数据

你好很高兴为您解答，是的，兴业银行各个分行数据是汇总到一起的

使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。 数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。 数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段。 数据管理的诞生 数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。 通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。 而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。 然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。 1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。 此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。 使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。 1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。 数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。 当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。 传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。 数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。 所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。 最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。 1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。 IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。 之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。 网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。 在数据库发展史上，网状数据库占有重要地位。 层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。 这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。 从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。 这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。 1973年Cullinane公司（也就是后来的Culli软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。 网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。 用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。 而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。 1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《munication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。 尽管之前在1968年Childs已经提出了面向 *** 的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。 Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。 后来Codd又陆续发表多篇文章，论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。 关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。 但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型，用来实现DBMS是不现实的，尤其担心关系数据库的性能难以接受，更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。 为了促进对问题的理解，1974年ACM牵头组织了一次研讨会，会上开展了一场分别以Codd和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。 这次著名的辩论推动了关系数据库的发展，使其最终成为现代数据库产品的主流。 1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。 1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是著名的System R。 其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。 该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的 DBMS。 然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。 IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。 然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。 他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。 后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。 1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。 关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。 其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。 1974年IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin将Codd关系数据库的12条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来，里程碑式地提出了SQL(Structured Query Language)语言。 SQL语言的功能包括查询、操纵、定义和控制，是一个综合的、通用的关系数据库语言，同时又是一种高度非过程化的语言，只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。 SQL集成实现了数据库生命周期中的全部操作。 SQL提供了与关系数据库进行交互的方法，它可以与标准的编程语言一起工作。 自产生之日起，SQL语言便成了检验关系数据库的试金石，而SQL语言标准的每一次变更都指导着关系数据库产品的发展方向。 然而，直到二十世纪七十年代中期，关系理论才通过SQL在商业数据库Oracle和DB2中使用。 1986年，ANSI把SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL文本。 SQL标准有3个版本。 基本SQL定义是ANSⅨ3135-89，“Database Language - SQL with Integrity Enhancement”[ANS89]，一般叫做SQL-89。 SQL-89定义了模式定义、数据操作和事务处理。 SQL- 89和随后的ANSⅨ3168-1989，“Database Language-Embedded SQL”构成了第一代SQL标准。 ANSⅨ3135-1992[ANS92]描述了一种增强功能的SQL，叫做SQL-92标准。 SQL-92包括模式操作，动态创建和SQL语句动态执行、网络环境支持等增强特性。 在完成SQL-92标准后，ANSI和ISO即开始合作开发SQL3标准。 SQL3的主要特点在于抽象数据类型的支持，为新一代对象关系数据库提供了标准。 1976年IBM E.F.Codd发表了一篇里程碑的论文“R系统：数据库关系理论”，介绍了关系数据库理论和查询语言SQL。 Oracle的创始人Ellison非常仔细地阅读了这篇文章，被其内容震惊，这是第一次有人用全面一致的方案管理数据信息。 作者E.F.Codd 1966年就发表了关系数据库理论，并在IBM研究机构开发原型，这个项目就是R系统，存取数据表的语言就是SQL。 Ellison看完后，敏锐意识到在这个研究基础上可以开发商用软件系统。 而当时大多数人认为关系数据库不会有商业价值。 Ellison认为这是他们的机会：他们决定开发通用商用数据库系统Oracle，这个名字来源于他们曾给中央情报局做过的项目名。 几个月后，他们就开发了Oracle 1.0。 但这只不过是个玩具，除了完成简单关系查询不能做任何事情，他们花相当长的时间才使Oracle变得可用，维持公司运转主要靠承接一些数据库管理项目和做顾问咨询工作。 而IBM却没有计划开发，为什么蓝色巨人放弃了这个价值上百亿的产品，原因有很多：IBM的研究人员大多是学术出身，他们最感兴趣的是理论，而非推向市场的产品，从学术上看，研究成果应公开发表论文和演讲能使他们成名，为什么不呢？还有一个很主要的原因就是IBM当时有一个销售得还不错的层次数据库产品IMS。 直到1985年IBM才发布了关系数据库DB2 ，Ellision那时已经成了千万富翁。 Ellison曾将IBM 选择Microsoft 的MS-DOS作为IBM-PC机的操作系统比为：“世界企业经营历史上最严重的错误，价值超过了上千亿美元。”IBM发表R系统论文，而且没有很快推出关系数据库产品的错误可能仅仅次之。 Oracle的市值在1996年就达到了280亿美元。 随着信息技术和市场的发展，人们发现关系型数据库系统虽然技术很成熟，但其局限性也是显而易见的：它能很好地处理所谓的“表格型数据”，却对技术界出现的越来越多的复杂类型的数据无能为力。 九十年代以后，技术界一直在研究和寻求新型数据库系统。 但在什么是新型数据库系统的发展方向的问题上，产业界一度是相当困惑的。 受当时技术风潮的影响，在相当一段时间内，人们把大量的精力花在研究“面向对象的数据库系统(object oriented database)”或简称“OO数据库系统”。 值得一提的是，美国Stonebraker教授提出的面向对象的关系型数据库理论曾一度受到产业界的青睐。 而Stonebraker本人也在当时被Informix花大价钱聘为技术总负责人。 然而，数年的发展表明，面向对象的关系型数据库系统产品的市场发展的情况并不理想。 理论上的完美性并没有带来市场的热烈反应。 其不成功的主要原因在于，这种数据库产品的主要设计思想是企图用新型数据库系统来取代现有的数据库系统。 这对许多已经运用数据库系统多年并积累了大量工作数据的客户，尤其是大客户来说，是无法承受新旧数据间的转换而带来的巨大工作量及巨额开支的。 另外，面向对象的关系型数据库系统使查询语言变得极其复杂，从而使得无论是数据库的开发商家还是应用客户都视其复杂的应用技术为畏途。 二十世纪六十年代后期出现了一种新型数据库软件：决策支持系统(DSS)，其目的是让管理者在决策过程中更有效地利用数据信息。 于是在1970年，第一个联机分析处理工具——Express诞生了。 其他决策支持系统紧随其后，许多是由公司的IT部门开发出来的。 1985年，第一个商务智能系统(business intelligence)由Metaphor计算机系统有限公司为Procter & Gamble公司开发出来，主要是用来连接销售信息和零售的扫描仪数据。 同年， Pilot软件公司开始出售第一个商用客户/服务器执行信息系统——mand Center。 同样在这年，加州大学伯克利分校Ingres项目演变成Postgres，其目标是开发出一个面向对象的数据库。 此后一年， Graphael公司开发了第一个商用的对象数据库系统—Gbase。 1988年，IBM公司的研究者Barry Devlin和Paul Murphy发明了一个新的术语—信息仓库，之后，IT的厂商开始构建实验性的数据仓库。 1991年，W.H. Bill Inmon出版了一本“如何构建数据仓库”的书，使得数据仓库真正开始应用。 1991： W.H.“Bill” Inmon发表了”构建数据仓库” 二十世纪九十年代，随着基于PC的客户/服务器计算模式和企业软件包的广泛采用，数据管理的变革基本完成。 数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。 Inter的异军突起以及XML语言的出现，给数据库系统的发展开辟了一片新的天地。

一、主体不同1、中国牛奶标准：指的是乳品安全国家标准。2、国际牛奶标准：指的是食品法典规定的标准。二、乳蛋白含量不同1、中国牛奶标准：生乳蛋白质最低值每100克为2.95克，细菌总数为每毫升不超过50万个。2、国际牛奶标准：新西兰生乳蛋白最低值每100克为3.8克，欧美国家也多在3.2克以上。三、规模化不同1、中国牛奶标准：100头奶牛以上的规模化奶源，目前只占总比例的33%。2、国际牛奶标准：100头奶牛以上的规模化奶源，目前只占总比例的100%。参考资料来源：百度百科-乳品安全国家标准参考资料来源：百度百科-食品法典：乳和乳制品（第2版）

前11月规模以上工业企业利润增38%，这一组数据说明了什么？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。据国家统计局27日发布的数据信息，2021年1-11月，规上企业完成利润总金额79750.1亿人民币，比去年提高38%，2年均值提高18.9%。11月，产业部门高级统计员朱虹表明，十一月，在保供稳价的与此同时，助企qflp现行政策的实际效果不断呈现，对上下游产业链成本费工作压力的减轻，利润构造发生了改进的发展趋势。企业利润的行业构造在11月份获得改进。41类别产业链中，26个行业利润同比增加，比上月多了3个，增长幅度必须扩张；有22个行业的利润情况比上月好，在其中中上游行业的占比超出八成。他表明，11月份，一些产品价格发生下降，煤业、原料行业对企业利润提高的推动功效变弱，武器装备在中上游行业，日用品加工制造业对企业利润奉献扩大，利润占比明显增强，上下游和中下游的利润分裂状况减轻。据调查，11月日用品加工制造业利润增速显著加速。他说道，11月份，在交易商品高产、价钱上升等要素的促进下，日用品加工制造业的利润同比增加13.6%，比上月显著变快了10个点，持续2个月回暖，增长速度高过规上企业平均4.6个点。设备制造公司的利润按降低转换。上年11月，机器设备加工制造业利润同比增加0.8%，而10月为下降7.5%，利润则被降调。而车辆、电子设备行业虽然利润同期相比各自下降6.4%和6.2%，但受集成ic紧缺、市场的需求改进等要素的危害，涨跌幅较上月各自下挫22.1、9.5个点。因为高效益出产量的提升、海运集装箱要求的持续增长等要素，铁路线船只、金属制品业利润各自提高48.4%和29.1%，均比前月显著加速。朱虹表明，总体来说，11月份企业利润再次持续增长，行业平衡水平逐步提高，但成本费的工作压力仍然比较大，中下游行业的利润改进尚需进一步推进。为了更好地未来展望工业生产企业规划的盈利发展趋势，信达证券宏观经济投资分析师肖张羽觉得，来年企业利润的延展性依然存有，可是受工业生产经营者批发价指数值(PPI)逐渐下降的危害，利润提高或展现前高后低的发展趋势。Shawawa表明，来年工业生产利润仍有支撑点。一方面，年度利润被压挤，中下游行业利润率有希望企稳回升；另一方面，新一轮减税政策对策料落地式，有益于公司利润提高。结构类型，上游产业链的利润将在来年发生下降，中下游日用品行业的赢利情况有希望改进。其根本原因是，上游行业的利润转变与PPI的关联性较强。在PPI逐渐下降的情形下，上游行业利润无法保持当今的高提高。因为PPI下降，来年中下游公司的费用工作压力将减轻，为扩张赢利室内空间造就资源优势。

