亿元，其中，短期贷款减少1255亿元，中长期贷款减少1156亿元；企（事）业单位贷款增加6839亿元，其中，短期贷款减少1099亿元，中长期贷款增加6669亿元，票据融资增加1280亿元；非银行业金融机构贷款增加2134亿元。　　而在2023年3月，住户贷款增加1.24万亿元，其中居民中长期贷款增加6348亿元，回到2021年同期水平；居民短期贷款更是增加6094亿元，同比多增2246亿元，达到历史高位水平。　　全力推进经济复苏的大背景下，1月信贷实现“开门红”，此后2月、3月的信贷投放也处于较高水平，一季度整体新增人民币贷款增幅显著。对于4月信贷投放出现回落的原因，中国民生银行首席经济学家温彬解释，4月人民币贷款较3月呈现季节性回落，信贷节奏趋于平稳。　　“分部门看，金融机构持续增加对制造业、基础设施等领域的信贷投放，结构不断优化。居民贷款再次下降，短期贷款和中长期贷款均出现回落，表明居民消费信心和购房意愿仍需进一步稳固。”温彬指出。　　光大银行金融市场部宏观研究员周茂华直言，4月新增信贷、社融数据不及市场预期，处于偏弱水平。主要受三方面因素推动：一是季节因素。4月信贷、社融往往出现明显的季节性回落；二是居民楼市销售偏弱。4月居民中长期贷款减少，反映当月楼市销售偏弱；三是银行金融机构调整信贷节奏。今年政策靠前发力，4月银行金融机构对信贷投放节奏进行一定调整。　　周茂华提到，从结构看，4月居民新增短期贷款同比多增，住户存款同比少增，意味着居民减少储蓄、增加消费贷款，反映国内居民消费信心和需求在较去年4月有了明显改善。同时，企业信贷需求仍保持旺盛，短期和中长期新增贷款继续保持同比多增态势，反映国内企业对经济复苏前景保持乐观。　　针对居民部门信贷减少这一情况，植信投资研究院高级研究员王运金表示，居民部门信贷数据与4月消费修复、乘用车零售增长、房屋销售恢复有所背离，可能受金融体系主动放缓居民信贷投放节奏、按揭贷款放宽与销售之间存在时间差的影响，部分增量消费贷、房贷、车贷等可能会延后到5月放款。理财市场回暖分流居民储蓄　　值得一提的是，除了人民币贷款增量有所减少外，4月人民币存款减少超过4000亿元。　　数据显示，4月人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元。具体来看，住户存款减少1.2万亿元，非金融企业存款减少1408亿元，财政性存款增加5028亿元，非银行业金融机构存款增加2912亿元。图片来源：央行　　4月居民人民币贷款、存款双双回落，也对货币供应产生了影响。根据央行披露的数据，4月末，广义货币（M2）余额280.85万亿元，同比增长12.4%，增速比上月末低0.3个百分点，比上年同期高1.9个百分点。狭义货币（M1）余额66.98万亿元，同比增长5.3%，增速比上月末和上年同期均高0.2个百分点。流通中货币（M0）余额10.59万亿元，同比增长10.7%。当月净投放现金313亿元。　　整体来看，尽管M2增速较上月末有所下降，但仍保持较高增长。温彬认为，4月居民存款减少1.2万亿元，同比多减4968亿元，主要是在资本市场和理财市场回暖背景下，居民储蓄有所分流。同时4月财政存款大幅增加，财政资金回笼也制约了M2增长。下阶段，受去年基数逐月抬升的影响，预计M2增速还将回落。　　仲量联行大中华区首席经济学家及研究部总监庞溟表示，受2022年4月央行集中上缴利润带来的M2高基数影响，M2与M1剪刀差收窄，但也反映了实体经济和市场主体经营活动活跃度明显提升，资金活化程度不断提高。　　周茂华称，M2同比继续略高于名义GDP增速，目前货币环境继续适度宽松，为经济复苏提供有力支持。社融增速保持平稳　　另一方面，随着4月信贷投放量减少，4月社融增量也出现回落。经统计，2023年4月社会融资规模增量为1.22万亿元，比上年同期多2729亿元。　　其中，对实体经济发放的人民币贷款增加4431亿元，同比多增729亿元；对实体经济发放的外币贷款折合人民币减少319亿元，同比少减441亿元；委托贷款增加83亿元，同比多增85亿元；信托贷款增加119亿元，同比多增734亿元；未贴现的银行承兑汇票减少1347亿元，同比少减1210亿元；企业债券净融资2843亿元，同比少809亿元；政府债券净融资4548亿元，同比多636亿元；非金融企业境内股票融资993亿元，同比少173亿元。图片来源：央行　　北京商报记者进一步对比发现，2022年4月社会融资规模增量为9102亿元。尽管2023年4月社融增量较上月5.38万亿元有所回落，但金融助力实体经济的大方向下，4月信贷社融规模同比增长10%，增速与上月持平，继续保持平稳。　　周茂华表示，从总量来看，我国经济依旧保持良好扩张态势。4月新增信贷和社融数据季节性回落，但同比继续多增，反映国内宏观支持政策力度不减，预示宏观经济继续保持良好扩张态势。　　在王运金看来，4月信贷与社融增量变动受多方面因素影响：一是相对明显的季节性变动，季度初月的银行信贷考核力度不强。二是一季度超额投放满足了实体经济短期资金需求，4月继续增加负债的动力不强，信贷需求放缓。三是监管部门与金融机构主动放缓信贷投放节奏，央行一季度例会表示要保持信贷总量增长、节奏平稳，一季度超额的信贷投放可能部分占用了二季度部分信贷额度，4月部分贷款与银行承兑可能延后至5月放宽。四是内需恢复情况尚不稳固，政策需持续扩需求。货币政策仍将以结构性政策工具为主　　5月11日早间，国家统计局发布数据显示，2023年4月，全国居民消费价格（CPI）同比上涨0.1%，环比下降0.1%；全国工业生产者出厂价格（PPI）同比下降3.6%，环比下降0.5%。这一数据表现也整体低于市场预期。　　“4月CPI和PPI数据反映当前经济内生动力仍有待加强。”温彬分析道。温彬表示，就宏观政策而言，应继续保持政策的稳定性和连续性，尤其是加强财政政策和货币政策的协调，进一步提振市场主体信心。货币政策在保持稳健的前提下，继续发挥好货币政策工具的总量和结构双重功能，持续加大金融对实体经济支持力度，巩固经济稳步回升的基础。　　谈及下一阶段信贷总量以及货币政策走势，庞溟指出，考虑到企业生产经营热度持续回暖，“五一”假期带动线下消费和服务消费强劲修复，房地产销售端的点状回暖复苏态势将进一步畅通“销售－拿地－新开工”链条，可以说社会有效需求回暖与城乡居民收入增加、市场主体信心预期企稳之间的正反馈也进一步加强。预计市场主体内生动力和社会有效需求持续、积极的修复将会继续带动企业部门和住户部门的信贷需求保持在合理水平。　　同时，庞溟认为，由于2022年年中的调增8000亿政策性银行信贷额度和7400亿基建资本金政策有可能不再延续，预计后续社融增速可能小幅回落。未来一段时间的货币政策仍将以结构性政策工具为主，聚焦重点、合理适度、有进有退，保持定向发力、精准发力、持续发力，更好发挥货币政策工具的总量和结构双重功能。稳健的货币政策将精准有力，与积极的财政政策相配合，形成扩大需求的合力。　　王运金指出，当前恢复和扩大需求仍是当前经济持续回升向好的关键所在，稳健货币政策将继续推进宽信用，短期性的节奏调整不影响扩需求的整体政策导向，信贷与社融较快增长仍具有较强的持续性。

4月金融统计数据如期而至。5月11日，央行发布2023年4月金融统计数据报告。数据显示，4月人民币贷款增加7188亿元，同比多增649亿元；同期人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元。在新增社融方面，4月社会融资规模增量为1.22万亿元，比上年同期多2729亿元。　　整体来看，4月信贷投放季节性回落，信贷节奏趋于平稳，实体经济和市场主体经营活动活跃度明显提升。分析人士认为，未来一段时间的货币政策仍将以结构性政策工具为主，聚焦重点、精准发力，更好发挥货币政策工具的总量和结构双重功能。居民消费、购房意愿还需稳固　　4月信贷回落明显。根据央行披露的数据，4月末，本外币贷款余额231.27万亿元，同比增长10.9%。月末人民币贷款余额226.16万亿元，同比增长11.8%，增速与上月末持平，比上年同期高0.8个百分点。　　同时，4月人民币贷款增加7188亿元，同比多增649亿元。相较2023年3月，人民币贷款大幅回落，3月人民币贷款增加3.89万亿元，同比多增7497亿元。而在2022年4月，人民币贷款增加6454亿元，同比少增8231亿元。　　分部门看，4月住户贷款减少2411亿元，其中，短期贷款减少1255亿元，中长期贷款减少1156亿元；企（事）业单位贷款增加6839亿元，其中，短期贷款减少1099亿元，中长期贷款增加6669亿元，票据融资增加1280亿元；非银行业金融机构贷款增加2134亿元。　　而在2023年3月，住户贷款增加1.24万亿元，其中居民中长期贷款增加6348亿元，回到2021年同期水平；居民短期贷款更是增加6094亿元，同比多增2246亿元，达到历史高位水平。　　全力推进经济复苏的大背景下，1月信贷实现“开门红”，此后2月、3月的信贷投放也处于较高水平，一季度整体新增人民币贷款增幅显著。对于4月信贷投放出现回落的原因，中国民生银行首席经济学家温彬解释，4月人民币贷款较3月呈现季节性回落，信贷节奏趋于平稳。　　“分部门看，金融机构持续增加对制造业、基础设施等领域的信贷投放，结构不断优化。居民贷款再次下降，短期贷款和中长期贷款均出现回落，表明居民消费信心和购房意愿仍需进一步稳固。”温彬指出。　　光大银行金融市场部宏观研究员周茂华直言，4月新增信贷、社融数据不及市场预期，处于偏弱水平。主要受三方面因素推动：一是季节因素。4月信贷、社融往往出现明显的季节性回落；二是居民楼市销售偏弱。4月居民中长期贷款减少，反映当月楼市销售偏弱；三是银行金融机构调整信贷节奏。今年政策靠前发力，4月银行金融机构对信贷投放节奏进行一定调整。　　周茂华提到，从结构看，4月居民新增短期贷款同比多增，住户存款同比少增，意味着居民减少储蓄、增加消费贷款，反映国内居民消费信心和需求在较去年4月有了明显改善。同时，企业信贷需求仍保持旺盛，短期和中长期新增贷款继续保持同比多增态势，反映国内企业对经济复苏前景保持乐观。　　针对居民部门信贷减少这一情况，植信投资研究院高级研究员王运金表示，居民部门信贷数据与4月消费修复、乘用车零售增长、房屋销售恢复有所背离，可能受金融体系主动放缓居民信贷投放节奏、按揭贷款放宽与销售之间存在时间差的影响，部分增量消费贷、房贷、车贷等可能会延后到5月放款。理财市场回暖分流居民储蓄　　值得一提的是，除了人民币贷款增量有所减少外，4月人民币存款减少超过4000亿元。　　数据显示，4月人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元。具体来看，住户存款减少1.2万亿元，非金融企业存款减少1408亿元，财政性存款增加5028亿元，非银行业金融机构存款增加2912亿元。图片来源：央行　　4月居民人民币贷款、存款双双回落，也对货币供应产生了影响。根据央行披露的数据，4月末，广义货币（M2）余额280.85万亿元，同比增长12.4%，增速比上月末低0.3个百分点，比上年同期高1.9个百分点。狭义货币（M1）余额66.98万亿元，同比增长5.3%，增速比上月末和上年同期均高0.2个百分点。流通中货币（M0）余额10.59万亿元，同比增长10.7%。当月净投放现金313亿元。　　整体来看，尽管M2增速较上月末有所下降，但仍保持较高增长。温彬认为，4月居民存款减少1.2万亿元，同比多减4968亿元，主要是在资本市场和理财市场回暖背景下，居民储蓄有所分流。同时4月财政存款大幅增加，财政资金回笼也制约了M2增长。下阶段，受去年基数逐月抬升的影响，预计M2增速还将回落。　　仲量联行大中华区首席经济学家及研究部总监庞溟表示，受2022年4月央行集中上缴利润带来的M2高基数影响，M2与M1剪刀差收窄，但也反映了实体经济和市场主体经营活动活跃度明显提升，资金活化程度不断提高。　　周茂华称，M2同比继续略高于名义GDP增速，目前货币环境继续适度宽松，为经济复苏提供有力支持。社融增速保持平稳　　另一方面，随着4月信贷投放量减少，4月社融增量也出现回落。经统计，2023年4月社会融资规模增量为1.22万亿元，比上年同期多2729亿元。　　其中，对实体经济发放的人民币贷款增加4431亿元，同比多增729亿元；对实体经济发放的外币贷款折合人民币减少319亿元，同比少减441亿元；委托贷款增加83亿元，同比多增85亿元；信托贷款增加119亿元，同比多增734亿元；未贴现的银行承兑汇票减少1347亿元，同比少减1210亿元；企业债券净融资2843亿元，同比少809亿元；政府债券净融资4548亿元，同比多636亿元；非金融企业境内股票融资993亿元，同比少173亿元。图片来源：央行　　北京商报记者进一步对比发现，2022年4月社会融资规模增量为9102亿元。尽管2023年4月社融增量较上月5.38万亿元有所回落，但金融助力实体经济的大方向下，4月信贷社融规模同比增长10%，增速与上月持平，继续保持平稳。　　周茂华表示，从总量来看，我国经济依旧保持良好扩张态势。4月新增信贷和社融数据季节性回落，但同比继续多增，反映国内宏观支持政策力度不减，预示宏观经济继续保持良好扩张态势。　　在王运金看来，4月信贷与社融增量变动受多方面因素影响：一是相对明显的季节性变动，季度初月的银行信贷考核力度不强。二是一季度超额投放满足了实体经济短期资金需求，4月继续增加负债的动力不强，信贷需求放缓。三是监管部门与金融机构主动放缓信贷投放节奏，央行一季度例会表示要保持信贷总量增长、节奏平稳，一季度超额的信贷投放可能部分占用了二季度部分信贷额度，4月部分贷款与银行承兑可能延后至5月放宽。四是内需恢复情况尚不稳固，政策需持续扩需求。货币政策仍将以结构性政策工具为主　　5月11日早间，国家统计局发布数据显示，2023年4月，全国居民消费价格（CPI）同比上涨0.1%，环比下降0.1%；全国工业生产者出厂价格（PPI）同比下降3.6%，环比下降0.5%。这一数据表现也整体低于市场预期。　　“4月CPI和PPI数据反映当前经济内生动力仍有待加强。”温彬分析道。温彬表示，就宏观政策而言，应继续保持政策的稳定性和连续性，尤其是加强财政政策和货币政策的协调，进一步提振市场主体信心。货币政策在保持稳健的前提下，继续发挥好货币政策工具的总量和结构双重功能，持续加大金融对实体经济支持力度，巩固经济稳步回升的基础。　　谈及下一阶段信贷总量以及货币政策走势，庞溟指出，考虑到企业生产经营热度持续回暖，“五一”假期带动线下消费和服务消费强劲修复，房地产销售端的点状回暖复苏态势将进一步畅通“销售－拿地－新开工”链条，可以说社会有效需求回暖与城乡居民收入增加、市场主体信心预期企稳之间的正反馈也进一步加强。预计市场主体内生动力和社会有效需求持续、积极的修复将会继续带动企业部门和住户部门的信贷需求保持在合理水平。　　同时，庞溟认为，由于2022年年中的调增8000亿政策性银行信贷额度和7400亿基建资本金政策有可能不再延续，预计后续社融增速可能小幅回落。未来一段时间的货币政策仍将以结构性政策工具为主，聚焦重点、合理适度、有进有退，保持定向发力、精准发力、持续发力，更好发挥货币政策工具的总量和结构双重功能。稳健的货币政策将精准有力，与积极的财政政策相配合，形成扩大需求的合力。　　王运金指出，当前恢复和扩大需求仍是当前经济持续回升向好的关键所在，稳健货币政策将继续推进宽信用，短期性的节奏调整不影响扩需求的整体政策导向，信贷与社融较快增长仍具有较强的持续性。