优先选择国家统计局网站公布的数据（其他国家的也类似，美国的是BEA经济分析局）,但是网站的用户体验有待提升，第一次用有点吃劲儿。 缺点是得一个个找，用起来费劲，但免费。也可以用wind玩得等三方的资讯平台，数据全，插件多。但是缺点是价格贵（好像2w/年）。如果你是在大学，图书馆一般都有各个数据库，比如csmar之类的可以用。缺点是数据更新滞后。还有的方式是最近的自媒体微信公众号，比如说“数据搬运师“，可以免费下数据。缺点是目前数据不是很全，但每天都在更新。而且可以后台提交需求。

一，宏观经济数据是政府（包括国家、省、市等）给出的全体的数据，如人口、GDP、价格指数等。二，随着欧美需求持续放缓 + 订单归集效应的消退，我们出口订单数量也逐渐回归正常水平。过去的宽松已经不会再来，而且从近期美联储政策走向和市场预期来看，大家普遍认为明年美联储要正式开始紧缩周期，一个强有力的证据是美联储运作的TAPER已经开始，而且他们也一直吹风试图让市场提前进行调整。从美联储一直强调的PCE来看目前也确实应该进行紧缩了，大家可以看一下下面这张图，自今年5月开始核心PCE的增长非常微弱，主要的增长全部跑到食品能源上去了，同时这么长时间的宽松对居民的可支配收入并没有明显拉动，宽松效果越来越差，市场对紧缩的预期越来越能达成一致。三，可以看到CPI的主要构成里面食品及能源开销是近期CPI高企的最重要原因，几个比较大的增速基本集中于能源领域，而在非食品能源领域中，仅仅只有强刚需的车辆比较高。车辆是美国人的刚需，这也说明除了刚需之外其实美国人的需求增速相对宽松环境来说其实并不明显，把PCE和CPI两者互相对照来看，也能看出现在美国真·需求萎靡的事实，宽松全往食品能源上跑。四，鲍威尔作为马上完成自己一任任期的主席（2022年2月），如果要寻求连任，后续把通胀打下去就是他下一任的主要任务。不过鉴于目前疫情的情况，能源领域的价格第一受限于供给，第二受限于供应链，两者都不易解决，需要积累大量的弹药以及政府防疫政策上的支持，应该说下一届美联储主席难度会比这一届压力会大很多。总之，需求下降是大趋势，K型走势会更加明显，外贸行业竞争程度会更加激烈。2.PPI/CPI：参考链接：国家统计局城市司高级统计师董莉娟解读2021年10月份CPI和PPI数据从同比看，PPI上涨13.5%，涨幅比上月扩大2.8个百分点。

2005年汇改以来人民币的汇率变动趋势?你是炒外汇学习还是写论文?如果是炒外汇学习还是研究研究美元走势,研究人民币没有多大用处,如果是写论文推荐去百度文库在找资料.人民币对美元即期汇率周三上涨百点，并一举突破6.09关口，再创汇改以来新高。交易员表示，隔夜美国数据表现不佳，在中间价大幅高开的带动下，人民币全天表现都较为强势并以日内最高点报收。中国人民银行授权中国外汇交易中心公布，2013年10月23日银行间外汇市场人民币对美元汇率中间价为6.1333，较上一交易日大幅升值65个点，再创汇改新高；截至收盘，人民币即期报6.0835，日内升值100个点，上日为6.0935。至此年内人民币中间价升幅已经逼近2.5%水平，而即期汇价也接近2.4%水平，而自10月以来人民币已经飞速升值约0.63%人民币升值的贸易收支改善效应不大，但对贸易条件和产业结构具有一定的改善作用；不管是从短期还是中长期来看，人民币仍会有较强的升值预期，要注重人民币升值的节奏，适取小幅度、慢性化、长期性升值的原则新手也可以看下美元走势栏目,或者申请一个模拟去学习和自己交易下就明白了

通达信编辑公式我到没用过。同花顺里面，好像你说的那种引用其他股票的方式，从来没见到相关的函数。感觉引用其他股票，没想出有什么必要性。可以编好公式后，充分利用组合条件选股，设置条件。

大族激光(002008)光伏设备业务将提升公司价值 事件： 12月2日，财政部、科技部、住房和城乡建设部、国家能源局四部门公布了最新的金太阳示范工程支持措施，表态力争2012年后国内的光伏运用规模不低于1000兆瓦，中央财政对关键设备中标给予50%价格补贴。在这种产业背景下，我们认为大族激光的光伏设备业务价值被低估，有必要对其进行重新评估。 评论： 1、引进成熟团队，布局太阳能电池全产业链。 根据公司对"新能源、新光源"的整体战略布局，通过引进成熟团队，分别在今年二月和四月成立大族光伏、大族能联新能源两大全资子公司。前者主营太阳能电池制造设备包括硅材料加工设备的研发、生产和销售，后者主营太阳能电池及组件包括太阳能光伏供电系统的设计、建造。这与公司在LED行业布局很像。 2、光伏设备制造进展顺利，产品性能突出，已经成功出货。 目前，大族光伏的主要产品是用以形成太阳能电池P-N结的扩散炉和用以淀积减反膜的PECVD，由于引入的团队在这方面已经有多年的设计、制造经验，目前进展非常顺利，产品性能超过国内主要竞争对手(公司产品售价比竞争对手高20%左右)，已经批量出货。 3、光伏设备未来产品线可拓展空间还很大，价值量可提升至目前的3倍。 公司所引入的团队在光伏设备领域有多年的研发、制造经验，在以下太阳能电池制造设备上都有很多的积累：硅单晶炉、多晶硅铸锭炉、多线切片机、制绒清洗机、去磷硅玻璃清洗机、石英管清洗机、PECVD石墨舟清洗机、全封闭软着陆高温扩散炉、等离子体刻蚀机、等离子体增强化学气相淀积设备、丝网印刷机、低温烘干炉、高温烧结炉、电池测试分选机等。这意味着，大族光伏未来都有可能具备这些设备的制造能力。 根据我们的市场调研，一条1000MW太阳能电池生产线所需扩散炉和PECVD设备价值约3800万元，而所需以上其它设备价值约7800万元。这意味着大族光伏未来在光伏设备领域产品线可扩展的空间还非常大，价值量可以提升至目前的三倍。 4、光伏设备业务进展超预期，维持"强烈推荐-A"评级。 我们预计明年公司扩散炉和PECVD产值4-5亿(占国内市场25%份额)，按30%净利润率计算，可贡献1.2-1.5亿净利润，约0.2元EPS。我们认为，该项业务由于受国家产业政策大力扶持，可以给予11年40倍PE，价值8元。其它业务预计明年可贡献0.5元EPS，也符合国家对高端装备制造业的扶持方向，至少可以按11年30倍PE估值，价值15元。因此，我们上调公司2010、2011、2012年盈利预测至0.58、0.70、0.91元，上调6个月短期目标价至24元，维持"强烈推荐-A"评级。 风险提示： 在通胀背景下，原材料涨价会侵蚀公司盈利能力；PECVD和扩散炉设备在大厂何时能完成认证尚不确定，批量出货进程可能会受其影响。

消息来得大快人心，7月4日晚间，国家网信办发出通报： 经检测核实，“滴滴出行”App存在严重违法违规收集使用个人信息问题，已通知应用商店下架该APP。 别看只有内容很多，这里面透露的问题之多，你难以想象，甚至包括了“滴滴有通敌卖国”的可能性。 首先，这种通报方式是史无前例的。国家网信办不会在没有证据、没有调查或者没有核实之前直接说明“滴滴出行存在严重违法违规收集使用个人信息问题”。既然网信办说了，那么绝对可以肯定滴滴有确凿的证据没抓到了。 有句话叫“话越少，事情就越大”。 你知道滴滴截止目前掌握了多少城市，多少中国人的个人信息、出行、街景甚至财富数据吗？并且别忘了，滴滴还有录音收集功能， 所以现在最大的说法就是滴滴为了在美国上市，把地图，出行数据，个人资料给出去了。 后果是什么呢？ 可能是因为中国和平太久了，很多人直到现在都在为滴滴叫冤，还可笑地担心明天上班怎么办。这是典型的缺乏敌我意识，好好想想，如果滴滴真把我国山川河流、城市交通、重点基地等信息卖给了美国，那么若真有一天发生战争，美国的洲际导弹就能轻易且精准的命中我们的重要城市、甚至政府、科研所、人口密集地带和军事基地。 这已经不是普通的叛国，普通的汉奸行为了，令人感到可怕。 大家可以看到，当滴滴发出声明并表示“按要求下架”后，网友根本不肯买账，所有评论以一面倒的形势且不约而同的想到了一块——滴滴在美国上市与这次下架有莫大的关联。 除了在美国上市之外，还有一点值得一提，滴滴的第一、第二股东都是外国公司。 当然，如今还有一部分滴滴忠实的粉丝在网上帮他们宣传，说什么“滴滴有芯片级核心竞争力”、“它一倒就会影响整个 社会 的运行”、“滴滴为国家作出了多大多大贡献”……以上，全都是扯淡。 第一，一个滴滴倒下对于中国根本不算什么，还影响 社会 运转，这可能吗？就我们国家的实力，复制一个滴滴难道不是跟玩一样？说滴滴影响力大，本质上是中国用户的影响力。 第二，滴滴的技术手段这一说法，就更别拿出来丢人了。大家知道，我国连5G都走在全世界前沿。 第三，滴滴的贡献，且不说贡献和卖国是本质的差别，他滴滴也没有任何贡献啊！不是中国市场离不开滴滴，也不是用户离不开滴滴，而是滴滴离不开中国市场和中国用户，正确地来讲，是中国人对滴滴的贡献。一个资本公司，他能有什么贡献。只要涉及到了人民和国家根本， 姓马姓柳都是屁大点事。 说白了，你滴滴就是为了上市，哪管过中国人的死活。 其实今天还有一个重磅消息，继滴滴之后，运满满、货车帮、BOSS 直聘也被网络安全审查，停止新用户注册。 运满满和货车帮，就是货运版的滴滴。而BOSS直聘，能搜集到的用户数据就多了。 当然他们可能没有滴滴事情大，但有一点仍值得大家注意：这四家，都在美国上市了。 不会有人觉得是巧合吧？ 运满满、货车帮、BOSS 直聘，再加上滴滴，几乎可以笼盖中国大街小巷城里城外所有数据信息……我就问问大家，够不够可怕？ 在这个百年之大变局的时代，我们已经开始外争主权，同时，也必须内惩国贼。这个瓜很大，希望看懂的网友动动手，点个在看，点个转发！

近日，国家网信办通报“滴滴出行”APP存在严重违法违规收集使用个人信息问题，下架“滴滴出行”APP并整改。切实损害了广大用户个人信息安全。 一、挂牌上市： 北京时间6月30日，滴滴正式在纽交所挂牌上市，股票代码为 "DIDI"。晚间凌晨，期待已久的滴滴终于开盘，并马上就以16.65美元高开，较发行价上涨18.93%，市值突破798亿美元，并且还在继续向上。截至目前，市值打744.58亿美元。 二、股权结构 招股书的披露，机构投资者中，软银愿景基金（Softbank Vision Fund Entity）持股高达21.5%，投票权21.5%，Uber持股12.8%，投票权12.8%，腾讯持股6.8%，投票权6.8%。 三、资本扩张 滴滴和快的均于2012年成立，各自获得了腾讯和阿里巴巴的战略投资，并于2014年在中国掀起打车补贴战，彻底影响和改变了人们的打车方式。在烧钱补贴及市场成熟后，资本市场迫于盈利压力，促使双方合并，国内打车市场巨头滴滴已然成型。 随着Uber加大中国市场布局并获得BAT另一巨头百度的支持，滴滴和快的于2015年结束战役，宣布换股合并，滴滴开始获得阿里巴巴的投资。此次招股书显示，阿里巴巴仍是滴滴的股东，但并未披露详细的持股比例。 2016年8月，滴滴吞下优步中国，滴滴和Uber将相互持股，成为对方的少数股权股东。 四、关于网传“滴滴在海外上市，把数据打包交给美国”。说法我们不做置评，当前，隐私数据搜集一直被 社会 所默认，以至于现在任何一个新下载的互联网APP，都需要采集用户本人的人脸图像、个人基础信息，手机电话信息推销越来越猖獗不断。 五、因为调查结果还没出炉，因此现在下定论说滴滴出了哪些具体问题为 时尚 早，或许网信办对滴滴的审查只是针对网络安全问题的常规性检查，滴滴一是搜集存储了大量乘车的个人信息、行程轨迹数据；二是存在“大数据杀熟”的行为，国家监管将震慑滴滴、美团等互联网巨头在隐私数据搜集方面开始收手了。

三个方法：1、股票历史数据分析网站 http://www.aigaogao.com/tools/history.html2、去巨潮资讯网这个是证券业内人士常用网。上面有深市主板、沪市主板、中小板、创业板的内容，很全。点击公告查询，输入想要的上市公司的代码，就可以查到该公司的年报、中报和基本的财务指标。3、下载股票交易客户端软件大智慧或同花顺，上面都有该公司的财务状况和财务指标。至于“个股回报率”“每股盈余增长”“每股净资产增长”“每股销售收入增长”“账面市值比”“公司规模”“年换手率”“流通股比例”等财务指标可能不会全部都有，但可以根据报表及披露信息计算出来。

股票的市盈率在炒股软件中可查看，只需要在个股界面的公司概况中查找就行了。提起市盈率，这可真是有人爱，有人恨，有人说它很管用，同时也有反驳的说不管用。那么市盈率到底有没有用，该怎么用？在和大家一起讨论如何使用市盈率去购买股票之前，先给大家分享机构近期值得关注的牛股名单，随时都可能找不到了，尽早领取了再说：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！一、市盈率是什么意思？什么是市盈率呢？就是说股票的市价除以每股收益的比率我们称之为市盈率，这个比例就可以非常明白的反映出一笔投资回本所需要的具体时间。它的计算公式是：市盈率=每股价格(P)/每股收益(E)=公司市值/净利润比如说，某上市公司目前股价20元，20元就是你买入的成本，过去的一年里公司每股收益有5元人民币，市盈率在这个时就为20/5＝4倍。你投入的钱，都是公司去赚回来的，花费时间为4年。市盈率就是越低越好，投资时的价值就越大？不可以这么说，不能够把市盈率这么直接拿来套用，原因是什么呢，那么接下来就好好给大家说一说~二、市盈率高好还是低好？多少为合理？由于行业不同，就导致这个市盈率有所区别，传统行业的发展前景会有限制，市盈率不是很高，但高新企业有很强的发展力度，一般投资者就会给出更高的股票估值，市盈率就会变得很高。大家可能又会问了，我们很难知道发展潜力股有哪些股票？我熬夜整理好了一份各行业龙头股的股票名单，选股选头部的准没错，排名会自动更新，先领了各位再研究：【吐血整理】各大行业龙头股票一览表，建议收藏！那多少是合理的市盈率？上文也提到行业不一样公司不一样特性也不一样，关于市盈率多少这个问题不好说的。我们可以把市盈率拿来运用，这对于股票投资有着很高的参考价值。三、要怎么运用市盈率？正常来说，使用市盈率有三种方法：第一点就是来研究这家公司的历史市盈率；第二个方法就是，将这家公司和同业公司市盈率、行业平均市盈率进行比较；三是研究这家公司的净利润构成。假设你不太喜欢自己来研究因为这样很麻烦的话，免费的诊股平台这里有一个，会根据以上三种方法，给你剖析你的股票是估高了还是估低了，只需输入股票代码，一份专属于您的诊股报告就会立刻生成：【免费】测一测你的股票是高估还是低估？我觉得，最管用的方法莫过于第一种了，由于篇幅的原因，在这里呢我们就一起来研究研究第一种方法，其他的我们就暂不做研究了。我们都知道，股票的价格波动性极大，令人难以预料，没有哪支股票可以打包票保证其价格一直上涨，同样的，我们发现，没有哪支股票价格会一直下跌。在太高的估值时，就会下调股价，规律可循，估值过低，股价上升也是必然的。也就是股票价格总是围绕它的内在价值上下波动。在刚刚我们讨论的基础上，我们不妨将XX股票为研究对象，股票市场上，XX股票的盈利时间在最近十年里，达到并超过了8.15%，即xx股票的股票市价与每股股票收益比值比近十年来低91.85%的时间，这个股票属于低估值股，可以考虑有买入的价值。买入股票，可别一次性的全部投入。分批买入是一种买股票的方法，接下来我们教大家怎样做。我们用xx股票来说明，现在他的价格是79块多，你想用8万来投资股票，你可以分批买入，分四次，一共买十手。通过查看近十年的市盈率，最终得出在这十年里市盈率的最低值为8.17，现在有个市盈率是10.1的股票。那么我们就平均的把8.17-10.1这个市盈率大区间切分成五个区间，每当下降到一个区间的时候就去买入一次。比方说，市盈率10.1买入1手，当市盈率下降到9.5的时候就买入二手，市盈率低到8.9的时候第三次就可以进行买入了，买入3手，等到市盈率降到了8.3就是我们第四次购入的时机，买入4手。买入后就稳稳的持股，其他的不用担心，市盈率只要是下降到一个区间，买入时要遵循着计划来买。一样，假若股票的价格升高了，可以将高估值的放在一个区间，依次卖出手中持有的股票。应答时间：2021-09-06，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

HTML里面加了一个样式属性：word-break: break-all，可以实现表格的自动换行，具体参考代码如下：　　<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">　　<head>　　<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />　　<title>table内的td内容不换行</title>　　<style type="text/css">　　<!--　　body{ font-size:12px;}　　.breakLine{word-break: break-all;}　　-->　　</style>　　</head>　　　　<body>　　<table width="400">　　<tr>　　<td width="90" height="30">处理人工号：</td>　　<td width="410" class="breakLine">001156,001157,001145,001149,001178,001123,001140,001167,001168,001134,001135</td>　　</tr>　　</table>　　</body>　　</html>word-break属性简单介绍如下：语法：word-break : normal | break-all | keep-all取值： normal :　 默认值。允许在词间换行 break-all :　 该行为与亚洲语言的 normal 相同。也允许非亚洲语言文本行的任意字内断开。该值适合包含一些非亚洲文本的亚洲文本 keep-all :　 与所有非亚洲语言的 normal 相同。

这个具体看你的GPS数据来源,看你用的是什么软件采集的轨迹数据不一样的软件,不一样的方法1.GPS数据为mapsource下的点的导入简单,保存为点号,y坐标 x坐标的格式,然后导入,航迹用交换格式dxf试一下其他的厂商都配有相应的软件,很容易实现也可以轻松导入,然后导出成为SHP格式,例如：2.使用 Magellan Triton 300 + MapTrack软件3.使用合众思壮 GIS －office软件4.有天宝的JUNO/GEO 系列,中海达的Q系列

1 你把需要导入的点，先做成DAT 然后用CASS展一下 看看能不能展出来 展不出来的话，把扩展名改成CSV 用EXCEL重新弄弄 弄到能用CASS展开 再存到手簿里，然后在点放样里导入看看2 如果还导入不了。。。打客服电话问问。。3 搜点、线放样文件教程。。。