4月金融统计数据如期而至。5月11日，央行发布2023年4月金融统计数据报告。数据显示，4月人民币贷款增加7188亿元，同比多增649亿元；同期人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元。在新增社融方面，4月社会融资规模增量为1.22万亿元，比上年同期多2729亿元。整体来看，4月信贷投放季节性回落，信贷节奏趋于平稳，实体经济和市场主体经营活动活跃度明显提升。分析人士认为，未来一段时间的货币政策仍将以结构性政策工具为主，聚焦重点、精准发力，更好发挥货币政策工具的总量和结构双重功能。居民消费、购房意愿还需稳固4月信贷回落明显。根据央行披露的数据，4月末，本外币贷款余额231.27万亿元，同比增长10.9%。月末人民币贷款余额226.16万亿元，同比增长11.8%，增速与上月末持平，比上年同期高0.8个百分点。同时，4月人民币贷款增加7188亿元，同比多增649亿元。相较2023年3月，人民币贷款大幅回落，3月人民币贷款增加3.89万亿元，同比多增7497亿元。而在2022年4月，人民币贷款增加6454亿元，同比少增8231亿元。分部门看，4月住户贷款减少2411亿元，其中，短期贷款减少1255亿元，中长期贷款减少1156亿元；企（事）业单位贷款增加6839亿元，其中，短期贷款减少1099亿元，中长期贷款增加6669亿元，票据融资增加1280亿元；非银行业金融机构贷款增加2134亿元。而在2023年3月，住户贷款增加1.24万亿元，其中居民中长期贷款增加6348亿元，回到2021年同期水平；居民短期贷款更是增加6094亿元，同比多增2246亿元，达到历史高位水平。全力推进经济复苏的大背景下，1月信贷实现“开门红”，此后2月、3月的信贷投放也处于较高水平，一季度整体新增人民币贷款增幅显著。对于4月信贷投放出现回落的原因，中国民生银行首席经济学家温彬解释，4月人民币贷款较3月呈现季节性回落，信贷节奏趋于平稳。“分部门看，金融机构持续增加对制造业、基础设施等领域的信贷投放，结构不断优化。居民贷款再次下降，短期贷款和中长期贷款均出现回落，表明居民消费信心和购房意愿仍需进一步稳固。”温彬指出。光大银行金融市场部宏观研究员周茂华直言，4月新增信贷、社融数据不及市场预期，处于偏弱水平。主要受三方面因素推动：一是季节因素。4月信贷、社融往往出现明显的季节性回落；二是居民楼市销售偏弱。4月居民中长期贷款减少，反映当月楼市销售偏弱；三是银行金融机构调整信贷节奏。今年政策靠前发力，4月银行金融机构对信贷投放节奏进行一定调整。周茂华提到，从结构看，4月居民新增短期贷款同比多增，住户存款同比少增，意味着居民减少储蓄、增加消费贷款，反映国内居民消费信心和需求在较去年4月有了明显改善。同时，企业信贷需求仍保持旺盛，短期和中长期新增贷款继续保持同比多增态势，反映国内企业对经济复苏前景保持乐观。针对居民部门信贷减少这一情况，植信投资研究院高级研究员王运金表示，居民部门信贷数据与4月消费修复、乘用车零售增长、房屋销售恢复有所背离，可能受金融体系主动放缓居民信贷投放节奏、按揭贷款放宽与销售之间存在时间差的影响，部分增量消费贷、房贷、车贷等可能会延后到5月放款。理财市场回暖分流居民储蓄值得一提的是，除了人民币贷款增量有所减少外，4月人民币存款减少超过4000亿元。数据显示，4月人民币存款减少4609亿元，同比多减5524亿元。具体来看，住户存款减少1.2万亿元，非金融企业存款减少1408亿元，财政性存款增加5028亿元，非银行业金融机构存款增加2912亿元。4月居民人民币贷款、存款双双回落，也对货币供应产生了影响。根据央行披露的数据，4月末，广义货币（M2）余额280.85万亿元，同比增长12.4%，增速比上月末低0.3个百分点，比上年同期高1.9个百分点。狭义货币（M1）余额66.98万亿元，同比增长5.3%，增速比上月末和上年同期均高0.2个百分点。流通中货币（M0）余额10.59万亿元，同比增长10.7%。当月净投放现金313亿元。整体来看，尽管M2增速较上月末有所下降，但仍保持较高增长。温彬认为，4月居民存款减少1.2万亿元，同比多减4968亿元，主要是在资本市场和理财市场回暖背景下，居民储蓄有所分流。同时4月财政存款大幅增加，财政资金回笼也制约了M2增长。下阶段，受去年基数逐月抬升的影响，预计M2增速还将回落。仲量联行大中华区首席经济学家及研究部总监庞溟表示，受2022年4月央行集中上缴利润带来的M2高基数影响，M2与M1剪刀差收窄，但也反映了实体经济和市场主体经营活动活跃度明显提升，资金活化程度不断提高。周茂华称，M2同比继续略高于名义GDP增速，目前货币环境继续适度宽松，为经济复苏提供有力支持。社融增速保持平稳另一方面，随着4月信贷投放量减少，4月社融增量也出现回落。经统计，2023年4月社会融资规模增量为1.22万亿元，比上年同期多2729亿元。其中，对实体经济发放的人民币贷款增加4431亿元，同比多增729亿元；对实体经济发放的外币贷款折合人民币减少319亿元，同比少减441亿元；委托贷款增加83亿元，同比多增85亿元；信托贷款增加119亿元，同比多增734亿元；未贴现的银行承兑汇票减少1347亿元，同比少减1210亿元；企业债券净融资2843亿元，同比少809亿元；政府债券净融资4548亿元，同比多636亿元；非金融企业境内股票融资993亿元，同比少173亿元。北京商报记者进一步对比发现，2022年4月社会融资规模增量为9102亿元。尽管2023年4月社融增量较上月5.38万亿元有所回落，但金融助力实体经济的大方向下，4月信贷社融规模同比增长10%，增速与上月持平，继续保持平稳。周茂华表示，从总量来看，我国经济依旧保持良好扩张态势。4月新增信贷和社融数据季节性回落，但同比继续多增，反映国内宏观支持政策力度不减，预示宏观经济继续保持良好扩张态势。在王运金看来，4月信贷与社融增量变动受多方面因素影响：一是相对明显的季节性变动，季度初月的银行信贷考核力度不强。二是一季度超额投放满足了实体经济短期资金需求，4月继续增加负债的动力不强，信贷需求放缓。三是监管部门与金融机构主动放缓信贷投放节奏，央行一季度例会表示要保持信贷总量增长、节奏平稳，一季度超额的信贷投放可能部分占用了二季度部分信贷额度，4月部分贷款与银行承兑可能延后至5月放宽。四是内需恢复情况尚不稳固，政策需持续扩需求。货币政策仍将以结构性政策工具为主5月11日早间，国家统计局发布数据显示，2023年4月，全国居民消费价格（CPI）同比上涨0.1%，环比下降0.1%；全国工业生产者出厂价格（PPI）同比下降3.6%，环比下降0.5%。这一数据表现也整体低于市场预期。“4月CPI和PPI数据反映当前经济内生动力仍有待加强。”温彬分析道。温彬表示，就宏观政策而言，应继续保持政策的稳定性和连续性，尤其是加强财政政策和货币政策的协调，进一步提振市场主体信心。货币政策在保持稳健的前提下，继续发挥好货币政策工具的总量和结构双重功能，持续加大金融对实体经济支持力度，巩固经济稳步回升的基础。谈及下一阶段信贷总量以及货币政策走势，庞溟指出，考虑到企业生产经营热度持续回暖，“五一”假期带动线下消费和服务消费强劲修复，房地产销售端的点状回暖复苏态势将进一步畅通“销售－拿地－新开工”链条，可以说社会有效需求回暖与城乡居民收入增加、市场主体信心预期企稳之间的正反馈也进一步加强。预计市场主体内生动力和社会有效需求持续、积极的修复将会继续带动企业部门和住户部门的信贷需求保持在合理水平。同时，庞溟认为，由于2022年年中的调增8000亿政策性银行信贷额度和7400亿基建资本金政策有可能不再延续，预计后续社融增速可能小幅回落。未来一段时间的货币政策仍将以结构性政策工具为主，聚焦重点、合理适度、有进有退，保持定向发力、精准发力、持续发力，更好发挥货币政策工具的总量和结构双重功能。稳健的货币政策将精准有力，与积极的财政政策相配合，形成扩大需求的合力。王运金指出，当前恢复和扩大需求仍是当前经济持续回升向好的关键所在，稳健货币政策将继续推进宽信用，短期性的节奏调整不影响扩需求的整体政策导向，信贷与社融较快增长仍具有较强的持续性。

数据通信的主要技术指标 在数字通信中，我们一般使用比特率和误码率来分别描述数据信号传输速率的大小和传输质量的好坏等；在模拟通信中，我们常使用带宽和波特率来描述通信信道传输能力和数据信号对载波的调制速率。 1.带宽 在模拟信道中，我们常用带宽表示信道传输信息的能力，带宽即传输信号的最高频率与最低频率之差。理论分析表明，模拟信道的带宽或信噪比越大，信道的极限传输速率也越高。这也是为什么我们总是努力提高通信信道带宽的原因。 2.比特率 在数字信道中，比特率是数字信号的传输速率，它用单位时间内传输的二进制代码的有效位(bit)数来表示，其单位为每秒比特数bit/s(bps)、每秒千比特数(Kbps)或每秒兆比特数(Mbps)来表示(此处K和M分别为1000和1000000，而不是涉及计算机存储器容量时的1024和1048576)。3.波特率 波特率指数据信号对载波的调制速率，它用单位时间内载波调制状态改变次数来表示，其单位为波特(Baud)。波特率与比特率的关系为：比特率=波特率X单个调制状态对应的二进制位数。 显然，两相调制(单个调制状态对应1个二进制位)的比特率等于波特率；四相调制(单个调制状态对应2个二进制位)的比特率为波特率的两倍；八相调制(单个调制状态对应3个二进制位)的比特率为波特率的三倍；依次类推。4.误码率

网上房地产显示的数据才是真实的分类：未分类 　标签：搜房博客 |　　喊出“我开盘你抄底”的江宁一楼盘7月11日正式开盘，推出120套房源，开发商当晚表示开盘当天，共计成交了约60套房源。但是截至昨天下午，南京网上房地产显示的数据是，总共只认购了29套，而按照南京市房产部门的规定，开发商在楼盘开盘后的7天之内必须上传认购数据，也就是说实际认购量也就这些，与开发商宣称的60套相差甚远。上周，同样是江宁的一家楼盘推出98套房源，宣称“热销六成”，但是昨天网上房地产数据显示，认购仅23套，仅卖了四分之一。　　认购数据为什么一直变动？从认购状态转变为成交状态一般多长时间？……近日不少读者对楼市销售数据进行了质疑，为此本报记者进行了一次详细调查。　　一些售楼处公示的房源销售信息真真假假，令人难以分辨。　　是否造假？开发商死不承认　　为何数据不一样，开发商开脱的理由很多，例如一家楼盘的营销负责人表示，人手不够忙不过来，目前已在积极推进数据上传事宜，很快数字就会更新了。　　还有一些开发商也默认，是因为有些客户当时认购的，后来因为贷款等原因没有办下来，只好选择退房，“这个也不是我们造假，开盘当天确实有那么多人交了诚意金，但是一些客户没有考虑到实际情况无法购买，只能撤销。”一位销售员对记者说。　　集中开盘7天内必须上传认购数据　　实际销售套数为何与网上数据不一致？房管部门有关负责人表示，一般情况下，实际销售套数应该与网上数据显示一致，已在网上公布的可供销售的商品房，购房人要求购买的，房地产开发企业不得拒售。　　但是有些开发商在开盘的前几天由于集中签约上传，工作量大，时间来不及，最后导致数据滞后，房管部门出于人性化考虑，允许这种开盘房源较多的楼盘上传时间可以稍微宽松一些，但是这种滞后最多7天，超过7天的话，那么就算违规了。如果不是集中签订认购协议的，当天就得上传，这主要是保障买房人对房地产市场的知情权，不然你明明网上有房源可卖，买房人到了售楼处又说没有，这就是虚假认购的行为。　　对于近期发生的开发商宣传数据与实际成交数据不吻合的情况，房产局商品房管理科有关负责人表示，不排除有部分开发商夸大其词，故意宣称热销来提升自己楼盘形象。但是也不排除确实因为贷款等原因，原来确实认购的房源又转为可售状态。目前，由于二套房贷收紧，一些购房者在不清楚自己能不能贷到款的情况下就交了定金，但是到实际办理贷款的时候却卡壳，只好将认购状态撤销掉，变为可售状态。　　如果想获得真实的认购、成交数据，购房者最好自己去南京网上房地产查询，不要听信开发商的吹嘘，故意制造热销假象。　　20天内不签订预售合同将转为可售状态　　一些细心的购房者还发现，楼盘网上的认购数会变少，一些房源前几天还是认购状态，过几天又变成了可售状态。对此，该负责人表示，《商品房认购协议》只是双方对将来订立《商品房预售合同》的一种约定。双方要在认购协议约定的时间(20天内)内签订《商品房预售合同》。为防止开发商利用《商品房认购协议》进行惜售，网上房地产系统对认购后20天内不签订《商品房预售合同》的房源自动转为可售状态，签订合同的则变为成交状态。(记者 沙文蓉)