是uninav软件吗？先导出用户自定义。然后在桌面端上转换成dxf格式。再用cad打开

什么是数据库？ 数据库是以某种文件结构存储的一系列信息表，这种文件结构使您能够访问这些表、选择表中的列、对表进行排序以及根据各种标准选择行。数据库通常有多个 索引与这些表中的许多列相关联，所以我们能尽可能快地访问这些表。 以员工记录为例，您可以设想一个含有员工姓名、地址、工资、扣税以及津贴等内容的表。让我们考虑一下这些内容可能如何组织在一起。您可以设想一个表包含员工姓名、地址和电话号码。您希望保存的其它信息可能包括工资、工资范围、上次加薪时间、下次加薪时间、员工业绩评定等内容。 这些内容是否应保存在一个表格中？几乎可以肯定不应该如此。不同类别的员工的工资范围可能没有区别；这样，您可以仅将员工类型储存在员工记录表中，而将工资范围储存在另一个表中，通过类型编号与这个表关联。考虑以下情况：Key Lastname SalaryType SalaryType Min Max1 Adams 2 1 30000 450002 Johnson 1 2 45000 600003 Smyth 3 3 60000 750004 Tully 1 5 Wolff 2 SalaryType 列中的数据引用第二个表。我们可以想象出许多种这样的表，如用于存储居住城市和每个城市的税值、健康计划扣除金额等的表。每个表都有一个主键列（如上面两个表中最左边的列）和若干数据列。在数据库中建立表格既是一门艺术，也是一门科学。这些表的结构由它们的范式指出。我们通常说表属于1NF、2NF 或 3NF。 第一范式：表中的每个表元应该只有一个值（永远不可能是一个数组）。(1NF) 第二范式：满足 1NF，并且每一个非主键列完全依赖于主键列。这表示主键和该行中的剩余表元之间是 1 对 1 的关系。(2NF) 第三范式：满足 2NF，并且所有非主键列是互相独立的。任何一个数据列中包含的值都不能从其他列的数据计算得到。(3NF) 现在，几乎所有的数据库都是基于“第三范式 (3NF)”创建的。这意味着通常都有相当多的表，每个表中的信息列都相对较少。 从数据库中获取数据 假设我们希望生成一个包含员工及其工资范围的表，在我们设计的一个练习中将使用这个表。这个表格不是直接存在在数据库中，但可以通过向数据库发出一个查询来构建它。我们希望得到如下所示的一个表：Name Min MaxTully $30,000.00 $45,000.00Johnson $30,000.00 $45,000.00Wolff $45,000.00 $60,000.00Adams $45,000.00 $60,000.00Smyth $60,000.00 $75,000.00 我们发现，获得这些表的查询形式如下所示SELECT DISTINCTROW Employees.Name, SalaryRanges.Min,SalaryRanges.Max FROM Employees INNER JOIN SalaryRanges ON Employees.SalaryKey = SalaryRanges.SalaryKeyORDER BY SalaryRanges.Min; 这种语言称为结构化查询语言，即 SQL，而且它是几乎目前所有数据库都可以使用的一种语言。SQL-92 标准被认为是一种基础标准，而且已更新多次。 数据库的种类 PC 上的数据库，如 dBase、Borland Paradox、Microsoft Access 和 FoxBase。 数据库服务器：IBM DB/2、Microsoft SQL Server、 Oracle、Sybase、SQLBase 和 XDB。 所有这些数据库产品都支持多种相对类似的 SQL 方言，因此，所有数据库最初看起来好象可以互换。每种数据库都有不同的性能特征，而且每一种都有不同的用户界面和编程接口。 ODBC 如果我们能够以某种方式编写不依赖于特定厂商的数据库的代码，并且能够不改变自己的调用程序即可从这些数据库中得到相同的结果，那将是一件很好的事。如果我们可以仅为所有这些数据库编写一些封装，使它们具有相似的编程接口，这种对数据库编程独立于供应商的特性将很容易实现。 什么是 JDBC？ JDBC 是对 ODBC API 进行的一种面向对象的封装和重新设计，它易于学习和使用，并且它真正能够使您编写不依赖厂商的代码，用以查询和操纵数据库。尽管它与所有 Java API 一样，都是面向对象的，但它并不是很高级别的对象集. 除 Microsoft 之外，多数厂商都采用了 JDBC，并为其数据库提供了 JDBC 驱动程序；这使您可轻松地真正编写几乎完全不依赖数据库的代码。另外，JavaSoft 和 Intersolv 已开发了一种称为 JDBC-ODBC Bridge 的产品，可使您连接还没有直接的 JDBC 驱动程序的数据库。支持 JDBC 的所有数据库必须至少可以支持 SQL-92 标准。这在很大程度上实现了跨数据库和平台的可移植性。 安装和使用 JDBC JDBC 的类都被归到 java.sql 包中，在安装 Java JDK 1.4时会自动安装。然而，如果您想使用 JDBC-ODBC 桥。JDBC-ODBC 驱动程序可从 Sun 的 Java 网站 (http://java.sun.com/) 轻松地找到并下载。在您扩充并安装了这个驱动程序后，必须执行下列步骤： 将 jdbc-odbcclasses; 路径添加到您的 PATH 环境变量中。 将 jdbc-odbcclasses; 路径添加到您的 CLASSPATH 环境变量中。 JDBC 驱动程序的类型 Java 程序连接数据库的方法实际上有四种： 1. JDBC-ODBC 桥和 ODBC 驱动程序 -- 在这种方式下，这是一个本地解决方案，因为 ODBC 驱动程序和桥代码必须出现在用户的每台机器中。从根本上说这是一个临时解决方案。 2. 本机代码和 Java 驱动程序 -- 它用另一个本地解决方案（该平台上的 Java 可调用的本机代码）取代 ODBC 和 JDBC-ODBC 桥。 3. JDBC 网络的纯 Java 驱动程序 -- 由 Java 驱动程序翻译的 JDBC 形成传送给服务器的独立协议。然后，服务器可连接任何数量的数据库。这种方法使您可能从客户机 Applet 中调用服务器，并将结果返回到您的 Applet。在这种情况下，中间件软件提供商可提供服务器。 4. 本机协议 Java 驱动程序 -- Java 驱动程序直接转换为该数据库的协议并进行调用。这种方法也可以通过网络使用，而且可以在 Web 浏览器的 Applet 中显示结果。在这种情况下，每个数据库厂商将提供驱动程序。 如果您希望编写代码来处理 PC 客户机数据库，如 dBase、Foxbase 或 Access，则您可能会使用第一种方法，并且拥有用户机器上的所有代码。更大的客户机-服务器数据库产品（如 IBM 的 DB2）已提供了第 3 级别的驱动程序。 两层模型和三层模型 当数据库和查询它的应用程序在同一台机器上，而且没有服务器代码的干预时，我们将生成的程序称为两层模型。一层是应用程序，而另一层是数据库。在 JDBC-ODBC 桥系统中通常是这种情况。 当一个应用程序或 applet 调用服务器，服务器再去调用数据库时，我们称其为三层模型。当您调用称为“服务器”的程序时通常是这种情况。 编写 JDBC 代码访问数据库 用 ODBC 注册您的数据库连接数据库 所有与数据库有关的对象和方法都在 java.sql 包中，因此在使用 JDBC 的程序中必须加入 "import java.sql.* "。 JDBC 要连接 ODBC 数据库，您必须首先加载 JDBC-ODBC 桥驱动程序 Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver"); 该语句加载驱动程序，并创建该类的一个实例。然后，要连接一个特定的数据库，您必须创建 Connect 类的一个实例，并使用 URL 语法连接数据库。 String url = "jdbc:odbc:Northwind";Connection con = DriverManager.getConnection(url); 请注意，您使用的数据库名是您在 ODBC 设置面板中输入的“数据源”名称。 URL 语法可能因数据库类型的不同而变化极大。 jdbc:subprotocol:subname 第一组字符代表连接协议，并且始终是 jdbc。还可能有一个子协议，在此处，子协议被指定为 odbc。它规定了一类数据库的连通性机制。如果您要连接其它机器上的数据库服务器，可能也要指定该机器和一个子目录： jdbc:bark//doggie/elliott 最后，您可能要指定用户名和口令，作为连接字符串的一部分： jdbc:bark//doggie/elliot;UID=GoodDog;PWD=woof 访问MSSQL Server方法：(驱动程序需要：msutil.jar,msbase.jar,mssqlServer.jar)DBDriver=com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriverURL=jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=demousername=sapassword=maxcon=10mincon=1poolName=SkyDev 利用我们开发的数据库类，使用方法如下：DbObject DbO = new DbObject(new SqlServerConnectionFactory("localhost",1433, "demo", "sa", ""));Connection con = DbO.getConnection();//类代码（不含连接工厂实现）package skydev.modules.data;public final class SqlServerConnectionFactoryextends ConnectionFactory {private final String dbDriver ="com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver";private String host;private int port;private String databaseName;public SqlServerConnectionFactory() {super.setDriverName(dbDriver);}/**** @param host 数据库所在的主机名：如"localhost"* @param port SQL服务器运行的端口号，如果使用缺省值 1433，传入一个负数即可* @param databaseName 数据库名称* @param userName 用户名* @param password 口令*/public SqlServerConnectionFactory(String host,int port,String databaseName,String userName,String password) {this.setHost(host);this.setPort(port);this.setDatabaseName(databaseName);this.setUserName(userName);this.setPassword(password);init();}private void init() {super.setDriverName(dbDriver);super.setUrl("jdbc:microsoft:sqlserver://" + host.trim() + ":" +new Integer(port).toString() + ";DatabaseName=" +databaseName.trim());//super.setUrl("jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=demo");}……//------------------------------------------------------------------------------------ 访问MySQL的方法：DBDriver=com.mysql.jdbc.DriverURL=jdbc:mysql://localhost/demousername=password=maxcon=5mincon=1poolName=zhengmao 访问数据库 一旦连接到数据库，就可以请求表名以及表列的名称和内容等信息，而且您可以运行 SQL 语句来查询数据库或者添加或修改其内容。可用来从数据库中获取信息的对象有： DatabaseMetaData 有关整个数据库的信息：表名、表的索引、数据库产品的名称和版本、数据库支持的操作。 ResultSet 关于某个表的信息或一个查询的结果。您必须逐行访问数据行，但是您可以任何顺序访问列。 ResultSetMetaData 有关 ResultSet 中列的名称和类型的信息。 尽管每个对象都有大量的方法让您获得数据库元素的极为详细的信息，但在每个对象中都有几种主要的方法使您可获得数据的最重要信息。然而，如果您希望看到比此处更多的信息，建议您学习文档以获得其余方法的说明。 ResultSet ResultSet 对象是 JDBC 中最重要的单个对象。从本质上讲，它是对一个一般宽度和未知长度的表的一种抽象。几乎所有的方法和查询都将数据作为 ResultSet 返回。ResultSet 包含任意数量的命名列，您可以按名称访问这些列。它还包含一个或多个行，您可以按顺序自上而下逐一访问。在您使用 ResultSet 之前，必须查询它包含多少个列。此信息存储在 ResultSetMetaData 对象中。 //从元数据中获得列数ResultSetMetaData rsmd;rsmd = results.getMetaData();numCols = rsmd.getColumnCount(); 当您获得一个 ResultSet 时，它正好指向第一行之前的位置。您可以使用 next() 方法得到其他每一行，当没有更多行时，该方法会返回 false。由于从数据库中获取数据可能会导致错误，您必须始终将结果集处理语句包括在一个 try 块中。 您可以多种形式获取 ResultSet 中的数据，这取决于每个列中存储的数据类型。另外，您可以按列序号或列名获取列的内容。请注意，列序号从 1 开始，而不是从 0 开始。ResultSet 对象的一些最常用方法如下所示。 getInt(int); 将序号为 int 的列的内容作为整数返回。 getInt(String); 将名称为 String 的列的内容作为整数返回。 getFloat(int); 将序号为 int 的列的内容作为一个 float 型数返回。 getFloat(String); 将名称为 String 的列的内容作为 float 型数返回。 getDate(int); 将序号为 int 的列的内容作为日期返回。 getDate(String); 将名称为 String 的列的内容作为日期返回。 next(); 将行指针移到下一行。如果没有剩余行，则返回 false。 Close(); 关闭结果集。 getMetaData(); 返回 ResultSetMetaData 对象。 ResultSetMetaData 您使用 getMetaData() 方法从 ResultSet 中获取 ResultSetMetaData 对象。您可以使用此对象获得列的数目和类型以及每一列的名称。 getColumnCount(); 返回 ResultSet 中的列数。 getColumnName(int); 返回列序号为 int 的列名。 getColumnLabel(int); 返回此列暗含的标签。 isCurrency(int); 如果此列包含带有货币单位的一个数字，则返回 true。 isReadOnly(int); 如果此列为只读，则返回 true。 isAutoIncrement(int); 如果此列自动递增，则返回 true。这类列通常为键，而且始终是只读的。 getColumnType(int); 返回此列的 SQL 数据类型。这些数据类型包括 BIGINTBINARYBITCHARDATEDECIMALDOUBLEFLOATINTEGERLONGVARBINARYLONGVARCHAR NULLNUMERICOTHERREALSMALLINTTIMETIMESTAMPTINYINTVARBINARYVARCHAR DatabaseMetaData DatabaseMetaData 对象可为您提供整个数据库的信息。您主要用它获取数据库中表的名称，以及表中列的名称。由于不同的数据库支持不同的 SQL 变体，因此，也有多种方法查询数据库支持哪些 SQL 方法。 getCatalogs() 返回该数据库中的信息目录列表。使用 JDBC-ODBC Bridge 驱动程序，您可以获得用 ODBC 注册的数据库列表。这很少用于 JDBC-ODBC 数据库。 getTables(catalog, schema,tableNames, columnNames) 返回表名与 tableNames 相符而且列名与 columnNames 相符的所有表的说明。 getColumns(catalog, schema,tableNames, columnNames) 返回表名与 tableNames 相符而且列名与 columnNames 相符的所有表列说明。 getURL(); 获得您所连接的 URL 名称。 getDriverName(); 获得您所连接的数据库驱动程序的名称。获取有关表的信息 您可以使用 DataBaseMetaData 的 getTables() 方法来获取数据库中表的信息。这个方法有如下4个 String 参数： results =dma.getTables(catalog, schema, tablemask, types[]); 其中参数的意义是： Catalog 要在其中查找表名的目录名。对于 JDBC-ODBC 数据库以及许多其他数据库而言，可将其设置为 null。这些数据库的目录项实际上是它在文件系统中的绝对路径名称。 Schema 要包括的数据库“方案”。许多数据库不支持方案，而对另一些数据库而言，它代表数据库所有者的用户名。一般将它设置为 null。 Tablemask 一个掩码，用来描述您要检索的表的名称。如果您希望检索所有表名，则将其设为通配符 %。请注意，SQL 中的通配符是 % 符号，而不是一般 PC 用户的 * 符号。 types[] 这是描述您要检索的表的类型的 String 数组。数据库中通常包括许多用于内部处理的表，而对作为用户的您没什么价值。如果它是空值，则您会得到所有这些表。如果您将其设为包含字符串“TABLES”的单元素数组，您将仅获得对用户有用的表格。 一个简单的 JDBC 程序 我们已经学习了 JDBC 的所有基本功能，现在我们可以编写一个简单的程序，该程序打开数据库，打印它的表名以及某一表列的内容，然后对该数据库执行查询。此程序如下所示：package skydevkit;import java.sql.*;public class JdbcOdbc_test {ResultSet results;ResultSetMetaData rsmd;DatabaseMetaData dma;Connection con;public JdbcOdbc_test() throws SQLException {String url = "jdbc:odbc:Northwind";try {//加载 JDBC-ODBC 桥驱动程序Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver");con = DriverManager.getConnection(url);//连接数据库dma = con.getMetaData();//获取数据库的元数据System.out.println("Connected to:" + dma.getURL());System.out.println("Driver " + dma.getDriverName());} catch (Exception e) {System.out.println(e);}try {Statement stmt = con.createStatement();results = stmt.executeQuery("select * from 客户;");ResultSetMetaData resultMetaData = results.getMetaData();int cols = resultMetaData.getColumnCount();String resultRow = "";for (int i = 1; i < cols; i++) {resultRow += resultMetaData.getColumnName(i) + ";";}System.out.println(resultRow);while (results.next()) {resultRow = "";for (int i = 1; i < cols; i++) {try {resultRow += results.getString(i) + ";";} catch (NullPointerException e) {System.out.println(e.getMessage());}}System.out.println(resultRow);}} catch (Exception e) {System.out.println("query exception");} finally {results.close();}}} 补充高级内容 关于调用SQLServer存储过程的例子：（用到了我们开发的数据库连接类）CREATE PROCEDURE [dbo].[sp_getStudentByName](@name char(10))ASSelect * from Students where [Name]=@nameGODbObject DbO = new DbObject(new SqlServerConnectionFactory("localhost",1433, "demo", "sa", ""));Connection con = DbO.getConnection();CallableStatement pstmt = null;System.out.println("TestDB1()............");/* try {pstmt = con.prepareCall("{call sp_getStudentById(?)}");pstmt.setInt(1, 1);}*/try {pstmt = con.prepareCall("{call sp_getStudentByName(?)}"); //注意参数如何传递pstmt.setString(1, "Tom");}…… 使用输出参数：CREATE PROCEDURE [dbo].[sp_insertStudent](@name char(10),@age int,@id int OUTPUT) ASinsert into Students([Name],[Age]) values (@name,@age)select @id=@@IDENTITYGOtry {pstmt = con.prepareCall("{call sp_insertStudent(?,?,?)}");pstmt.setString(1, "zengqingsong");pstmt.setInt(2, 22);pstmt.registerOutParameter(3, Types.INTEGER);pstmt.executeUpdate();int id = pstmt.getInt(3);System.out.println(id);} 使用返回参数的例子：CREATE PROCEDURE [dbo].[sp_insertStudent](@name char(10),@age int,@id int OUTPUT) ASinsert into Students([Name],[Age]) values (@name,@age)select @id=@@IDENTITY –测试输出参数return 30 –测试返回30GOtry {pstmt = con.prepareCall("{?=call sp_insertStudent(?,?,?)}");pstmt.setString(2, "zengqingsong");pstmt.setInt(3, 22);pstmt.registerOutParameter(4, Types.INTEGER);pstmt.registerOutParameter(1, Types.INTEGER);int ret = pstmt.executeUpdate(); //执行影响的行数int ret2 = pstmt.getInt(1); //返回参数（输出参数）int id = pstmt.getInt(4); //输出参数System.out.println(ret);System.out.println(ret2);System.out.println(id);