风险价值VAR计算公式是P(ΔPΔt≤VaR)=a，其中P指资产价值损失小于可能损失上限的概率；ΔP指某一金融资产在一定持有期Δt的价值损失额；VaR指可能的损失上限；a指给定的置信水平。

大数据攻略案例分析及结论我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？｛研究结论｝■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。表1表2大数据运营—企业提升效率的助推力对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。一、大数据营销大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。二、大数据用于内部运营相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）表5三、大数据用于决策在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。大数据产品——企业利润滋长的新源泉大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。表3表4一、大数据作为产品核心支持它们主要在以下几方面使用大数据：1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。二、大数据直接作为产品对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。Tips大数据实战手册将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题1企业如何获取与分析数据？互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。2如何避免大数据应用时的部门分割？对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。3如何让业务人员重视大数据的应用？解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”4为何大数据工作与运营需求脱节？这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

快船和保罗·乔治达成协议，双方正式完成续约。快船开出了4年1.9亿的大合同。乔治自然接受了这样一份巨额合同。值得一提的是，乔治完成续约后，工资会和利拉德持平，排名历史第一，那么我们来分析一下这样的历史合同是否值得。乔治提前续约1.9亿，平均年薪与利拉德并列第一。这个合同值吗？首先我们来看看利拉德。我个人认为利拉德和开拓者签下大合同是合理的。从实力上看，利拉德有拿到顶薪合同的标准，他的表现征服了球迷。其次，他的忠诚让开拓者乐于向他们城市的英雄提供巨额合同补偿。利拉德曾多次表达过要死在波特兰的想法，开拓者是利拉德想打一辈子的球队。但可惜的是，除了18-19赛季拿下西部决赛，他们没有机会触碰到冠军奖杯，这让所有的球迷和利拉德都觉得可惜。然而，即使利拉德面对其他球队抛出的橄榄枝，他仍然想继续为开拓者队效力，他的态度和忠诚让他无愧于这座城市的标签。最后，利拉德在职业生涯中从来没有受过什么重伤，所以如果他保持健康，他的未来是值得期待的，这么大的合同也是可以理解的。据此前媒体报道，乔治的合同下赛季将是3540万。据悉，快船与乔治续约4年，提前1.9亿续约，其中2024-25是球员选项。新合同将从21-22赛季开始生效，这意味着在接下来的五年里，他将从快船获得2.26亿美元的总工资。乔治以最高薪资续约快船，并列利拉德史上第一平均薪资！他们应该感谢微软随后，美国数据媒体ESPN统计信息发布了一组数据。与快船正式续约后，按照21-22赛季预测的薪资上限，保罗·乔治4年续约的平均薪资将达到4410万美元，与开拓者球员利拉德持平，在NBA历史上排名第一。詹姆斯、沃尔和哈登并列第三，平均年薪为4280万美元。达米恩·利拉德，波特兰开拓者队的明星。2012年，开拓者第一轮选择了第六名的他，从那以后他就一直为开拓者效力。在他八年的职业生涯中，一次入选最佳球队的一线队，两次入选二队，一次入选三队，五次入选全明星。2018-2019赛季，他带领开拓者进入西部决赛。开拓者队正式宣布，他们将与利拉德续签一份为期4年、价值1.94亿美元的合同。这份合同的平均年薪为4410万美元，在NBA平均年薪历史上排名第一。乔治与快船续约后，在利拉德追平NBA历史最高平均年薪纪录。

哈登和保罗在一起合作两个赛季，保罗是一名防守和传球能力出色的控卫，哈登则是一名进攻能力出色的球员，2017-2018赛季是两个人在一起打球第一年，保罗加盟球队之后成为球队后场防守核心，常规赛在哈登下场休息的时候保罗能够很好的梳理球队进攻，常规赛获得联手保罗带领球队获得65胜17负联盟第一战绩，哈登常规赛场均获得30.4分8.8助攻5.4篮板，球队其他球员什么数据呢？保罗在2017年夏天被快船队交易，在2017年保罗进入最佳一防。加盟球队之后保罗和哈登组合强力后场组合，常规赛保罗场均获得18.6分5.6篮板7.9助攻1.66抢断，常规赛保罗场均能够投进2.5个三分，除了三分保罗中距离投射同样十分出色，保罗帮助球队获得65胜17负联盟第一战绩，西部半决赛面对爵士最后一场保罗得到41分10助攻，并且全场0失误，保罗出色表现进入西部决赛，这也是保罗职业生涯首次进入西部决赛，保罗在西部决赛遭遇伤病困扰，在保罗受伤之前球队一度3-2领先勇士队。pJ.塔克在2017年夏天加盟球队，塔克和保罗在场下是关系非常出色的朋友，作为一名锋线球员塔克拥有强壮身体和出色的防守能力，塔克在常规赛打满82场比赛，场均获得6.1分5.6篮板数据，塔克在比赛中可以防守杜兰特这样出色得分手，在2018年季后赛塔克场均获得8.9分6.5篮板数据。阿里扎在2018年常规赛场均获得11.7分4.4篮板1.46抢断，阿里扎和塔克是球队锋线防守核心。埃里克.戈登作为一名得分后卫拥有出色的突破和投射能力，2017-2018赛季戈登主打替补，在保罗缺席比赛时间戈登能够顶替保罗首发，常规赛戈登场均获得18分2.5篮板2.2助攻全面数据，常规赛戈登场均能够投进3.2个三分。18年季后赛戈登场均获得15.4分。克林特.卡佩拉在2017-2018赛季成长为一名防守和篮板能力出色中锋，常规赛卡佩拉出场74场比赛，场均能够获得13.9分10.8篮板1.85盖帽数据，投篮命中率达到65.2%。球队能够打入西部决赛卡佩拉发挥至关重要，整个季后赛卡佩拉场均获得12.7分11.6篮板2.12盖帽数据。在保罗加盟球队之后哈登把更多组织任务交给保罗，哈登把更多精力放在进攻端，常规赛哈登场均获得30.4分8.8助攻，并且带领球队获得65胜17负联盟第一战绩，哈登凭借出色表现获得常规赛MVP，哈登常规赛场均30.4分联盟得分王。季后赛哈登带领球队在西部半决赛淘汰爵士队，西部决赛面对勇士队，哈登带领球队一度3-2领先，最后两场比赛保罗受伤，保罗受伤之后球队更多进攻和串联队友都由哈登来完成，最终球队3-4惜败给勇士队，2018年整个季后赛哈登场均获得28.6分5.2篮板6.5助攻2.24抢断数据，18年是哈登和保罗在一起打球第一年带领球队进入西部决赛

保罗职业生涯巅峰期是一名攻防俱佳的控卫，职业生涯在黄蜂和快船队时期一直是球队绝对核心，保罗在2017年夏天被快船队交易，保罗和哈登组成强力后场组合，两个人都拥有出色的串联队友能力，哈登和保罗在一起打球第一个赛季就迅速产生良好的默契，在哈登下场休息时间保罗成为球队核心，火箭在2018年常规赛打出出色的进攻和防守，球队在赛季结束之后获得65胜17负联盟第一战绩，球队核心哈登在赛季结束之后获得常规赛MVP，2018保罗场均18.6分7.9助攻，哈登和戈登是什么数据呢？詹姆斯-哈登2017-2018赛季场均.30.4分8.8助攻5.4篮板哈登在2017年获得助攻王，成为21世纪至今唯一一位获得助攻王得分后卫。球队在2017年夏天交易来保罗，在保罗加盟球队之后哈登把更多精力放在进攻和防守端，常规赛开始之后哈登出色的一直领跑常规赛MVP榜，赛季结束之后哈登出场72场比赛，赛季场均30.4分联盟第一，哈登凭借出色表现获得常规赛MVP。赛季进入最佳一阵。季后赛场均.28.6分5.2篮板6.8助攻2018年季后赛开始之后哈登一直没有找回最佳进攻状态，在手感不佳情况下哈登更多用传球来帮助球队，最终哈登带领球队进入西部决赛，2018年西部决赛对手是卫冕冠军勇士，西部决赛第一场在火箭主场进行，最终火箭在第一场输给勇士队，球队主场优势拱手相让，哈登带领球队和勇士队打成2-2，天王山之战哈登联手保罗带领球队获得胜利，球队距离总决赛只有一步之遥，之后球队因为伤病和种种原因被勇士队逆转，2018年季后赛哈登表现可圈可点。克里斯-保罗2017-2018赛季场均.18.6分7.9助攻5.4篮板保罗在2017年夏天被快船队交易到火箭队，作为一名控卫保罗拥有出色传球和防守能力，加盟火箭之后保罗成为哈登身边最可靠帮手，保罗和队友之间迅速产生良好的默契，保罗在常规赛因为伤病和种种原因缺席多场比赛，在保罗受伤期间球队一度遭遇5连败，健康的保罗对球队至关重要，常规赛结束之后保罗出场58场比赛，场均获得18.6分，场均投进2.5分三分职业生涯新高。季后赛场均.21.1分5.9篮板5.8助攻保罗在季后赛开始之后打出最佳状态，在面对爵士队系列赛当中保罗最高能够得到41分，保罗出色的发挥帮助球队打入西部决赛，这也是保罗职业生涯首次进入总决赛，保罗在西部决赛被球队主教练安排主防库里，保罗出色的防守能够很好限制库里进攻，天王山保罗帮助球队获得最终胜利，在最后时刻保罗遭遇伤病困扰，同为伤病保罗2018年季后赛报销，保罗受伤之后让球队轮换阵容吃紧，火箭队在3-2勇士情况下被逆转出局，这一年是保罗职业生涯最接近总冠军的一年。特雷沃-阿里扎2017-2018赛季场均.11.7分5.7篮板1.84抢断阿里扎作为一名锋线球员拥有出色防守和三分投射能力，阿里扎是球队外线防守核心，阿里扎是防守杜兰特和詹姆斯一些锋线球员首选，2018年常规赛阿里扎场均能够投进2.5个三分。2018年季后赛阿里扎把更多精力放在防守端，阿里扎在西部决赛是防守杜兰特主要人选，系列赛阿里扎发挥有很大起伏。2018年季后赛结束之后阿里扎离开火箭队，阿里扎离开之后球队整体防守质量有所下滑。埃里克-戈登2017-2018赛季场均.18分2.5篮板2.2助攻戈登在2017年凭借出色表现获得最佳第六人。戈登作为一名后卫拥有出色突破和投射能力，戈登是球队替补席进攻核心，在2018年常规赛场均能够投进3.2个三分，戈登在保罗受伤期间能够搭档哈登首发出场，在关键时刻戈登，哈登，保罗同时在场效果非常出色，2018年西部决赛第五场保罗受伤，在保罗受伤之后戈登被安排首发出场，戈登首发之后球队替补席缺少一位稳定得分点，2018年是哈登时期攻防两端最强时期，因为伤病和种种2018年原因无缘总决赛。

网页打印。在国家外汇管理局应用服务平台登录页面，常用下载那边有手册，下载下来，按提示步骤操作。就是对你受到的外汇进行性申报和报告用的。

在中国银行官方网站上应该就有吧

1、Wind资讯，金融服务数据2、零点咨询，市场调研数据3、iResearch，互联网数据4、中为咨询，产业市场数据5、赛迪顾问，电子产业数据6、慧博资讯，投研数据7、易观国际，互联网数据8、盖洛特公司，消费数据9、慧聪研究，制造业数据10、CTR公司，居民服务数据