数据库是以某种文件结构存储的一系列信息表，这种文件结构使您能够访问这些表、选择表中的列、对表进行排序以及根据各种标准选择行。数据库通常有多个 索引与这些表中的许多列相关联，所以我们能尽可能快地访问这些表。 以员工记录为例，您可以设想一个含有员工姓名、地址、工资、扣税以及津贴等内容的表。让我们考虑一下这些内容可能如何组织在一起。您可以设想一个表包含员工姓名、地址和电话号码。您希望保存的其它信息可能包括工资、工资范围、上次加薪时间、下次加薪时间、员工业绩评定等内容。 这些内容是否应保存在一个表格中？几乎可以肯定不应该如此。不同类别的员工的工资范围可能没有区别；这样，您可以仅将员工类型储存在员工记录表中，而将工资范围储存在另一个表中，通过类型编号与这个表关联。考虑以下情况：Key Lastname SalaryType SalaryType Min Max1 Adams 2 1 30000 450002 Johnson 1 2 45000 600003 Smyth 3 3 60000 750004 Tully 1 5 Wolff 2 SalaryType 列中的数据引用第二个表。我们可以想象出许多种这样的表，如用于存储居住城市和每个城市的税值、健康计划扣除金额等的表。每个表都有一个主键列（如上面两个表中最左边的列）和若干数据列。在数据库中建立表格既是一门艺术，也是一门科学。这些表的结构由它们的范式指出。我们通常说表属于1NF、2NF 或 3NF。 第一范式：表中的每个表元应该只有一个值（永远不可能是一个数组）。(1NF) 第二范式：满足 1NF，并且每一个非主键列完全依赖于主键列。这表示主键和该行中的剩余表元之间是 1 对 1 的关系。(2NF) 第三范式：满足 2NF，并且所有非主键列是互相独立的。任何一个数据列中包含的值都不能从其他列的数据计算得到。(3NF) 现在，几乎所有的数据库都是基于“第三范式 (3NF)”创建的。这意味着通常都有相当多的表，每个表中的信息列都相对较少。 从数据库中获取数据 假设我们希望生成一个包含员工及其工资范围的表，在我们设计的一个练习中将使用这个表。这个表格不是直接存在在数据库中，但可以通过向数据库发出一个查询来构建它。我们希望得到如下所示的一个表：Name Min MaxTully $30,000.00 $45,000.00Johnson $30,000.00 $45,000.00Wolff $45,000.00 $60,000.00Adams $45,000.00 $60,000.00Smyth $60,000.00 $75,000.00 我们发现，获得这些表的查询形式如下所示SELECT DISTINCTROW Employees.Name, SalaryRanges.Min,SalaryRanges.Max FROM Employees INNER JOIN SalaryRanges ON Employees.SalaryKey = SalaryRanges.SalaryKeyORDER BY SalaryRanges.Min; 这种语言称为结构化查询语言，即 SQL，而且它是几乎目前所有数据库都可以使用的一种语言。SQL-92 标准被认为是一种基础标准，而且已更新多次。 数据库的种类 PC 上的数据库，如 dBase、Borland Paradox、Microsoft Access 和 FoxBase。 数据库服务器：IBM DB/2、Microsoft SQL Server、 Oracle、Sybase、SQLBase 和 XDB。

数据库是以某种文件结构存储的一系列信息表，这种文件结构使您能够访问这些表、选择表中的列、对表进行排序以及根据各种标准选择行。数据库通常有多个 索引与这些表中的许多列相关联，所以我们能尽可能快地访问这些表。 以员工记录为例，您可以设想一个含有员工姓名、地址、工资、扣税以及津贴等内容的表。让我们考虑一下这些内容可能如何组织在一起。您可以设想一个表包含员工姓名、地址和电话号码。您希望保存的其它信息可能包括工资、工资范围、上次加薪时间、下次加薪时间、员工业绩评定等内容。 这些内容是否应保存在一个表格中？几乎可以肯定不应该如此。不同类别的员工的工资范围可能没有区别；这样，您可以仅将员工类型储存在员工记录表中，而将工资范围储存在另一个表中，通过类型编号与这个表关联。考虑以下情况：Key Lastname SalaryType SalaryType Min Max1 Adams 2 1 30000 450002 Johnson 1 2 45000 600003 Smyth 3 3 60000 750004 Tully 1 5 Wolff 2 SalaryType 列中的数据引用第二个表。我们可以想象出许多种这样的表，如用于存储居住城市和每个城市的税值、健康计划扣除金额等的表。每个表都有一个主键列（如上面两个表中最左边的列）和若干数据列。在数据库中建立表格既是一门艺术，也是一门科学。这些表的结构由它们的范式指出。我们通常说表属于1NF、2NF 或 3NF。 第一范式：表中的每个表元应该只有一个值（永远不可能是一个数组）。(1NF) 第二范式：满足 1NF，并且每一个非主键列完全依赖于主键列。这表示主键和该行中的剩余表元之间是 1 对 1 的关系。(2NF) 第三范式：满足 2NF，并且所有非主键列是互相独立的。任何一个数据列中包含的值都不能从其他列的数据计算得到。(3NF) 现在，几乎所有的数据库都是基于“第三范式 (3NF)”创建的。这意味着通常都有相当多的表，每个表中的信息列都相对较少。 从数据库中获取数据 假设我们希望生成一个包含员工及其工资范围的表，在我们设计的一个练习中将使用这个表。这个表格不是直接存在在数据库中，但可以通过向数据库发出一个查询来构建它。我们希望得到如下所示的一个表：Name Min MaxTully $30,000.00 $45,000.00Johnson $30,000.00 $45,000.00Wolff $45,000.00 $60,000.00Adams $45,000.00 $60,000.00Smyth $60,000.00 $75,000.00 我们发现，获得这些表的查询形式如下所示SELECT DISTINCTROW Employees.Name, SalaryRanges.Min,SalaryRanges.Max FROM Employees INNER JOIN SalaryRanges ON Employees.SalaryKey = SalaryRanges.SalaryKeyORDER BY SalaryRanges.Min; 这种语言称为结构化查询语言，即 SQL，而且它是几乎目前所有数据库都可以使用的一种语言。SQL-92 标准被认为是一种基础标准，而且已更新多次。 数据库的种类 PC 上的数据库，如 dBase、Borland Paradox、Microsoft Access 和 FoxBase。 数据库服务器：IBM DB/2、Microsoft SQL Server、 Oracle、Sybase、SQLBase 和 XDB。 所有这些数据库产品都支持多种相对类似的 SQL 方言，因此，所有数据库最初看起来好象可以互换。每种数据库都有不同的性能特征，而且每一种都有不同的用户界面和编程接口。 ODBC 如果我们能够以某种方式编写不依赖于特定厂商的数据库的代码，并且能够不改变自己的调用程序即可从这些数据库中得到相同的结果，那将是一件很好的事。如果我们可以仅为所有这些数据库编写一些封装，使它们具有相似的编程接口，这种对数据库编程独立于供应商的特性将很容易实现。 什么是 JDBC？ JDBC 是对 ODBC API 进行的一种面向对象的封装和重新设计，它易于学习和使用，并且它真正能够使您编写不依赖厂商的代码，用以查询和操纵数据库。尽管它与所有 Java API 一样，都是面向对象的，但它并不是很高级别的对象集. 除 Microsoft 之外，多数厂商都采用了 JDBC，并为其数据库提供了 JDBC 驱动程序；这使您可轻松地真正编写几乎完全不依赖数据库的代码。另外，JavaSoft 和 Intersolv 已开发了一种称为 JDBC-ODBC Bridge 的产品，可使您连接还没有直接的 JDBC 驱动程序的数据库。支持 JDBC 的所有数据库必须至少可以支持 SQL-92 标准。这在很大程度上实现了跨数据库和平台的可移植性。 安装和使用 JDBC JDBC 的类都被归到 java.sql 包中，在安装 Java JDK 1.4时会自动安装。然而，如果您想使用 JDBC-ODBC 桥。JDBC-ODBC 驱动程序可从 Sun 的 Java 网站 (http://java.sun.com/) 轻松地找到并下载。在您扩充并安装了这个驱动程序后，必须执行下列步骤： 将 jdbc-odbcclasses; 路径添加到您的 PATH 环境变量中。 将 jdbc-odbcclasses; 路径添加到您的 CLASSPATH 环境变量中。 JDBC 驱动程序的类型 Java 程序连接数据库的方法实际上有四种： 1. JDBC-ODBC 桥和 ODBC 驱动程序 -- 在这种方式下，这是一个本地解决方案，因为 ODBC 驱动程序和桥代码必须出现在用户的每台机器中。从根本上说这是一个临时解决方案。 2. 本机代码和 Java 驱动程序 -- 它用另一个本地解决方案（该平台上的 Java 可调用的本机代码）取代 ODBC 和 JDBC-ODBC 桥。 3. JDBC 网络的纯 Java 驱动程序 -- 由 Java 驱动程序翻译的 JDBC 形成传送给服务器的独立协议。然后，服务器可连接任何数量的数据库。这种方法使您可能从客户机 Applet 中调用服务器，并将结果返回到您的 Applet。在这种情况下，中间件软件提供商可提供服务器。 4. 本机协议 Java 驱动程序 -- Java 驱动程序直接转换为该数据库的协议并进行调用。这种方法也可以通过网络使用，而且可以在 Web 浏览器的 Applet 中显示结果。在这种情况下，每个数据库厂商将提供驱动程序。 如果您希望编写代码来处理 PC 客户机数据库，如 dBase、Foxbase 或 Access，则您可能会使用第一种方法，并且拥有用户机器上的所有代码。更大的客户机-服务器数据库产品（如 IBM 的 DB2）已提供了第 3 级别的驱动程序。 两层模型和三层模型 当数据库和查询它的应用程序在同一台机器上，而且没有服务器代码的干预时，我们将生成的程序称为两层模型。一层是应用程序，而另一层是数据库。在 JDBC-ODBC 桥系统中通常是这种情况。 当一个应用程序或 applet 调用服务器，服务器再去调用数据库时，我们称其为三层模型。当您调用称为“服务器”的程序时通常是这种情况。 编写 JDBC 代码访问数据库 用 ODBC 注册您的数据库连接数据库 所有与数据库有关的对象和方法都在 java.sql 包中，因此在使用 JDBC 的程序中必须加入 "import java.sql.* "。 JDBC 要连接 ODBC 数据库，您必须首先加载 JDBC-ODBC 桥驱动程序 Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver"); 该语句加载驱动程序，并创建该类的一个实例。然后，要连接一个特定的数据库，您必须创建 Connect 类的一个实例，并使用 URL 语法连接数据库。 String url = "jdbc:odbc:Northwind";Connection con = DriverManager.getConnection(url); 请注意，您使用的数据库名是您在 ODBC 设置面板中输入的“数据源”名称。 URL 语法可能因数据库类型的不同而变化极大。 jdbc:subprotocol:subname 第一组字符代表连接协议，并且始终是 jdbc。还可能有一个子协议，在此处，子协议被指定为 odbc。它规定了一类数据库的连通性机制。如果您要连接其它机器上的数据库服务器，可能也要指定该机器和一个子目录： jdbc:bark//doggie/elliott 最后，您可能要指定用户名和口令，作为连接字符串的一部分： jdbc:bark//doggie/elliot;UID=GoodDog;PWD=woof 访问MSSQL Server方法：(驱动程序需要：msutil.jar,msbase.jar,mssqlServer.jar)DBDriver=com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriverURL=jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=demousername=sapassword=maxcon=10mincon=1poolName=SkyDev 利用我们开发的数据库类，使用方法如下：DbObject DbO = new DbObject(new SqlServerConnectionFactory("localhost",1433, "demo", "sa", ""));Connection con = DbO.getConnection();//类代码（不含连接工厂实现）package skydev.modules.data;public final class SqlServerConnectionFactoryextends ConnectionFactory {private final String dbDriver ="com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver";private String host;private int port;private String databaseName;public SqlServerConnectionFactory() {super.setDriverName(dbDriver);}/**** @param host 数据库所在的主机名：如"localhost"* @param port SQL服务器运行的端口号，如果使用缺省值 1433，传入一个负数即可* @param databaseName 数据库名称* @param userName 用户名* @param password 口令*/public SqlServerConnectionFactory(String host,int port,String databaseName,String userName,String password) {this.setHost(host);this.setPort(port);this.setDatabaseName(databaseName);this.setUserName(userName);this.setPassword(password);init();}private void init() {super.setDriverName(dbDriver);super.setUrl("jdbc:microsoft:sqlserver://" + host.trim() + ":" +new Integer(port).toString() + ";DatabaseName=" +databaseName.trim());//super.setUrl("jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=demo");}……//------------------------------------------------------------------------------------ 访问MySQL的方法：DBDriver=com.mysql.jdbc.DriverURL=jdbc:mysql://localhost/demousername=password=maxcon=5mincon=1poolName=zhengmao 访问数据库 一旦连接到数据库，就可以请求表名以及表列的名称和内容等信息，而且您可以运行 SQL 语句来查询数据库或者添加或修改其内容。可用来从数据库中获取信息的对象有： DatabaseMetaData 有关整个数据库的信息：表名、表的索引、数据库产品的名称和版本、数据库支持的操作。 ResultSet 关于某个表的信息或一个查询的结果。您必须逐行访问数据行，但是您可以任何顺序访问列。 ResultSetMetaData 有关 ResultSet 中列的名称和类型的信息。 尽管每个对象都有大量的方法让您获得数据库元素的极为详细的信息，但在每个对象中都有几种主要的方法使您可获得数据的最重要信息。然而，如果您希望看到比此处更多的信息，建议您学习文档以获得其余方法的说明。 ResultSet ResultSet 对象是 JDBC 中最重要的单个对象。从本质上讲，它是对一个一般宽度和未知长度的表的一种抽象。几乎所有的方法和查询都将数据作为 ResultSet 返回。ResultSet 包含任意数量的命名列，您可以按名称访问这些列。它还包含一个或多个行，您可以按顺序自上而下逐一访问。在您使用 ResultSet 之前，必须查询它包含多少个列。此信息存储在 ResultSetMetaData 对象中。 //从元数据中获得列数ResultSetMetaData rsmd;rsmd = results.getMetaData();numCols = rsmd.getColumnCount(); 当您获得一个 ResultSet 时，它正好指向第一行之前的位置。您可以使用 next() 方法得到其他每一行，当没有更多行时，该方法会返回 false。由于从数据库中获取数据可能会导致错误，您必须始终将结果集处理语句包括在一个 try 块中。 您可以多种形式获取 ResultSet 中的数据，这取决于每个列中存储的数据类型。另外，您可以按列序号或列名获取列的内容。请注意，列序号从 1 开始，而不是从 0 开始。ResultSet 对象的一些最常用方法如下所示。 getInt(int); 将序号为 int 的列的内容作为整数返回。 getInt(String); 将名称为 String 的列的内容作为整数返回。 getFloat(int); 将序号为 int 的列的内容作为一个 float 型数返回。 getFloat(String); 将名称为 String 的列的内容作为 float 型数返回。 getDate(int); 将序号为 int 的列的内容作为日期返回。 getDate(String); 将名称为 String 的列的内容作为日期返回。 next(); 将行指针移到下一行。如果没有剩余行，则返回 false。 Close(); 关闭结果集。 getMetaData(); 返回 ResultSetMetaData 对象。 ResultSetMetaData 您使用 getMetaData() 方法从 ResultSet 中获取 ResultSetMetaData 对象。您可以使用此对象获得列的数目和类型以及每一列的名称。 getColumnCount(); 返回 ResultSet 中的列数。 getColumnName(int); 返回列序号为 int 的列名。 getColumnLabel(int); 返回此列暗含的标签。 isCurrency(int); 如果此列包含带有货币单位的一个数字，则返回 true。 isReadOnly(int); 如果此列为只读，则返回 true。 isAutoIncrement(int); 如果此列自动递增，则返回 true。这类列通常为键，而且始终是只读的。 getColumnType(int); 返回此列的 SQL 数据类型。这些数据类型包括 BIGINTBINARYBITCHARDATEDECIMALDOUBLEFLOATINTEGERLONGVARBINARYLONGVARCHAR NULLNUMERICOTHERREALSMALLINTTIMETIMESTAMPTINYINTVARBINARYVARCHAR DatabaseMetaData DatabaseMetaData 对象可为您提供整个数据库的信息。您主要用它获取数据库中表的名称，以及表中列的名称。由于不同的数据库支持不同的 SQL 变体，因此，也有多种方法查询数据库支持哪些 SQL 方法。 getCatalogs() 返回该数据库中的信息目录列表。使用 JDBC-ODBC Bridge 驱动程序，您可以获得用 ODBC 注册的数据库列表。这很少用于 JDBC-ODBC 数据库。 getTables(catalog, schema,tableNames, columnNames) 返回表名与 tableNames 相符而且列名与 columnNames 相符的所有表的说明。 getColumns(catalog, schema,tableNames, columnNames) 返回表名与 tableNames 相符而且列名与 columnNames 相符的所有表列说明。 getURL(); 获得您所连接的 URL 名称。 getDriverName(); 获得您所连接的数据库驱动程序的名称。获取有关表的信息 您可以使用 DataBaseMetaData 的 getTables() 方法来获取数据库中表的信息。这个方法有如下4个 String 参数： results =dma.getTables(catalog, schema, tablemask, types[]); 其中参数的意义是： Catalog 要在其中查找表名的目录名。对于 JDBC-ODBC 数据库以及许多其他数据库而言，可将其设置为 null。这些数据库的目录项实际上是它在文件系统中的绝对路径名称。 Schema 要包括的数据库“方案”。许多数据库不支持方案，而对另一些数据库而言，它代表数据库所有者的用户名。一般将它设置为 null。 Tablemask 一个掩码，用来描述您要检索的表的名称。如果您希望检索所有表名，则将其设为通配符 %。请注意，SQL 中的通配符是 % 符号，而不是一般 PC 用户的 * 符号。 types[] 这是描述您要检索的表的类型的 String 数组。数据库中通常包括许多用于内部处理的表，而对作为用户的您没什么价值。如果它是空值，则您会得到所有这些表。如果您将其设为包含字符串“TABLES”的单元素数组，您将仅获得对用户有用的表格。 一个简单的 JDBC 程序 我们已经学习了 JDBC 的所有基本功能，现在我们可以编写一个简单的程序，该程序打开数据库，打印它的表名以及某一表列的内容，然后对该数据库执行查询。此程序如下所示：package skydevkit;import java.sql.*;public class JdbcOdbc_test {ResultSet results;ResultSetMetaData rsmd;DatabaseMetaData dma;Connection con;public JdbcOdbc_test() throws SQLException {String url = "jdbc:odbc:Northwind";try {//加载 JDBC-ODBC 桥驱动程序Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver");con = DriverManager.getConnection(url);//连接数据库dma = con.getMetaData();//获取数据库的元数据System.out.println("Connected to:" + dma.getURL());System.out.println("Driver " + dma.getDriverName());} catch (Exception e) {System.out.println(e);}try {Statement stmt = con.createStatement();results = stmt.executeQuery("select * from 客户;");ResultSetMetaData resultMetaData = results.getMetaData();int cols = resultMetaData.getColumnCount();String resultRow = "";for (int i = 1; i < cols; i++) {resultRow += resultMetaData.getColumnName(i) + ";";}System.out.println(resultRow);while (results.next()) {resultRow = "";for (int i = 1; i < cols; i++) {try {resultRow += results.getString(i) + ";";} catch (NullPointerException e) {System.out.println(e.getMessage());}}System.out.println(resultRow);}} catch (Exception e) {System.out.println("query exception");} finally {results.close();}}} 补充高级内容 关于调用SQLServer存储过程的例子：（用到了我们开发的数据库连接类）CREATE PROCEDURE [dbo].[sp_getStudentByName](@name char(10))ASSelect * from Students where [Name]=@nameGODbObject DbO = new DbObject(new SqlServerConnectionFactory("localhost",1433, "demo", "sa", ""));Connection con = DbO.getConnection();CallableStatement pstmt = null;System.out.println("TestDB1()............");/* try {pstmt = con.prepareCall("{call sp_getStudentById(?)}");pstmt.setInt(1, 1);}*/try {pstmt = con.prepareCall("{call sp_getStudentByName(?)}"); //注意参数如何传递pstmt.setString(1, "Tom");}…… 使用输出参数：CREATE PROCEDURE [dbo].[sp_insertStudent](@name char(10),@age int,@id int OUTPUT) ASinsert into Students([Name],[Age]) values (@name,@age)select @id=@@IDENTITYGOtry {pstmt = con.prepareCall("{call sp_insertStudent(?,?,?)}");pstmt.setString(1, "zengqingsong");pstmt.setInt(2, 22);pstmt.registerOutParameter(3, Types.INTEGER);pstmt.executeUpdate();int id = pstmt.getInt(3);System.out.println(id);} 使用返回参数的例子：CREATE PROCEDURE [dbo].[sp_insertStudent](@name char(10),@age int,@id int OUTPUT) ASinsert into Students([Name],[Age]) values&n