中国市场资讯信息与市场数据公司主要有：1、中创智信（北京）投资顾问有限公司　　创立于2002年，（以下简称中创顾问）是国内唯一一家跨机构组成的专业资讯机构，由多家知名机构竞争情报实战专家和资讯管理理论专家携手创建的资讯机构，长期对各行业进行跟踪及数据收集，专注中国市场研究，商业分析、投资咨询、市场战略等，可提供多个领域客观真实的市场研究资料和商业竞争情报，为企业制定策略了解市场提供稳定的数据支持。经过多年的积累已成为国内专业的第三方市场研究机构和企业综合咨询服务提供商。2、北京中研世纪咨询有限公司（CMRC中研）北京中研世纪咨询有限公司（以下简称CMRC中研）是中国本土第一家主营工业制造业市场研究的专业机构。CMRC中研前身是1992年国家统计局批准成立的市场调查研究中心，长期以来为国家各部委和主管单位提供中国工业制造业市场的调查和研究服务。2001年成立北京中研世纪咨询有限公司（使用CMRC中研品牌），正式以公司身份面向社会提供市场调查研究服务。经过20年的快速发展和行业积累，CMRC中研已经成为中国最权威的工业市场研究机构。3、策点市场调研有限公司（CCMR）策点市场调研公司是国内最具竞争力的跨行业市场研究公司。策点调研着力于基础市场数据的采集，为企业决策提供支持，从而让企业更了解市场。策点最大的优势是用最优惠的价格给予企业最真实的数据。擅长领域为满意度研究、消费者研究、政府服务研究、市场进入研究、新产品开发研究、房地产专项研究、行业研究等。4、央视市场调研（CTR）CTR市场调研是中国领先的市场研究公司，成立于1995年，2001年改制成为股份制企业，主要股东为中国国际电视总公司和TNS。消费者固定样组、个案研究、媒介与产品消费形态研究、媒介策略研究、媒体广告及新闻监测。可提供连续性的多客户研究，还可以为不同客户提供量身定制的具有针对性解决方案。5、央视-索福瑞媒介研究(CSM)媒介研究是CTR和TNS合作成立的中外合资公司。拥有世界上最大的电视观众收视调查网络，提供独立的收视率调查数据。致力于专业的电视收视和广播收听市场研究，为中国大陆地区和香港传媒行业提供可靠的、不间断的收视率调查服务。6、深圳中为智研咨询有限公司（zwzyzx）目前，中为咨询已与国内外数十家专业调研机构建立长期合作关系，确保了跨国性项目的有效实施和执行。深圳中为智研咨询有限公司客户群初步形成90%内地市场（包括中国香港、澳门、台湾地区），10%服务于美国、欧洲、日本、韩国、新加坡等；尤其近几年国外客户合作取得重大突破，赢得较好口碑及长期协议客户。7、北京益普索市场咨询有限公司（Ipsos）益普索于2000年进入中国，目前已经成长为中国最大的个案研究公司之一。益普索在中国拥有专业人员700余名，在北京、上海、广州和成都均设有分公司。专注于营销研究、广告研究、满意度和忠诚度研究、公众事务研究等四大领域的市场研究服务。8、新华信国际信息咨询（北京）有限公司（New China Trust）1992年末，新华信在北京成立，率先在中国开展市场研究咨询服务和商业信息咨询服务，并于2000年推出数据库营销服务。迄今，新华信已发展为中国领先的营销解决方案和信用解决方案提供商。收集、分析和管理关于市场、消费者和商业机构的信息，通过信息、服务和技术的整合，提供市场研究、商业信息、咨询和数据库营销服务，协助企业做出更好的营销决策和信贷决策并发展盈利的客户关系。

零点咨询，市场调研数据；iResearch，互联网数据；中为咨询，产业市场数据；Wind资讯，金融服务数据；赛迪顾问，电子产业数据；慧博资讯，投研数据；CTR公司，居民服务数据等。

广汽集团于昨日晚间发布2023年3月产销快报，一份销量快报本没有什么值得解读，看一看也就罢了；可是其中公布的一组数据里，与汽车厂商公布的数据存在很大的差异。请看图表：第一栏是广汽本田的数据，产量为76110辆， 销量为70110辆，同期比缩减8.75%。这是广汽集团产销快报中的显示的结果，可是本田中国公司发布的数据与其存在非常大的差异！本田中国发布的2023年3月销量为82041辆，这是广汽本田和东风本田加在一起的总销量，如果广汽本田单一车企达到76110辆，那东风本田就快没有了。本田中国发布的销量快报里显示广汽本田3月销量仅为41813辆，东风本田仅为40228辆。该相信哪个数据呢？看来还是本田中国发布的数据更有说服力，但不论哪个数据更有说服力，这也需要广汽集团或者本田中国给出一个合理的解释。广汽丰田的销量为81300辆，同比缩减16.19%；首季度累计销量同比缩减10.93%，下滑幅度较大。一汽丰田虽然还没有公布销量，但预计也只是能与广汽丰田相当，至此日系三大汽车品牌可基本确认全部都在下降，日产销量最低，三月只有54443辆的数据，同比缩减达到25.3%。这个结果是在预料之中的，因为日系汽车唯一的竞争力就是耗油量偏低，实现省油的基础无非是中小排量发动机的应用，以及偏弱的动力对于驾驶习惯的养成；而油耗再低的燃油车或混动车与插混类汽车和电动汽车相比仍旧高出很多，所以以降低用车开支为初衷而选择的消费者势必会放弃日系汽车。广汽集团旗下的日系合资品牌还有三菱和日野，三菱汽车3月销量为2471辆，但产量只有803辆，看来库存压力还是不小；销量同比大增23.43%，然而基数放在这里，这点增长已经没有多大意义了。而且第一季度累计销量只有3969辆，同比缩减幅度达到57.95%，三菱汽车在中国市场里还能走多远，现在已经很难判断了。日野汽车没有单独数据，应当也没有销量，因为日野在2022年里被起底柴油机油耗和排放数据使用作弊软件，作假的时间超过20年！于是被取消了生产资质。广汽日野的车辆也存在相同的问题，所以广汽日野也基本结束了。好在日野卡车的市场占有率很低，影响并不会很大，选择商用车型还是不建议考虑合资品牌。能实现增长的汽车品牌只有广汽旗下的自主品牌，广汽乘用车（传祺）以35179辆实现同比16.91%的增长，但首季度整体销量还是出现了7.57%的下滑；但是新能源汽车品牌埃安的表现很抢眼，三月销量为40025辆，同比增长97%，首季度销量为78318辆，同比增长74.53%。看来广汽集团还是靠自己才行，而且只有电驱动技术才能改写未来。传祺汽车也已经加速技术转型，该品牌的两台主力车是中端SUV GS8和中高端MPV M8；M8已经有插电混动版本并且即将上市，传祺品牌的中高端插混MPV E9也已经正式亮相。一旦传祺品牌全面进入电混赛道里，也许广汽集团的销量就能像坐在火箭上一样的上升。看好传祺和埃安。编辑：天和Auto-汽车科学岛，天和MCN发布，保留版权保护权利【本文来自易车号作者天和汽车科学岛，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】

一、3月7日晚间，牧原股份（002714）、温氏股份（300498）等多家猪企宣布2月销售简报，商品猪价钱仍难掩颓势，无论是环比还是同比，均浮现降落趋势。业内人士以为，当前猪价低迷重要是因为供应过剩，跟着行业产能去化速度的加速，乐观估计年内会慢慢转好，但详细行情走势还要看产能去化的时光长度和深度。猪价连续下跌梳理各家上市猪企本年以来销售数据，销量表示虽参差不齐，但价钱下跌是共同主线。此中环比下跌幅度大多超10%，同比下跌幅度超50%。公告显示，牧原股份1-2月份公司销售生猪783.1万头，销售收入101.62亿元；商品猪销售均价12.38元/公斤，较2021年12月降落16.07%，较客岁同时均价26.95元/公斤已经腰斩，同比降幅达54%。近一年来，牧原股份猪价在急速下滑后阅历小幅震动，客岁9月触及时段低点11.49元/公斤，并于年底浮现翘尾行情，但本年以来又开端慢慢下行。温氏股份的生猪价钱走势与牧原股份相同。2月份销售肉猪106.9万头，实现收入15.75亿元，毛猪销售均价12.55元/公斤，环比降落10.93%；同比下滑55.87%。广弘控股(000529)2月销售生猪7427头，收入651万元，生猪销售均价14.58元/公斤，环比降落6.6%，同比降幅更是高达82.5%。1-2月，公司累计销售生猪1.55头，收入1219万元，销售均价15.04元/公斤，同比降落77%。正虹科技(000702)销售简报显示，公司2月销售生猪0.71万头，销售收入为934.07万元，环比分辨减少53.08%、63.16%，同比降幅分辨为4.58%、49.66%。收入降幅大于销售量降幅，据此可知，正虹科技生猪价钱也在连续下行，而公司也直言销售收入降落重要是因为生猪市场销售价钱降落所致。拐点何时到来？2022年春节以来，猪价加快下跌并触及预警，多地生猪成交价钱跌破6元/斤。据国家发改委监测，2月21-25日当周，全国均匀猪粮比价为4.98∶1，跌破5:1，进入《完美政府猪肉储蓄调整机制准备好猪肉市场保供稳价工作预案》断定的过度下跌一级预警区间。与此同期，豆粕、玉米、小麦等饲料原料价钱大幅上涨，推高生猪养殖本钱。当前吨饲料本钱相较于客岁四季度上涨约400元/吨左右，折算到生猪养殖本钱增添约1-1.2元/公斤。占有关机构统计，国内市场自繁自养出栏一头生猪吃亏跨越400元/头。日前，国家发改委会同有关部分启动中央冻猪肉储蓄收储工作以稳固猪价，今朝已有北京、江西、湖北、重庆、云南、陕西、宁夏等地启动了收储工作，其余处所也将陆续启动。3月，猪价进入横盘调剂期，据中国养猪网猪价体系数据监测，2月28日-3月6日，全国外三元生猪价钱区间为12.64-12.76元/公斤。猪价后续走势怎样？梳理头部猪企的概念，大都以为当前价钱低迷重要是因为供应过剩，跟着产能去化速度的加速，乐观估计年内会慢慢转好。牧原股份近期在接收机构调研时表现，当前的猪价较低，既有供给相对过剩的原因，也存在要求端的原因，但现时段供应的边际变更要比花费的边际变更具备更大的影响，重要抵触还是供应量的相对过剩。另外新冠疫情多点暴发影响花费餐饮端要求，对猪价也发生了必定影响。在猪价走势方面，牧原股份估计下半年猪价会有所好转。温氏股份表现，今朝行业产能尚未完整出清，将来行情走势重要看产能去化的时光长度和深度。初步估计，2022年上半年猪价保持在较低地位，行业产能去化加速。乐观估量，2022年三季度后猪价有可能进入下一轮周期的上行通道；灰心估量，2022年仍处于社会均匀盈亏均衡线地位，可能须要2023年才干进入下一轮周期的上行通道。

不可能一次性导出所有股票数据！只能一个一个来！x0dx0ax0dx0a1、打开通达信；x0dx0a2、进入要导出的股票的日K线页面；x0dx0a3、点击顶部工具栏的“系统”；x0dx0a4、选择“数据导出”；x0dx0a5、选择“excel“文件；x0dx0a6、选择保存文件的地址 和 文件名；x0dx0a7、点击“导出”；x0dx0a8、在6那里可以找到你要的数据了。

通达信专业财务数据放在在VipDocshlday文件夹，VipDocszlday文件夹。通达信开启专业财务数据步骤：第一步：在通达信股票软件中，下载专业财务数据。第二步：专业财务数据下载好了后，可以根据你的需要编辑公式了。打开公式编辑器。第三步：这是公式编辑器界面，新建一个公式。

通达信开启专业财务数据步骤：第一步：在通达信股票软件中，下载专业财务数据。第二步：专业财务数据下载好了后，可以根据你的需要编辑公式了。打开公式编辑器。第三步：这是公式编辑器界面，新建一个公式，比如我建了一个年报资产负债表公式。第四步：公式里只需要FINONE()一个函数就可以啦，具体怎么用，在前面的TXT文件中有说明。第五步：公式建好后，在行情报价页面鼠标右键，选历史行情指标排序，让系统先运行着。第六步：鼠标右键菜单，选更换排序指标，选择你编好的公式，确定，运行，系统会按照你的公式自动查找数据，等全部运行完后，就会出来你所要的数据。第七步：数据全出来后，快捷键34选择导出数据。第八步：数据导出。至此，大功告成。重点是，自编公式要合理。由于TDX限制了每个公式指标数量，好像是99个，所以，你可以把需要的数据分成几个公式，分步导出后再合并就可以了。通达信的专业财务数据，科目很全，数据来源是上市公司在交易所上传的数据，可靠性还是有的。附加提示：第五步要在行情报价页面，需选择沪深A股页面，当然也可以根据你的需要选择沪A或深A，这步决定了后续指标排序的范围。另外主要图示中的细节。整个方法，有点繁琐，主要是耗时，每次排序，系统都要在专业财务数据中遍历3500家公司的每一个指标，估计原始算法有问题。通达信炒股软件是一款定位于提供多功能服务的证券信息平台，由深圳财富趋势科技股份有限公司设计的一款移动证券软件。通达信允许用户自由划分屏幕，并规定每一块对应哪个内容。

不用专门下载，只要进入软件后点系统，点盘后数据下载就可以进行数据维护，这样就可以看到所有时间段的股票数据了！有时候因为网络延迟的原因你可能看不到太远的时间的，不过可以通过先缩小K线，增加缓存时间然后点91变成看一分钟K线的方式进行观察~！不过因为一分钟K线的有效时间段也就只有15到30分钟左右，太长时间的一分钟K线是在是用处不大！

为什么我每次打开通达信都必须进行盘后数据下载？ 如果不做盘后分析，也不脱机浏览，那就不用下载数据的。 可以通过工具---系统设置---设置1，把“收市后退出系统提示下载日线”前面的对钩去掉，点确定即可。 为什么我每次打开WORD都必须重新设置页面 是因为你的设置值与WORD的默认值不同。“文件——页面设置——设置好你需要的页边距——默认” 还可以将纸张大小、方向；字体、字号等设好默认为你常用的。 通达信软件下载盘后数据超级慢，重新装后还是那样为什么 那个本来就慢，他是在保存大量数据。用得多了你会发现，假如你今天看了大量的股票，它盘后下载完成的速度越快，因为你看过的已经下载了，盘后下载就能少些工作。反之，今天你什么也没看直接下载盘后数据，那么肯定会慢的很。 发现通达信收盘后数据下载数据第二天在条件选股系统里面无效，必须在第二天又重新再次下载才行？ 开始使用公式后就别用通达信了，通达信在公式.预警.股票池自动交易方面不专业，连全推行情都没有，大智慧是最专业的。建议你换大智慧，条件选股做进股票池，包你好用 同花顺如何进行盘后数据下载？ 1、要想使用选股功能，必须每天下载完整数据到本地。如果缺失数据，那么选出来的股票就不准确。 2、每天盘后下载，具体时间各个软件不太一样，一般16:00以后下载就没问题，可以保证数据的完整性。 3、盘中下载的数据肯定不准确，比如说，11:20下载数据，这时候有的股票还是下跌的，可到15:00收盘时，有的票已经涨停了，这样就会影响到很多指标数据。所以说，盘中下载的数据，对于全天的数据而言不准确。 4、盘前下载数据时可以的，但要注意一点，有的软件还不到9:00就初始化了；所以，要赶早下载。 5、有条件的话，还是盘后下载吧，这样时间比较充裕，也利于选股后进行分析。 使用通达信盘后数据下载n次了，为什么还提示，本地日线数据太少，可能导致结果不准确？ 选择期间了没？至少两年的 不是当日收盘作业哦 为什么我的NBA2K11每次打开都必须打公牛队 啊？没遇到过，上3DM或者虎扑上问问吧 通达信5分钟数据 打开软件，"系统”-“盘后数据下载”-“5分钟数据"可以下载5分钟历史数据，可下载时间长达120天的数据，120天前的5分钟数据无法保存，估计哪位达人也没有。 为什么我的iphone5s每次更新或下载都必须关机一下才行 正常使用没有问题就OK， 更新固件必须要重启，正常现象 为什么必须进行数据质量审核和清理 看，取决于准确性、及时性和完整性。准确性是统计数据质量在统计信息客观真实性方面的体现，是统计数据使用者的首要要求。及时性是统计数据质量在统计信息的时间价值上的体现，是对统计数据形成和提供的高速度、快节奏、强效率的要求。完整性是统计数据在统计信息的内容含量上的体现，就是要求统计部门提供的统计数据在内容上应该包括使用者所需的所有项目，不能残缺不全。随着我国社会主义市场经济体系的建立和完善，经济领域呈现经济利益多元化、经济格局多样化、经济统计现化化的趋势，统计工作面临的困难和挑战越来越大。县（市、区）统计工作如何适应新形势的要求，发挥统计在经济社会发展中的作用，确保统计数据可信可靠。笔者认为要抓好以下几方面的工作：