数据库是以某种文件结构存储的一系列信息表，这种文件结构使您能够访问这些表、选择表中的列、对表进行排序以及根据各种标准选择行。数据库通常有多个 索引与这些表中的许多列相关联，所以我们能尽可能快地访问这些表。 以员工记录为例，您可以设想一个含有员工姓名、地址、工资、扣税以及津贴等内容的表。让我们考虑一下这些内容可能如何组织在一起。您可以设想一个表包含员工姓名、地址和电话号码。您希望保存的其它信息可能包括工资、工资范围、上次加薪时间、下次加薪时间、员工业绩评定等内容。 这些内容是否应保存在一个表格中？几乎可以肯定不应该如此。不同类别的员工的工资范围可能没有区别；这样，您可以仅将员工类型储存在员工记录表中，而将工资范围储存在另一个表中，通过类型编号与这个表关联。考虑以下情况：Key Lastname SalaryType SalaryType Min Max1 Adams 2 1 30000 450002 Johnson 1 2 45000 600003 Smyth 3 3 60000 750004 Tully 1 5 Wolff 2 SalaryType 列中的数据引用第二个表。我们可以想象出许多种这样的表，如用于存储居住城市和每个城市的税值、健康计划扣除金额等的表。每个表都有一个主键列（如上面两个表中最左边的列）和若干数据列。在数据库中建立表格既是一门艺术，也是一门科学。这些表的结构由它们的范式指出。我们通常说表属于1NF、2NF 或 3NF。 第一范式：表中的每个表元应该只有一个值（永远不可能是一个数组）。(1NF) 第二范式：满足 1NF，并且每一个非主键列完全依赖于主键列。这表示主键和该行中的剩余表元之间是 1 对 1 的关系。(2NF) 第三范式：满足 2NF，并且所有非主键列是互相独立的。任何一个数据列中包含的值都不能从其他列的数据计算得到。(3NF) 现在，几乎所有的数据库都是基于“第三范式 (3NF)”创建的。这意味着通常都有相当多的表，每个表中的信息列都相对较少。 从数据库中获取数据 假设我们希望生成一个包含员工及其工资范围的表，在我们设计的一个练习中将使用这个表。这个表格不是直接存在在数据库中，但可以通过向数据库发出一个查询来构建它。我们希望得到如下所示的一个表：Name Min MaxTully $30,000.00 $45,000.00Johnson $30,000.00 $45,000.00Wolff $45,000.00 $60,000.00Adams $45,000.00 $60,000.00Smyth $60,000.00 $75,000.00 我们发现，获得这些表的查询形式如下所示SELECT DISTINCTROW Employees.Name, SalaryRanges.Min,SalaryRanges.Max FROM Employees INNER JOIN SalaryRanges ON Employees.SalaryKey = SalaryRanges.SalaryKeyORDER BY SalaryRanges.Min; 这种语言称为结构化查询语言，即 SQL，而且它是几乎目前所有数据库都可以使用的一种语言。SQL-92 标准被认为是一种基础标准，而且已更新多次。 数据库的种类 PC 上的数据库，如 dBase、Borland Paradox、Microsoft Access 和 FoxBase。 数据库服务器：IBM DB/2、Microsoft SQL Server、 Oracle、Sybase、SQLBase 和 XDB。

数据库是以某种文件结构存储的一系列信息表，这种文件结构使您能够访问这些表、选择表中的列、对表进行排序以及根据各种标准选择行。数据库通常有多个 索引与这些表中的许多列相关联，所以我们能尽可能快地访问这些表。 以员工记录为例，您可以设想一个含有员工姓名、地址、工资、扣税以及津贴等内容的表。让我们考虑一下这些内容可能如何组织在一起。您可以设想一个表包含员工姓名、地址和电话号码。您希望保存的其它信息可能包括工资、工资范围、上次加薪时间、下次加薪时间、员工业绩评定等内容。 这些内容是否应保存在一个表格中？几乎可以肯定不应该如此。不同类别的员工的工资范围可能没有区别；这样，您可以仅将员工类型储存在员工记录表中，而将工资范围储存在另一个表中，通过类型编号与这个表关联。考虑以下情况：Key Lastname SalaryType SalaryType Min Max1 Adams 2 1 30000 450002 Johnson 1 2 45000 600003 Smyth 3 3 60000 750004 Tully 1