　　需要先下载历史数据：点击系统-盘后数据下载-日线数据下载，然后重新登录，点击脱机运行按钮，不过无法看到明细数据，就能看到K线图。　　K线图（Candlestick Charts）又称蜡烛图、日本线、阴阳线、棒线、红黑线等，常用说法是“K线”。它是以每个分析周期的开盘价、最高价、最低价和收盘价绘制而成。

首先检查你使用的软件类型，如果你使用的是通达信期货通软件，此软件不能使用该功能。另外，通达信股票软件低版本也没有该功能。扩展资料：通达信软件是各大券商覆盖最为广泛的PC端看盘软件，该软件最大的优势是其数据开源，可便于数据的输入输出及指标编程，关键还是免费的！后续我们会经常提及。炒股软件犹如战场上冲锋作战士兵手中的枪，怎么用？好不好用？能否熟练的用？都对投资者的收益至关重要。在掌握了F1-F12的基础功能后，有相当多的投资者却忽视了软件中的一些实用功能，或者炒了十几年的老股民压根就不知道如何使用它们。通达信、东方财富、同花顺，这三大主流炒股软件哪个好用？每个软件各自的核心特色，简单跟大家分享一下。1、通达信：民间高手、大多数游资在用，因为最大优势就是职业抄手的通达信界面全是根据自己的看盘习惯和风格重新定制的；其次基本上所有指标都可以兼容，甚至其他软件的指标都可以使用。散户朋友可能不知道通达信有【定制版面】，功能超强大，完全可以根据自己的习惯显示，还能嵌入自己写的程序和指标，是职业抄手最看重的一点，而且绝大多数券商的看盘软件也是通达信。2、东方财富：因拉萨天团闻名于世。东财最大的优势，就是大而全，基本上你想了解的所有信息内容全有。其次，资金这个板块是优势很大的，无论北向、龙虎榜、增仓，资金流向等等都是各软件做很好的。东财还可以在看盘软件下方直接设置很多的自选分类板块，查看非常方便，这点不容忽视。3、同花顺：同花顺最大优势，i问财智能化真的超强大，基本上是有问必答，刚出的题材必问问财。而涨停复盘跟F10要比通达信更精细，也有龙虎榜复盘游资。另外，同花顺的超级盘口很有用，对于喜欢打板做盘口推演的价值很大。所以，对于需求不同，方式不同的朋友，自然就有不同的软件合适，用习惯一个软件，一定要发掘这个软件的核心功能，也可以根据自己的需求各个软件核心功能兼容使用。

一年一度的双十一又来了，每年都是大家最关心的交易金额。从双十一第一年开始，双十一的交易额每年都在快速增长。今年交易金额依然是大家最关心的点。很多小伙伴问，哪里可以看到双十一的实时数据？双十一年淘宝的交易额是多少？下面给大家介绍一下。目前双十一还没有正式到，想查看2019年双十一的实时交易金额，需要等一段时间再和大家分享。不过按照去年的方法，大家可以在牛倩的直播视频中查看，淘宝每隔几分钟就会播出双十一的实时交易量。双11实时交易金额查看门户:点击查看。而且淘宝双十一热身后，淘宝会举办现场分享会，会有很多业内大佬对电商行业或者业务有一定的经验，到时候大家都可以看看，尤其是新手卖家，可以学到很多东西！相信大家也很好奇前几年的双十一成交量。下面给大家介绍一下。2009:5000万。这是淘宝第一年举办双十一活动。当时大家都不太习惯网购，参与活动的商家也不多，所以取得这样的成绩还是挺了不起的。2010年:9.36亿元。电子商务平台在今年开始快速发展。从第一年和第二年交易量的差异可以看出。这个增长速度真的很神奇！2011年:52亿元。电子商务的速度正在打破记录，每年的总交易量刷新了往年的记录。这一年，JD.COM也开始加入双十一大战。2012年:191亿元。仍在翻倍增长。另外，淘宝商城今年有天猫这个名字，淘宝交易额59亿，天猫132亿。2013年:350亿元。每年的营业额都在以第二种速度增长。去年，总营业额在今年达到13个小时。2014年:571亿元。今年是阿里正式上市的一年，双十一的成交量还在增长。虽然没有往年快，但离去年还是很远。2015年:912亿元。还在增长，离破千亿只有一步之遥。2016年:1207亿。这是双十一举办以来交易量首次突破千亿，其数据震惊全球。2017年:1682亿。今年的交易量依然惊人，不仅是中国的订单，全世界的买家都在为交易量做出贡献。2018年:2135亿。2019年:2684亿。今年正式营业额达到2000亿元。不知道2020年双十一营业额会达到多少？这是关于查看双十一实时数据的第一点。由于时间关系，没有查看实时数据的录入链接，但我一接到通知就和大家分享。

双11成绩单出炉：天猫5403亿元，京东超3491亿元。2021年11月12日零点，天猫双11总交易额定格在5403亿。数据显示，天猫双11开售第一小时，超过2600个品牌成交额超过去年首日全天；截至11月11日23时，698个中小品牌的成交额实现从百万级到千万级的跨越；78个去年双11成交额千万级的品牌，今年双11成交额突破了1亿元大关。来自京东的数据则显示，截至11月11日23:59，京东累计下单金额超3491亿元，创造了新的纪录。其中，31个品牌销售破10亿，苹果破百亿；43276个商家成交额同比增长超200%，中小品牌新增数量同比增长超4倍。中小企业占比超过65%。值得关注的是，中小企业是天猫、京东两大电商平台在这届双十一战报中共同的关键词。今年天猫双11，截至11月11日23时，698个中小品牌的成交额实现从百万级到千万级的跨越；78个去年双11成交额千万级的品牌，今年双11成交额突破了1亿元大关。天猫方面透露，在参加今年天猫双11的29万商家中，65%是中小商家、产业带商家和新品牌，其中，有7万商家是首次参与双11。今年天猫双11的重要标尺。今年以来，淘宝天猫陆续推出生意参谋等商家运营工具免费、贷记支付手续费降费等超过30项商家扶持举措，以降低门槛、降本增效、优化营商环境，至少为商家降低经营成本约150亿元。以上内容参考：闽南网-2021年天猫、京东双十一成交额数据出炉

2021年双十一全网交易额为9651.2亿元，同比增长12.22%，未突破万亿大关。两大头部平台交易额占全网交易额的92.15%。2021年“双十一”消费者预售不用再熬夜，两波预售时间提前，包裹数量有所分流，但丝毫不影响快件的“爆仓”。数据显示，2021年双十一当日全网包裹数达11.58亿个。双十一单品：单品方面，滑雪板、户外电源、宠物玩具、考古盲盒与手办、氛围灯、早C晚A、文房四宝、预制菜、洗地机、儿童安全座椅……成为广大消费者的最爱。年龄方面，90后、00后消费者占比超过45％，尤其是00后比去年增长了25％，每天有110万老年人用“长辈模式”逛双11，他们喜爱买的商品前三名是智能手机、羽绒服、毛呢外套，而且更喜欢扎堆在早上7点网购。商家方面，今年有29万参加天猫双11，65％都是中小商家、产业带商家、新品牌，其中7万商家首次参与。开售第一小时，就有超过2600个品牌的成交额超过去年首日全天。截至11月11日23时，698个中小品牌的成交额从百万级增加到到千万级；去年双11成交额千万级的78个品牌，今年都突破了1亿元大关。

首先说一个众所周知的数据：2017年双十一天猫成交额1682亿。所以今天，从三个角度带你一起去探索1682亿背后的秘密：1、全网热度分析：双十一活动在全网的热度变化趋势、关注来源、媒体来源以及关联词分析。2、各平台对比分析：针对“天猫”“京东”“苏宁”等一些电商平台的销售额以及粉丝画像进行对比分析。3、天猫销售额分析：通过天猫的一些具体销售额进行分析，了解各品类、各地区分布情况以及历年销售额的变化、并对2018年销售总额进行大胆预测。一、全网热度分析（1）“双十一”热度在双十一前后的72小时之内关于“双十一”的讨论热度高达80.21，话题感满满啊，大家都要成为爱吐槽的段子手了。（2）微博传播趋势通过微指数对“双十一”的趋势分析，可以看出，前期热度呈波动趋势，但双十一当天迅速飙升至2520K左右，大家对于“剁手”这件事是真的很关注，购买力就更不用多说了吧~（3）关注来源从近一个月的PC&移动端趋势走向可以看出全网的关注度来源，移动端大概是PC端的4倍，更是占到总体趋势的80%以上，这说明大部分关注用户是用手机等其他移动设备进行搜索，最高热度值达到2038K。（4）媒体来源在双十一中，媒体来源的信息量TOP3依次为微博、网站和论坛。（5）关联词通过对双十一的相关信息进行分析，与核心词关联度最高的词语依次是“包装”、“纸箱”、“电商”。话说，你的快递都收到了么？（6）头条关键词热度趋势根据头条指数的热词分析，“马云爸爸”果然不出意料的获得了第一名，在双十一期间他也有借用自己的电影《功守道》来提高自己的曝光率，指数值高达240万以上~（7）百度指数热度趋势通过百度指数近7天的热词趋势，我们可以看出，在本次“双11”开始前，大家对于各电商平台的讨论热度居高不下，呈直线飙升趋势，在“双11”当天达到最高值。其中“淘宝”、“京东”、“唯品会”等电商平台一度成为大众关注的焦点。（8）微信指数热度趋势如图所示，微信指数近7日热度最高的是“双十一”，其次是“快递”，“淘宝”位居第三。看来，痛快的买买买之后，大家还是比较关心什么时候可以收到剁手的产物啊，有快递在路上的日子，一切都有了盼头~二、各平台对比分析（1）各平台总销售额对比以上是某数据对20家B2C电商平台的监测结果，在双十一销售额方面，天猫销售额稳居全网第一，占比66.23%，京东占比21.41%，苏宁易购占比4.34%，亚马逊占比1.95%，唯品会占比3.43%，其他电商平台占比2.64%。如此显赫的数据，直接体现了“双11”线上人群强大的购买力，同时也代表着中国新零售能量的爆发。嘿！咱们又为建设美好的社会主义国家贡献了自己的一份力！（2）各平台海外购销售额占比根据上图，能够很清晰地看出2017年双11各平台海外购销售额占比情况，亚马逊为7.3%稳居第一，天猫为5.4%，京东为4.9%，苏宁为0.6%，唯品会为3.7%。原来11.11这个节日已经不单单只是亿万国人的狂欢，还有越来越多的海外多个国家的加入，一个个数据体现的是一种新经济和新消费模式。（3）粉丝画像对比针对淘宝和京东两家粉丝进行了对比，可以看出淘宝的女性粉丝是远多于男性的，京东的男女比例分布比较平均，这与京东最初主打数码家电行业有密不可分的关系。而两家粉丝的年龄分布相差不多，都集中在年轻人这里，看来50岁以上的人群还是待开发的用户群啊~根据微舆情的情绪地图可以看出在双十一之后用户通过微博展现出来的情绪，最显著的就是：喜悦。其中最“喜悦”的是广东地区用户，大概是因为他们的快递正在路上，抑制不住内心的兴奋吧，哈哈~三、天猫销售额分析（1）天猫历年“双11”销售额2009年之前，天猫还叫淘宝商城，“双11”销售额是5200万，27个品牌参与了活动;2010年，“双11”的成交额以惊人的速度增长，总成交额9.36亿；2011年，“双11”总成交额达到了33.6亿。“双11”这个在大家的概念里原本只是光棍节的日子彻底火了；2012年，淘宝商城正式更名为天猫，“双11”线上总成交额达到191亿，“双11”热潮从线上覆盖到线下，成为一个全民总动员的节日；2013年，天猫“双11”交易总额达到362亿元，交易额大幅提升；2014年，双11趋势呈现全球化，全天交易额达571亿元；2015年，双11的最终交易额达到912.17亿元，覆盖了232个国家和地区；2016年，天猫双11全球狂欢节全天总交易额达到1207亿元；2017年，“双11”天猫交易额总计达1682亿，各项数据仍然不断刷新前几年的记录。（2）2017年&2016年天猫“双11”成交额盘点今年双11交易额重要数据，从11日0时开始销售额一直不断上升至11月12日0时，天猫“双11”指挥中心大屏幕上的数据最终停留在1682亿元。看了上图终于知道为什么购物车里的商品分分钟就不见了！！这是在跟几亿人作斗争啊！（3）2017天猫“双11”各地区销售额在这场全民剁手热潮中，广东人民消费力杠杠滴，位居全国第一，浙江、江苏人民也贡献了不俗的“战绩”！北、上的人民怎么甘愿落后呢，这销量也是紧随其后啊！据统计，2017年“双11”共产生包裹13.8亿个，快递小哥正在努力将你的包裹送到手中哟。（4）天猫全网成交额产品类别排名2017年“双11”所有成交产品中，产品品类排名前几分别是：大家电销售额占比15.2%，手机销售额占比8.7%，个人护理品占比5.6%，母婴用品占比3.6%，生活电器占比2.8%，彩妆占比2.5%。其中销售量Top1的大家电排名如下：在大家电品牌中，海尔销量稳居第一，美的、夏普其次，之后依次是：西门子、格力、海信、小米、TCL、小天鹅、奥克斯。2018年预测最后让我们根据以往的数据大胆预测一下，2018年天猫“双11”全球购物狂欢节的成交总额：2146亿元！让我们记住这个数字，看看国人的购买力会不会超过机器预估能力~数据来源：网络整理涉及工具：BDP个人版、微舆情、微指数、wordart

这一数据能够反映我国居民的消费能力，而且也能够说明网购已然成为一种趋势。越来越多的人都会依赖互联网，而且也能够通过互联网购买更多的产品。网购平台的出现，能够便利更多消费者，而且也能够吸引消费者进行消费，因为网购的确十分便利。双十一狂欢节一直能够得到很多消费者的亲爱，而且消费者特别希望能够在这段时间内得到更多的优惠，并且购买自己喜爱的产品。双11天猫交易额5403亿，京东3491亿，这一数据反映了什么？因为反映了以下内容:一、这反映了我国的经济实力越来越强。这一数据的确是特别让人惊讶的，而且也能够进一步反映我国的经济实力。因为正是因为我国能够不断发展经济，并且能够增加居民的收入。所以才能够让更多人享受美好的生活，才能够不断进行消费，因为我国的经济实力能够决定居民的消费水平和实力。二、这反映了居民的消费能力不断增强。我认为这一数据也能够充分地反映居民不断增强的消费能力，因为居民能够拥有更高的收入，而且也能够保障基本的物质生活。在满足基本的物质需求之后，居民的确能够享受精神生活，而且也能够不断满足自己的需求。三、这反映了网购平台的快速发展趋势。这一数据也能够印证互联网的快速发展能够促进电商的崛起，而且也说明网购平台的确能够获得更加快速的发展。因为越来越多的消费者都能够更加依赖网购平台，而且也能够通过网络平台进行消费。网购平台的发展潜力巨大，而且也能够产生令人意想不到的效果。以上就是我的相关分析。

zai在第二列输入100000，再在第三列第一个单元格写入求和公式，加入第一二三累分别为abc列，则单元格c1=a+b，那么c1就变成100123等什么的了，。最后把c列下拉就行了，c列就是你想要的了。当然，1楼的hidalgo也对， 2种方法殊途同归。

EXCEL综合练习(2010版) - 搜档网2010年2月17日是否团员:除001004、001008,均为团员;(团员为”是“、非团员为“否”)

[ cuntrycd ] - 10 stkcd中文国家代码数据库说[证券代码] -上海证券交易所，深圳证券交易所公布的股票代码stknme [证券]被称为准以交易所公布的中文简称来[公司] -公司宣布中国为conme_en [公司名称]英语准公司宣布英语叫做indcd [行业代码] - 0001 = 0002 = 0003 =金融，公用事业，房地产，0004 = 0005 = 0006 =，工业，商业indnme [商品名称] -财务= =金融事业、公共事业、房地产=，= =工业企业，工业，商业nindcd商务= [业]代码B - 2001版证监会行业分类代号B ] \ nindnme [业- 2001版证监会行业名称nnindcd [行业代码] - 2012版证监会行业分类代码nnindnme [行业名称] - 2012版证监会行业分类名称

大数据的行业已经大面积覆盖，纵观未来三十年都属于紧俏行业，目前我国对于大数据的就业人员需求很大，所以说大数据的就业前景非常乐观。伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。目前我国本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2016年教育部公布的新增专业。数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。大数据分析在业务中使用的流程分为数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。毕业生可以根据自己的兴趣和特长选择就业。

行业内主要企业：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据行业市场规模、中国大数据产业下游分布我国大数据产业开始已进入深化阶段中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。2021年市场规模接近900亿元近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。大数据软件与服务的需求不断提升目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。不同类型大数据企业竞争程度差异极大目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

我国大数据产业开始已进入深化阶段中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。2021年市场规模接近900亿元近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。大数据软件与服务的需求不断提升目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。不同类型大数据企业竞争程度差异极大目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

1大数据就业前景《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为0.05。并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。2大数据薪资待遇IT技术领域薪资一直是普遍偏高的，而IT技术中，大数据的薪资也是一直高居不下的。2018年第一季度，大数据平均月薪30.1k，达到IT行业平均月薪榜首。拿北京市2018年的薪酬举例来说，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。大数据不仅起薪高，涨幅也不小，2018年大数据人才年薪资涨幅达19%，排名薪资涨幅第一位。虽然大数据行业薪资待遇如此良好，但行业内的优秀人才却十分稀少，据悉，未来大数据行业人才需求量将达180万，然而目前市场的人才量仅为50万，有着如此巨大的人才缺口。由于大数据、人工智能、云计算等新兴技术都是近几年内才开始火热的，在这些新技术刚刚兴起之初，还被互联网行业从业者吐槽为“泡沫”，不被看好，以至于进入行业的人才不多。然而随着科技的革新发展，这些新兴技术越来越多的被探索应用，企业逐渐意识到这其中蕴含的巨大价值，各行各业多种领域都开始利用大数据寻求创新发展。由此，大数据人才需求量也越来越大，大数据岗位越来越热门抢手。

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。发展趋势与前景——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向——发展前景预测据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。2、中国大数据细分产业结构根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占34%的比例，剩余由25%的大数据软件所构成。3、中国大数据行业应用领域分布情况从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。4、中国大数据行业区域集中度根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。从前瞻统计的大数据行业53家上市企业来看，大数据行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和接近30家，占比达到50%以上。因此，从区域分布来看，大数据企业的区域集中度较高。注：图中数据仅包含前瞻统计的53家上市企业。5、中国大数据行业企业业务布局及竞争力评价从大数据业务布局来看，代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区或京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。6、中国大数据行业竞争状态总结从五力模型角度分析，我国大数据产业链中参与者众多，面向各行各业的应用市场，分别在不同的层级竞争，在各个层级中，都聚集了大量企业，市场化程度高，竞争较为激烈;同时，大数据行业作为数字化发展过程中不可或缺的技术与手段，来源于生活的方方面面，各种大数据收集渠道与分析工具等众多，面临的替代品威胁较大。大数据行业的上游为基础支撑设施生产企业，包括硬件与软件设备，由于目前我国硬件与软件企业较多，且国产化越来越高，企业间竞争激烈，因此上游议价能力较弱;下游消费市场主要是各应用领域终端客户，由于行业现有竞争者较多，大数据产品与服务多样，客户的选择性较大，因此下游客户的议价能力较高。此外，大数据产业的中上游即硬件与软件等基础支撑的核心技术要求相对较高，但大数据行业的产品、服务与应用市场都极为广泛，各种技术的更新迭代较快，因此行业新进入者威胁相对较高。总体来看，中国大数据行业的竞争程度相对较为激烈。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

——2022年中国大数据行业市场规模与发展趋势分析 数据治理成为大数据发展的重要方向大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。发展趋势与前景——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向——发展前景预测据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

1、打开PL/SQL Developer,输入正常的用户名密码后，选择数据库，然后正常连接。如下图。2、正常登录后，在PL/SQL Developer中打开一个sql执行窗口，操作如下图1中标红的位置，选择"SQL Window"。3、在新出现的空白窗口中输入正确的sql语句，如下图。2、在出现数据结果集后，点击上图2中标红的按钮，出现新的对话框。这是要将数据结果集导出成各个不同的格式。3、选择第一个"CSV file"，这样导出的就是excel格式的数据集。4、打开指定的文件夹，就可以看到刚刚导出的文件，双击该文件就可以正常打开，结果和数据库中查询完出来的结果是一致的。

1分钟60s1200*60=720001位停止位，无校验， (加1位起始位)问的是最多能传输多少，所以按8位数据算1+1+8=1072000/10=7200

您好，接下来我将为您解答该问题。根据数据显示南方大数据100指数证券投资基金目前上涨1.73%。所以还可以活起来。拓展资料金融界基金10月22日讯 南方大数据100指数证券投资基金（简称：南方大数据100指数A，代码001113）公布最新净值，上涨1.73%。本基金单位净值为1.0063元，累计净值为1.0063元。南方大数据100指数证券投资基金成立于2015-04-24，业绩比较基准为“大数据100指数*95.00% + 银行活期存款*5.00%”。 本基金成立以来收益0.63%，今年以来收益50.96%，近一月收益6.68%，近一年收益56.45%，近三年收益15.99%。近一年，本基金排名同类（208/745），成立以来，本基金排名同类（833/911）。金融界基金定投排行数据显示，近一年定投该基金的收益为31.38%，近两年定投该基金的收益为45.22%，近三年定投该基金的收益为40.61%，近五年定投该基金的收益为30.49%。（点此查看定投排行）基金经理为钱厚翔，自2019年06月28日管理该基金，任职期内收益59.15%。最新定期报告显示，该基金前十大重仓股为重庆啤酒（持仓比例1.08% ）、信捷电气（持仓比例1.06% ）、华兰生物（持仓比例1.06% ）、隆基股份（持仓比例1.05% ）、天味食品（持仓比例1.05% ）、埃斯顿（持仓比例1.04% ）、三全食品（持仓比例1.04% ）、英科医疗（持仓比例1.01% ）、汇川技术（持仓比例1.01% ）、吉比特（持仓比例1.01% ），合计占资金总资产的比例为10.41%，整体持股集中度（低）。最新报告期的上一报告期内，该基金前十大重仓股为英科医疗（持仓比例1.79% ）、盛天网络（持仓比例1.32% ）、宝莱特（持仓比例1.28% ）、蓝思科技（持仓比例1.10% ）、吉比特（持仓比例1.08% ）、大立科技（持仓比例1.08% ）、东方财富（持仓比例1.06% ）、达安基因（持仓比例1.04% ）、贝达药业（持仓比例1.04% ）、圣邦股份（持仓比例1.04% ），合计占资金总资产的比例为11.83%，整体持股集中度（低）。报告期内基金投资策略和运作分析2021年第三季度，本基金投资以量化选股模型股票投资为主，辅以期货多头持有。量化选股股票投资部分：使用中证500指数增强策略，沪深300指数增强策略，量化基本面，事件驱动等模型，以多策略融合模型进行股票投资。期货多头持有部分：持有少量中证500期货多头。2021年前三个季度，市场整体表现比较乐观，表现了对经济状况以及未来经济预期的反应；从全球经济形势以及疫情影响来看，中国经济疫情发生后修复水平一直保持全球相对领先的位置，整体在持续向好；证券市场表现近半年来，相对活跃，其中围绕疫情以及内循环类的行业表现尤为亮眼，对未来的整体市场表现保持谨慎乐观态度，行业配置也围绕着“内循环”以及疫情恢复等大基调进行谨慎投资布局。截至报告期末，本基金A份额净值为0.9433元，报告期内，份额净值增长率为11.02%，同期业绩基准增长率为10.73%；本基金C份额净值为0.9308元，报告期内，份额净值增长率为10.92%，同期业绩基准增长率为10.73%。

基金名称 南方大数据100指数证券投资基金基金简称 大数据100基金主代码 001113基金运作方式 契约型开放式基金合同生效日 2015年4月24日基金管理人名称 南方基金管理有限公司基金托管人名称 中国工商银行股份有限公司基金登记机构名称 南方基金管理有限公司公告依据 《南方大数据100指数证券投资基金基金合同》、《南方大数据100指数证券投资基金招募说明书》申购起始日 2015年5月28日赎回起始日 2015年5月28日转换转入起始日 2015年5月28日转换转出起始日 2015年5月28日2 日常申购、赎回、转换业务的办理时间本基金自2015年5月28日起开放日常申购、赎回、转换转入和转换转出业务。

南方大数据100指数证券投资基金（001113）截止2021年3月4日，基金单位净值为0.9819元，累计净值为0.9819元，日增长率为-4.05%。大数据100A（001113）截止2021年3月4日基金业绩回报率为：近1月-7.51%；近3月1.48%；近6月-1.63%；近1年26.96%；近2年44.57%；近3年17.58%；近5年36.32%；今年以来-2.18%；成立以来-1.81%。扩展资料基金经理：钱厚翔，乔治华盛顿大学计算机科学硕士，具有基金从业资格。曾就职于平安磐海资本有限责任公司、平安证券股份有限公司，历任助理投资经理、投资经理。2018年9月加入南方基金数量化投资部。业绩比较基准：大数据100指数收益率×95%+银行人民币活期存款利率（税后）×5%基金风险等级：中风险(R3)基金的投资组合比例为：本基金80%以上的基金资产投资于股票（含存托凭证）。本基金投资于标的指数成份股及其备选成份股的比例不低于基金资产净值的85％，且不低于非现金基金资产的80%。每个交易日日终在扣除股指期货合约需缴纳的交易保证金后，现金或到期日在一年以内的政府债券的投资比例不低于基金资产净值的5％。参考资料：南方基金-大数据100A（001113）

大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用。应答时间：2021-12-15，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》希望有用。第1章：大数据金融行业发展概述1.1 大数据产业发展背景概述1.1.1 大数据产业的概念（1）数据产生与集聚层（2）数据组织与管理层（3）数据分析与发现层（4）数据应用与服务层1.1.2 大数据的生态系统1.1.3 大数据的商业价值（1）大数据的商业价值杠杆（2）大数据创造的商业价值1.2 大数据产业行业应用情况1.2.1 大数据产业各个行业应用情况（1）不同领域潜在价值评估（2）不同领域投资结构分布1.2.2 大数据产业金融领域应用情况1.3 大数据金融概念及其特点1.3.1 大数据金融基本定义1.3.2 大数据金融主要特征1.4 大数据金融主要发展模式1.4.1 平台金融发展模式1.4.2 供应链金融发展模式第2章：大数据金融发展环境分析2.1 大数据金融行业政策环境分析2.1.1 行业监管体系概述2.1.2 行业主要政策分析2.1.3 政策环境对行业发展影响2.2 大数据金融行业经济环境分析2.2.1 国内经济走势分析（1）国内GDP增速情况（2）工业生产增速情况（3）固定资产投资情况2.2.2 国内金融市场分析（1）银行资产负债规模分析（2）银行贷款规模分析（3）银行风险能力分析2.2.3 国内经济发展趋势2.2.4 经济环境对行业发展影响2.3 大数据金融行业技术环境分析2.3.1 大数据与云计算2.3.2 大数据处理工具2.3.3 技术环境对行业发展影响2.4 大数据金融行业社会环境分析2.4.1 互联网行业发展现状（1）互联网网民规模分析（2）互联网资源规模分析2.4.2 社交媒体发展现状（1）新闻网站（2）网络视频（3）搜索引擎（4）即时通信（5）微博客（6）博客/个人空间2.4.3 移动设备发展现状2.4.4 社会环境对行业发展影响2.5 大数据金融国际发展分析2.5.1 银行大数据全球发展现状（1）海外银行大数据发展分析（2）银行大数据建设案例分析2.5.2 保险大数据全球发展现状（1）海外保险大数据发展分析（2）保险大数据建设案例分析2.5.3 国外大数据金融发展启示第3章：大数据金融创新分析3.1 大数据金融三大创新支点3.2 大数据金融基础设施创新3.2.1 支付体系建设分析（1）支付行业用户规模（2）支付行业交易规模（3）支付行业模式分析（4）支付行业市场规模预测3.2.2 征信体系建设分析（1）征信机构业务规模分析（2）征信机构数据库建设情况（3）征信行业数据端商业模式（4）大数据征信发展趋势分析3.2.3 资产交易平台分析（1）资产交易平台发展规模（2）资产交易平台主要类别1）银行系P2P网贷平台2）民营系P2P网贷平台3）国资系P2P网贷平台4）上市公司系P2P网贷平台5）风投系P2P网贷平台（3）资产交易平台商业模式3.2.4 基础设施创新方向（1）支付体系介质创新（2）征信体系多元发展（3）交易平台去中介化3.3 大数据金融平台创新分析3.3.1 电商平台发展现状分析（1）电商平台客户结构分析（2）电商市场竞争格局分析（3）电商领先企业优势分析（4）电商行业投资并购分析3.3.2 社交平台发展现状分析（1）社交网络流量统计排名分析（2）社交网络市场竞争格局分析（3）社交网络领先企业优势分析（4）社交网络平台投资并购分析3.3.3 信息服务平台发展现状（1）门户网站竞争格局分析（2）门户网站投资并购分析3.3.4 平台建设创新发展方向（1）用户积累方式革新（2）平台个性定制革新3.4 大数据金融渠道创新升级分析3.4.1 银行业渠道互联网化发展现状（1）电子银行的交易规模（2）电子银行的模式分析3.4.2 保险业渠道互联网化发展现状（1）保险业网销交易规模（2）保险业网销模式分析3.4.3 证券业渠道互联网化发展现状（1）互联网证券交易情况（2）互联网证券模式分析3.4.4 渠道创新升级策略分析（1）渠道定位转型（2）实体渠道转型第4章：大数据金融具体应用领域4.1 银行业大数据金融应用分析4.1.1 银行业大数据金融发展历程4.1.2 银行业大数据金融创新模式（1）风险控制模式创新（2）产品营销模式创新（3）银行运营模式创新（4）银行服务模式创新4.1.3 银行业大数据金融应用现状4.1.4 银行业大数据金融经典案例（1）花旗银行大数据金融案例分析（2）中信银行大数据金融案例分析（3）浦发银行大数据金融案例分析（4）民生银行大数据金融案例分析4.1.5 银行业大数据金融发展潜力4.1.6 银行业大数据金融发展前景4.2 保险业大数据金融应用分析4.2.1 保险业大数据金融发展历程4.2.2 保险业大数据金融创新模式（1）赔付管理模式创新（2）业务定价模式创新（3）险企运营模式创新（4）产品营销模式创新4.2.3 保险业大数据金融发展现状4.2.4 保险业大数据金融经典案例（1）平安保险大数据金融案例分析（2）泰康人寿大数据金融案例分析4.2.5 保险业大数据金融发展前景4.3 证券业大数据金融应用分析4.3.1 证券业大数据金融发展历程4.3.2 证券业大数据金融创新模式（1）客户关系管理模式创新（2）证券监管模式创新（3）市场预期模式创新4.3.3 证券业大数据金融发展现状4.3.4 证券业大数据金融经典案例（1）海通证券大数据金融案例分析（2）国泰君安大数据金融案例分析（3）中信证券大数据金融案例分析4.3.5 证券业大数据金融发展前景4.4 其他领域大数据金融应用情况4.4.1 信托业大数据金融应用分析4.4.2 小额贷款领域大数据金融应用分析4.4.3 担保业大数据金融应用分析4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析第5章：大数据金融领先服务商分析5.1 国外领先大数据金融服务商5.1.1 IBM（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业大数据收入分析（6）企业竞争策略分析（7）企业最新发展动向（8）企业发展优劣势分析5.1.2 甲骨文股份有限公司（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业大数据收入分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向5.1.3 英特尔（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业大数据收入分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向5.1.4 SAP公司（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业大数据解决方案（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业大数据收入分析（6）企业大数据价值分析（7）企业最新发展动向5.1.5 文思海辉技术有限公司（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）利润分析2）资产负债分析3）现金流量分析（5）企业相关案例分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向（8）企业发展优劣势分析5.2 国内领先大数据金融服务商5.2.1 荣之联（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析1）主要经济指标2）运营能力分析3）盈利能力分析4）偿债能力分析5）发展能力分析（5）企业研发能力分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向（8）企业发展优劣势分析5.2.2 九次方（1）企业基本信息概述（2）企业大数据布局（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析（5）企业大数据解决方案分析（6）企业发展战略分析（7）企业最新发展动向（8）企业发展优劣势分析5.2.3 贝格数据（1）企业基本信息概述（2）企业平台资源分析（3）企业主营业务分析（4）企业典型案例分析（5）企业最新发展动向（6）企业发展优劣势分析5.2.4 中国保信（1）企业基本信息概述（2）企业组织架构分析（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析（5）企业最新发展动向5.2.5 Talking Data（1）企业基本信息概述（2）企业发展大事记（3）企业平台资源分析（4）企业主营业务分析（5）企业主要客户分析（6）企业所获荣誉介绍（7）企业最新发展动向第6章：互联网企业大数据金融战略布局分析6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析6.1.1 企业基本信息概述6.1.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务分析6.1.3 企业战略发展布局6.1.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.1.5 企业网站流量分析6.1.6 企业风险管理体系6.1.7 企业投资并购动向（1）2014年阿里巴巴投资布局（2）2015年阿里巴巴投资布局6.1.8 业务发展优劣势分析6.1.9 企业大数据金融业务发展前景6.2 腾讯公司大数据金融布局分析6.2.1 企业基本信息概述6.2.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务分析6.2.3 企业战略发展布局6.2.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.2.5 企业网站流量分析6.2.6 企业风险管理体系6.2.7 企业投资并购动向（1）2014年腾讯公司投资布局（2）2015年腾讯公司投资布局6.2.8 业务发展优劣势分析6.2.9 企业大数据金融业务发展前景6.3 百度公司大数据金融布局分析6.3.1 企业基本信息概述6.3.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务分析6.3.3 企业战略发展布局6.3.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.3.5 企业网站流量分析6.3.6 企业风险管理体系6.3.7 企业投资并购动向（1）2014年百度公司投资布局（2）2015年百度公司投资布局6.3.8 业务发展优劣势分析6.3.9 企业大数据金融业务发展前景6.4 京东商城大数据金融布局分析6.4.1 企业基本信息概述6.4.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务分析6.4.3 企业战略发展布局6.4.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.4.5 企业网站流量分析6.4.6 企业风险管理体系6.4.7 企业投资并购动向（1）2014年京东公司投资布局（2）2015年京东公司投资布局6.4.8 业务发展优劣势分析6.4.9 企业大数据金融业务发展前景6.5 苏宁云商大数据金融布局分析6.5.1 企业基本信息概述6.5.2 企业主营业务分析（1）企业主营业务类型（2）企业经营业绩分析（3）企业金融业务经营效益6.5.3 企业战略发展布局6.5.4 企业基础资源分析（1）企业数据资源分析（2）企业平台资源分析（3）企业金融资源分析6.5.5 企业网站流量分析6.5.6 企业风险管理体系6.5.7 企业投资并购动向6.5.8 业务发展优劣势分析6.5.9 企业大数据金融业务发展前景第7章：金融机构大数据金融战略布局分析7.1 银行大数据金融领先应用机构7.1.1 建设银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.2 工商银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.3 中国银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.4 农业银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.5 交通银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析（3）企业基础建设情况（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）业务发展优劣势分析7.1.6 招商银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.7 中信银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.1.8 平安银行大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析（3）企业基础建设情况1）企业数据资源分析2）企业金融资源分析（4）企业平台建设情况（5）企业渠道建设情况（6）企业风险管理情况（7）企业投资并购动向（8）业务发展优劣势分析7.2 保险大数据金融领先应用机构7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.2 中国人保大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.3 平安保险大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.5 太平保险大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.2.6 阳光保险大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业主营业务分析1）企业主营业务类型2）企业经营业绩分析（3）企业大数据金融布局路径（4）企业大数据金融发展模式（5）企业大数据金融业务优劣势分析7.3 证券大数据金融领先应用机构7.3.1 国金证券大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业基础资源分析（3）企业市场预期水平1）企业大数据金融发展现状2）企业大数据金融发展前景（4）企业经营业绩分析（5）企业营业网点分析（6）业务发展优劣势分析7.3.2 中信证券大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业基础资源分析（3）企业市场预期水平1）企业大数据金融发展现状2）企业大数据金融发展前景（4）企业经营业绩分析（5）企业营业网点分析（6）业务发展优劣势分析7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业基础资源分析（3）企业市场预期水平1）企业大数据金融发展现状2）企业大数据金融发展前景（4）企业经营业绩分析（5）企业营业网点分析（6）业务发展优劣势分析7.3.4 海通证券大数据金融布局分析（1）企业基本信息概述（2）企业基础资源分析（3）企业市场预期水平1）企业大数据金融发展现状2）企业大数据金融发展前景（4）企业经营业绩分析（5）企业营业网点分析（6）业务发展优劣势分析………………

在美联储"大放水"以及全球疫情爆发的情况下，战略资源属性不断强化，大宗商品价格一直是上涨趋势，有色金属行业也日渐变成了市场的重点关注地。今天就来给大家讲解一个有色金属行业的优质企业--中铝国际。在开始分析中铝国际前，我整理好的有色金属行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：有色金属行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：中铝国际的主要业务是工程设计及咨询、工程及施工承包、装备制造及贸易。公司具有采矿、选矿、房屋建筑、环保设备等主要产品。中铝国际继续占有2020年《财富》中国500强里面的一席之位，具备的技术领先于中国有色金属行业里的其他工程服务与设备提供商，能为有色金属产业链各个阶段及其他行业提供完整业务链综合工程解决方案。对中铝国际的公司情况进行简单说明后，下面再来认识一下公司在哪些方面有优势？优势一、有色金属轧机的领先制造商中铝国际凭借技术及经验在中国有色金属行业建立了领先地位，尤其在铝行业工程承包领域为排头兵。中铝长期之来保持自主科技创新，重心就是针对一下有色金属新工艺、新技术、新材料和新装备的研发，公司的产品在有色金属产业链多个范畴广泛应用，其中包括采矿、选矿、冶炼及金属材料加工。在中国有色金属轧机的制造商中，中铝国际是绝对的领头羊。优势二、强悍的研发设计平台，覆盖全产业链的业务中铝国际集团拥有在有色行业历史悠久的沈阳院、贵阳院、长沙院、中色科技（承接洛阳院资产和业务）四家设计研究院，以及长勘院和昆勘院两家勘察设计院，业务能力在全产业链布局，可以为业主设置全方位的有色金属建设技术支持和工程服务。2020 年上半年有"高湿烟气余热回收利用与深度除尘脱硫脱硝一体化技术"等两项成果完成行业技术成果评价，达到国际先进水平。由于篇幅受限，更多关于中铝国际的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】中铝国际点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看有色金属：因为疫情已经慢慢被控制，国内经济极快的回暖，交通运输业和制造业逐步恢复正常，以及基础设施升级，也将会促使金属制品的需求回升，铝价连连高走，行业盈利水平持续提升。依据有色金属行业目前行情，我国有色金属工业逐渐恢复，将保持长期恢复性向好的趋势是可以的。工程建筑：我国建筑业发展的最辉煌的时期已经过了，会开始震动发展，需要发生变化，行业会逐步分化。在基础设施领域、城镇化领域仍有较广阔市场空间，建筑行业里面的优势企业市所竞争的主力战场，其实就是融合基础设施和城镇化的城市群建设。总的来说，我认为中铝国际公司身为有色金属行业的翘楚，借助行业持续增长的红利，有机会迎来快速发展。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道中铝国际未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下中铝国际现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测中铝国际还有机会吗？应答时间：2021-12-07，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

顺网科技与英伟达合建数据中心中顺网科技好。相较于英伟达合建数据中心，顺网科技位于市中心，上班出行更加方便，而且顺网科技还为员工提供餐费补贴和出行补贴等额外福利，福利待遇更好。

Data Driven 表示“用数据说话”：也就是说产品和运营上的决定以最终的数据结果为准，不因为某人的官大，某人是boss，或者某人讲道理能力强而左右最后的决定。这个放在第一位，就是因为这是前提，也是growth hacking得以执行的基础。这个道理说起来很容易，但是真正做起来却是非常难。 这篇文章对于技术细节的阐述很多，为了避免枯燥，我从一个案例开始说起： 众说周知：Facebook以 move fast and break things 著称，强调就是 Hack 精神，通俗说来就是：“少废话，先动手干出来再说！”。Facebook的2010年的首页如下： 而2015年的今天Facebook首页如下：（十一刚截的） 可以看出，除了一些细小地方，总体结构和UI基本没有变化。这在如此崇尚快速迭代的公司里其实是难以想象的。但是事实是：在这五年的时候，Facebook不止三次地尝试去改版 news feed，也就是做一个传说中的 news feed 2.0。 5年试过各种方案，比如 Newspaper 样式，比如 Clipboard 样式，比如 两列模拟timeline 的样式等等，虽然都实现了出来，但都因为数据原因没有上线。最大的一次尝试出现在2012年：当年的VP Sam Lessin 带着FB阵中顶尖的几个 designer, engineer 和 PM 开始着手进行新版本的 Facebook WWW首页的升级。经过大半年的迭代和测试，以及内部发布，新版的首页已经准备就绪。 犹如上图这样。这里最大的改进是：左侧之前的繁杂的导航栏变得清爽简洁，feed story里面的图片被加强，因为designer认为图片是整个news feed中最为吸引人的东西，所以应该加强！然后整个页面走扁平化路线，和移动上的导航栏保持一致（也就是桌面和移动的页面保持 consistent）。总体让人觉得页面焕然一新，有 http://medium.com 的极简风。特别是你对着这个新版页面看了5分钟后，再会过去看一副原版的news feed图，你会觉得上一版的news feed UI就犹如上个世纪的产品一样。以上就是所有的分析就是按照人类习惯的逻辑来分析，而不是 data driven，一切都显得如此合理，观点如此让人折服。 按照FB的传统，这么大的改版不仅要过 Zuck review，还要灰度发布到 1% -> 2% -> 5% -> 10% ... 到用户那里。项目组的人会密切关注相应的数据：比如 DAU（日活），user engagement（参与度），比如 ads impression（广告的显示度）等防止有任何意料之外的数据下滑。 可惜不幸的是：从 release rate 为 1% 开始，一直到 5%的时候，新版news feed开启的用户群里各项数据指标都在下滑。开始以为是数据采集或者展示的程序里有bug，去查，没有；后来意味是用户对于新界面没有适应而出现的短暂抖动，继续做小优化，同时慢慢开放到更多用户。这样又过了三个月，用户比例一度开到了 12%。因为毕竟这个项目是 Sam组 接近一年的倾力努力，所有人都希望新版的news feed可以开放给所有的用户。但是 data dashboard 上的数据依然很难看，对于那 12% 的用户，engagement （参与度）和 session length（在线时长）都下降很明显，这也直接导致 ads impression（广告投放）以及 revenue（营收）对于这部分用户的下降。 All of these impacts are just unacceptable! 经过三个月的游说和优化，数据还是无法改善，Sam哥最终只能低头。Zuck和整个 E team 决定新版news feed不再进行尝试，之前被开启的 12% 用户全部被roll back。整个Facebook都回归到原版本，只是在局部借鉴新版界面的可取之处，小规模地优化（这些优化也要灰度优化和数据验证）。这次的WWW主页改版的尝试大概花费了Facebook 30人的精英团队接近一年的工作，可谓对于Facebook来说投入不算小。Sam哥的辩论和“忽悠”能力也堪称一流，但是所有这一切在数据结果面前都必须低头。Data driven 这一纲领在Facebook的贯彻程度可见一斑。当然Facebook自己也给予他们项目组足够的耐心和时间，宁愿扛着3个月的revenue上暂时损失让他们来优化自己的产品。 事情大概就这样过去了，Facebook一切又恢复了往日的平静。用户们回到自己习惯的老界面，而Facebook的程序员们又开始在各自的项目上忙碌着。又是三个月过后，覃超小魔王惊讶地发现：人人网改版了！人人宣布内测自己的新版 WWW首页，美其名曰 人人网 V8版： 使用之后，我的第一感觉就是：What the fuck! 这和Facebook之前改版的 WWW首页 实在是太像了。容我再贴一次新版Facebook： 对比上下两图，一样的界面，一样的导航栏，除了颜色风格不一致。 我一方面佩服人人网产品经理们敏锐的嗅觉和洞察力，竟然在4-5个月的时间内就把Facebook的一个试验版本这么快地"借鉴"过来；另一方面我仿佛看到一出悲剧正在上演。因为这一个大改版的界面对于用户数据的损伤如此大，连Zuck都不得不忍痛割爱，放弃项目组接近一年的努力。人人网这么埋头一抄岂不是自掘坟墓？(有趣的是，当时在Facebook上已经全面地放弃新版首页UI，所以在很多国内博客上开始说人人网已经摆脱对于Facebook的像素级抄袭。） 我之前看到知乎上一些人回答，说人人网里面过产品需求的是： 最后附带我在svbtle上看到一个blog里写的话： 最受启发的话： Data Driven 的意识应该从founding team就被重视，而这一切的前提是拥有良好的数据采集（data infrastructure）和数据展示页面（data dashboard）。 刚进入Facebook的第一天，HR给我们展示Facebook的Data Dashboard，上面有密密麻麻的各种数据，比如说：月活跃用户（monthly active user），日活跃（daily active user），用户参与度（user engagement），每一个具体的功能的活跃程度（比如：Photos用户，group用户，public page用户等）。每个具体的数据参数点进去，还可以看每段时间（比如这个月，这个今年以来等）内的详细变化， 另外还有分国家和地区的统计。总之，应有尽有，就好像一个股票的查看系统一样。 这就反映出来 growth hacking 最基础的一步：建立完善的 Data dashboard（数据收集和展示页），然后确定关于增长的 key metrics（核心指标）。基础数据指标包括：网页的 page views，user views，而app一般看 downloads，daily active users，weekly active users等等，同时还有用户在网页或者app上的在线时长。这些基础一般在现在流行的数据统计平台默认就收集和显示（比如友盟，百度统计之类的）。 另外需要强调的就是除了上面提到的这些基础数据之外，一个公司还应该专门花时间来总结自己业务特有的数据指标。一般说来，App分为两类： 一些轶事：

在越来越讲究绿色环保的今天，数据也提倡高效节能，绿色数据中心是未来的一个发展目标。建设绿色数据中心，可以达到节省运维成本、提高数据中心容量、提高系统的可靠性及可扩展的灵活性等效果。绿色数据中心是新一代数据中心发展的重要方向之一，建立并运行一个绿色数据中心包括先进的技术和策略。上海宝信数据中心有限公司（简称“宝信数据”），由上海宝信软件股份有限公司、上海万申信息产业股份有限公司、上海习云科技发展有限公司共同出资组建，专业从事云计算产业及数据中心的管理、运营、服务。公司战略定位是依托宝信数据中心战略发展规划，立足数据中心行业服务领域，造就具备核心竞争力的高科技企业。未来计划面向市场在云计算产业发展、数据中心服务、IDC租赁、运维管理等领域大展宏图。因此宝信数据需要一个更高效的大数据运作方式。Ebistrategy亦策软件的技术实力和实施经验让宝信数据在经过几番选型后最终敲定合作意向。宝信数据采用的亦策商业智能软件Qlik Sense，特有的关联技术，可脱离数据仓库架构，减少预设查询路径和预设层次结构复杂且风险大的工作。能够连接到多个数据源以提供更加全面的视角，而不影响性能，不是IT专业人员也能够自动描绘和连接数据源。数据叙事功能使分析共享更加直观，能与团队分享新的发现，让高效协作变得更加简单。管理人员可以在故事和实时分析之间切换或结合，快速找到问题，减少决策延迟。宝信数据通过亦策商业智能软件Qlik Sense的支持，在数据分析、数据可视化方面得以全面的提升，在数据采集与决策平台上更具效率。在IDC数据中心配套运营管理、节能保障等支持服务上拥有显著提升。规范并标准化运营管理体系，让软件与运维体系融于一体。为成为国际领先、国内最大的IDC 运营提供商打下坚实基础。到2017年，我国将围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点，并制定绿色数据中心相关国家标准4项及绿色数据中心建设指南。在现有绿色数据中心工作基础上，优先在生产制造、能源、电信、互联网、公共机构、金融等重点应用领域选择一批代表性强、工作基础好、管理水平高的数据中心，开展绿色数据中心试点创建工作。Ebistrategy亦策软件将在更广泛的行业里显现自己的价值，让数据驱动高效的运维管理。

具体公司如下：第一家宝信软件上海乃至全国领先的非电信运营商体系的IDC服务商央企国资背景。第二家决赛科技在IDC数据中心。建设领域有着丰富的项目经验。央企国资背景第三家云赛智联公司核心业务为云计算大数据行业解决方案及智能化产品。上海国资背景第四家中国长城目前已经建成长城国产化云数据中心。央企国资背景第五家数据港这家公司是目前国内少数同时服务于阿里巴巴、腾讯、百度等三大互联网巨头的数据中心服务商。第六家中科曙光这家公司有着国家研究院做技术支持，在算力、大数据、云计算中都处于王者级别，未来很大概率能够参与到东数西算过程中。

ds下面的好象是扩展行情数据，比如开放基金。具体格式未知。

【答案】：D期货市场技术分析方法是通过对市场行为本身的分析来预测价格的变动方向，即主要是对期货市场的日常交易状况，包括价格、交易量与持仓量等数据，按照时间顺序绘制成图形、图表，或者形成指标系统，然后针对这些图形、图表或指标系统进行分析，预测期货价格未来走势。

【答案】：D技术分析方法通过分析当前价和量的关系，再根据历史行情走势来预测和判断期货价格未来变动方向。期货市场量价分析在研究期货盘面价格的变化和交易量、持仓量的增减变化三者关系的基础上，分析判断未来期货价格走势。

期货技术面分析所需的信息和数据主要来自期货市场。期货价格技术分析的主要基础指标有开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和持仓量。由于持仓量是从该种期货合约开始交易起，到计算该持仓量止这段时间内尚未对冲结算的合约数量，持仓量越大，该合约到期前平仓交易量和实物交割量的总和就越大，成交量也就越大。因此，分析持仓量的变化可推测资金在期货市场的流向。持仓量增加，表明资金流入期货市场；反之，则说明资金正流出期货市场。

几乎所有的数据库，都不关心行的存储顺序，要实现你这样的转置是非常不方便的，建议你通过EXCEL等电子表格进行转置。在EXCEL中，导入DBF文件，选择内容，选择行粘贴，选中“转置”选项，数据就转置成功了，然后另存为DBF文件即可。

这一数据说明了连花清瘟胶囊的销售很好，这款药品非常的赚钱。新冠疫情爆发以来，很多人的正常工作和生活都受到了影响。很多人都希望这次疫情快点结束，让人们回到正常的生活。不少人都期盼能有一款药物可以治疗或者预防新冠。于是有一款药进入了人们的视线，那就是“连花清瘟胶囊”。早在2020年3月间，在武汉疫情还在胶着的阶段，国际期刊《药理学研究》便刊发了钟南山院士科研团队题为《连花清瘟对新型冠状病毒具有抗病毒、抗炎作用》的论文。然而就是这么一款看似不错的药，却引起了很多人的争议，4月14日，著名富二代王思聪就转发了一则关于连花清瘟胶囊被世卫组织推荐的消息，并称“证监会应严查以岭药业（连花清瘟胶囊的唯一生产方）”，掀起了一波舆论争议，而以岭药业方面强势回应，要求王思聪指出具体的问题与源。此后，著名健康平台丁香医生也呼吁，“不要吃连花清瘟来预防新冠”，而以岭药业相关负责人表示，公司从未在任何场合表示“世卫组织推荐连花清瘟”。那么作为连花清瘟胶囊的唯一生产方石家庄以岭药业，到底有么有宣传过“世卫组织推荐连花清瘟”，连花清瘟胶囊到底是“好药”还是“坏药”呢？这个结论不是谁可以轻易给出结论的。连花清瘟胶囊的诞生是在2003年非典肆虐时，院士吴以岭以“非典”属于中医“瘟疫”范畴，基于络病理论采用连翘、银花、板蓝根、贯众、藿香、红景天、薄荷、鱼腥草、黄芩、炒杏仁、甘草等清瘟中草药，仅仅用时15天就研制出日后鼎鼎大名的连花清瘟。此后，它没有错过任何一次重大疫情，每一次流行病发生之后，连花清瘟胶囊都及时出现宣称自己具有疗效。所以说，这一款药的好坏需要广大群众去下定义，任何人和组织都难以说清楚，还会引起巨大的争议。

大宗股票交易数据的看法：大宗交易一般是交易所公布的，由于大宗交易的宗旨不影响正常的交易，这些都不会在正常交易行情系统中显示，由于是交易所对大宗交易的独立处理成交，所以只会在当天交易结束后公布相关数字和买卖的营业部。大宗交易,又称为大宗买卖，是指达到规定的最低限额的证券单笔买卖申报，买卖双方经过协议达成一致并经交易所确定成交的证券交易。具体来说，各个交易所在它的交易制度中或者在它的大宗交易制度中都对大宗交易有明确的界定，而且各不相同。上海证券交易所在2013年10月18日，在修订《上海证券交易所交易规则》时对大宗交易规则进行了重新规定，深圳证券交易所在2013年修订的《深圳证券交易所交易规则》中修改了大宗交易的相关规定。

基金的净值估算具备一定理论数据的参考价值，但是不具有精确性，与最后数据可能有一定的差别。净值估算指的是一些基金网站依据有关基金季度报表中常表明的持仓信息和修正的方式进行计算，再融合当日股票市场的实时状况计算出来的基金净值。以上就是基金的净值估算是什么参考价值相关内容。 基金净值一天最多可以涨多少 基金净值一天最 多可以涨 10% ，跌也 最 多跌 10% ，跟股票的涨 跌幅是一样的，可是需要留意的是，为什么用户非常少见到基金涨跌停，这也是因为基金投资的不是一个标的，反而是投资的一篮子股票，而投资的这些股票或是债券不太可能全部涨停，有一些涨有些跌，因此基金涨跌停基本上不太可能，可是不代表没有。 场外基金是没有涨跌幅限制的，场内基金的涨跌幅限制是 10% ，基金相对股票而言，行情比较平稳，在交易日当日起伏不会很大。基金最常见的一天涨 跌 幅大概是 2% 上下，好的话可能 达到 5% 或是更高一些，可是上涨幅度 10% 是极为稀有的 。 基金的涨跌幅度是通过它所持有票股或者债券的加权平均值和当日基金主管操作交易股票以及持有它所配备的债券跌涨和利息所确定的。基金上涨幅度大概是平缓的，所以说基金更适合长期持有，用户如果购买了一只基金，过三五天就卖，用户就会发现个人只赚几块或是十几块，手续费都不够。 基金持仓成本和基金净值有什么关系 一般情况下基金净值的多少可以说直接影响了基金持仓成本。一般来说基金净值高的情况下加仓买入基金或是投资基金，代表着基金的持仓成本是比较高的。倘若在基金净值低的情况下加仓买入基金或是投资基金，那样这时的基金持仓成本是相对比较低的。除此之外当基金净值高过持仓成本价的情况下，代表着基金是获利的。本文主要写的是基金的净值估算是什么参考价值有关知识点，内容仅作参考。