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网购现如今已经成为了我们生活的日常部分，非常有利于我们的日常生活。电商的发展离不开的是物流体系的完善。今天就和各位朋友讲解一下国内最大物流联盟"三通一达"中的优秀企业--韵达股份。在正式带领小伙伴们研究韵达股份之前，我归纳了一份物流行业龙头股名单给你们，点击就可以领取：宝藏资料：物流行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：韵达股份，它的重要业务为综合性快递物流服务，在国内是翘楚快递物流企业之一，正在竭尽全力构建智慧快递物流生态体系。快递、仓配、国际业务、云便利、商业及新业务的"生态圈"都属于是韵达的公司业务,致力于建成国内领先、世界一流的物流综合服务提供商。公司的基本情况大家已经了解了，接下来就说说公司的优势之处，看看值不值得我们投资？优势一、国内快递业领军企业之一在国内快递行业里处于领先位置的韵达股份，一直对核心资产、核心资源的投资保持定力，将自动化智能化设备、网络信息平台和业务充分性融合在了一起，应用改善货品结构、实施加盟商自跑、自营转运枢纽等办法，实现了快件时效、人均效能、运营效率和服务质量等管理指标的持续提升，在运营成本和全程时效方面都有所降低。韵达在科技数智化、管理智慧化、设备智能化、枢纽转运中心直营化、人才团队稳定化等方面具有较明显的竞争优势，是公司的核心竞争力。优势二、在全网全链路实施一体式数智化管理管控的领先优势韵达股份从未停止过对科技孜孜不倦的探索，用科技创新和智能管理驱动有效聚焦全网的核心的资源，在转运中心、自动化设备、高效运力运能等核心功能区深入进行信息化、数据化、智慧化建设和升级。从创立到现在，在全网全链路实现一体式、数智化管理管控方面已经具备了十分明显的竞争优势，促进实现科学技术与精细化运营管理的完美结合，有利于实现公司向物流科技集团转型，将公司塑造成以快递又为核心，周边产业链同布局发展的科技型的服务公司。由于篇幅受限，更多关于韵达股份的深度报告和风险提示，在这篇研报当中都能体现出来，点击即可查看：【深度研报】韵达股份点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看国内视角来看：一方面，网购渗透率不断提升、下沉市场潜力释放、直播电商等新增长点将持续为快递行业提供驱动力，服务保障能力持续增强支撑快递需求有效释放，快递件量很有希望会维持高速增长；其次，行业竞争一直在加剧，但在监管力度方面得到提升，价格战极有可能阶段性缓和，头部企业有望改善盈利能力，加固壁垒。国际视角来看：内需稳健+外贸超旺，利用国内外的交融促进，快递、物流以及供应链行业飞速地发展着。综上所述，我认为韵达股份公司作为机械设备中可以排的上号的企业，在行业处于转型升级关键期的节点，或将得到高速发展。然而文章具有一定的时间局限性，要是想要关于韵达股份未来发展更专业的分析，点击以下链接，有专业的投顾帮你诊股，看下韵达股份现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测韵达股份还有机会吗？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

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　　EoC （Ethernet over coax）即基于同轴的以太网，简单理解为电脑通过广电网络访问互联网。　　常见的EOC终端接口如下图所示：　　硬件上，电脑的网卡通过网线直接与上图中的以太网网口相连即可，再通过windows系统PPPOE拨号上网。　　对EOC终端联网状态的简单判断如下图：　　当EOC终端正常运行（电视信号正常），电脑过来的网线接入EOC终端的网口，上图中以太网指示灯是绿灯长亮，当电脑通过PPPOE拨号上网浏览，上图中以太网指示灯是绿灯长亮，红灯闪烁。

通联数据股份公司（Data Yes）是由金融和高科技资深专家发起，万向集团投资成立的一家金融资讯和投资管理服务公司。致力于通过新一代的信息技术和投资理念打造国际一流的、具有革命性意义的金融服务平台，为客户提供更专业和更全面的服务。总部位于中国上海陆家嘴金融区，在美国硅谷设有分公司。通联智能量化投研平台：1、 雅典娜 ——智能事件研究雅典娜是基于自然人机交互的智能事件策略研究与分析平台；是针对中国A股市场事件驱动型策略，提供分析研究服务的专业化服务产品；用户可以使用自然语言，研究影响证券价格变动的政经社会事件库，进行股票筛选以及自定义交易策略回测配置。2、 通联策略研究通联策略研究是以先进的分布式计算方式为基础，为金融投资团队提供高速一体化的策略分析、优化与管理的专业化服务平台；功能包括策略信号的复合加工与Alpha提纯处理、收益风险效率优化组合的构建与生成、策略回测表现的归因分析等。3、 通联智能研报通联智能研报是利用多元化的智能学习技术实现实时跟踪市场热点，迅速捕捉市场情绪，系统解读投资价值的个股研究平台；它聚合了规模庞大的因子、新闻、研究报告等数据，通过数据挖掘和文本语义分析技术，为用户提供最新最全面反应市场动态的个股研究信息。温馨提示：以上内容仅供参考。应答时间：2021-09-15，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

联邦制药临床数据管理员加班严重。联邦制药临床数据管理员工作量大，繁琐，每天都有大量临床数据需要处理，所以需要经常加班才能完成数据管理工作，所以说联邦制药临床数据管理员加班严重。

不断增长的数据 随着云计算、数字媒体、5G的迅猛发展和物联网的广泛应用，组织需要随时随地满足即时处理数据的需求。物联网连接的人员、设备、传感器的数量预计将超过万亿。物联网设备涵盖了消费类电器、智能工业机器，甚至自动驾驶 汽车 ，正以前所未有的数据量和速度迅速淹没现有的互联网基础设施。根据调查机构Gartner公司的研究，数据爆炸将对网络和IT基础设施提出巨大的需求，成为新架构范例的主要驱动力，而这种新架构范例通常被称为边缘计算。它将把数据生产和计算的处理从大型数据中心转移到边缘。 人们对数据的需求不断增长，对即时数据的需求正促成一场技术革命。这一切正改变着计算世界——与技术的交互方式，计算行业的基础设施，满足数据存储和处理的速度等等，因为数据需求正以指数级的速度不断增加。数据的这种转移和由此产生的流量对数据中心行业产生了巨大的影响。延迟和性能成为组织衡量数据中心的共同标准。而边缘成为服务和消费之间的最低延迟点。这意味着组织的内容尽可能贴近人们的眼球，云计算 游戏 平台尽可能靠近 游戏 玩家，组织应用程序和工作负载尽可能靠近用户，物联网数据聚合点尽可能靠近传感器。而以更快速度到达边缘的服务提供商将提供差异化的用户体验，从接近用户上获得性能的实质性好处，也获得更接近客户的附加效率和经济效益。 为了保持竞争力，全球数据中心供应商必须履行对数字化转型的承诺，包括云存储和处理来自物联网设备的大量数据。根据希捷公司委托进行的DataAge 2025调查研究，2018年影响数据中心空间的趋势说明，边缘计算通过部署指导方向、结构的网络解决方案来改变对数据中心距离的需求，同时满足设施的不同需求，以优化和管理基础设施和数据中心运营的功能。 边缘计算和支持SDN的数据中心只是说明数据与保护和实现通信的数据中心之间相互依赖的一些趋势。对于内容永不满足的需求和持续的信息收集，以及对该信息的处理也推动了对新型互联网的需求，其中包括更分散的网络架构。优化数据中心和网络基础设施会影响数据创建和使用的数量、速度和首选位置。数据需求的增长已经表明需要强大的互联网基础设施和即时可访问的数据中心，从核心到边缘和微边缘，支持、存储和互连几乎每个设备的数据。 迁移到边缘数据中心的数据 许多为人力资源、客户管理和业务流程模块提供基于云计算的业务应用程序的全球性公司已进入边缘数据中心市场，以优化终端用户的体验。在业务中，许多场景需要立即访问从资产管理、流程优化和预测分析到超链接世界中供应链管理实时需求的数据。 因此，行业专家认识到边缘计算是一种可以补充和取代传统云计算的新型计算架构，并大量增加更多的边缘数据中心。边缘计算背后的基本思想是将计算和存储资源分布到数百万甚至数十亿个不同位置的设备中，以提供满足日益增长的数字应用和服务需求所必需的分布式支持。边缘计算解决方案旨在通过园区网络、蜂窝网络、数据中心网络或云计算的分散式扩展为数据中心和云计算服务提供补充。 通过边缘计算增强数据中心的能力 根据调研机构IDC公司的数据，用户对数据的需求将在2019年继续上升，而随着 科技 的进步、行业的兴衰、数据的流动，计算服务的结构也将发生变化。推动数据消费需求的是边缘计算。定义分布式边缘计算的移动可以简化为几个战略优势：速度、容量、效率、成本和响应能力。 根据Gartner公司的另一份报告，到2022年，它所需的边缘计算和分布式架构将成为所有数字业务的必要解决方案。40％的大型企业将边缘计算原则上纳入2021年的规划项目，与2017年的不到1%相比显著上升。边缘计算可以支持商业生态系统，该生态系统在快速数据和实时整体管理方面蓬勃发展。 面临边缘计算的中断 从基于云计算的中央计算网络转向更加分散的边缘计算模型的影响是深远的，特别是相对于部署在边缘的各种设备的需求。正如从大型机到基于个人电脑的客户端-服务器架构的转变对技术行业产生的巨大影响一样，从基于云计算的模型向物联网驱动的边缘计算环境过渡将产生巨大影响，并要求企业适应快速变革的速度。 边缘计算对端点设备（诸如网关和边缘服务器等一系列新的中间设备）将提出更多要求，这些设备将支持完整的边缘计算环境。这些设备需要相当大的内置计算和存储能力来处理应用程序和工作负载。边缘计算将继续把工作负载传递给云计算，但长期目标是在多个不同边缘元素之间分配工作负载。 在一个颠覆和不断改进的技术行业中，数据中心不断响应变革和创新。其颠覆性趋势正在提高生产力、灵活性、价值和数据中心能力。这些趋势带来了令人兴奋的潜力，现在是考虑边缘计算和数据中心如何影响组织运营的时候了。 征稿啦 IDC圈 公众号秉持着「与千万人共成长」理念，如果你有优质的文章：或是行业热点事件、技术趋势的真知灼见，或是深度的应用实践，欢迎投稿! 投稿邮箱 | sarah.l@idcquan.com

边缘计算服务器是一种将计算和存储资源放在离数据源更近的位置，以实现更快速、更可靠的数据处理和分析的技术。相比于传统的云计算方式，边缘计算可以更快地响应用户需求，降低网络延迟和带宽使用。我们公司用的叫瑞驰的一个品牌。

李新建：男，现任公司财务总监兼董事会秘书，1966年7月出生，中国国籍，无境外永久居留权，本科学历。1988年7月至1996年12月，任职于中原制药厂财务部；1996年12月至2002年12月，任郑州会计师事务所副所长；2003年1月至2014年2月，任河南辉煌科技股份有限公司财务总监、董事会秘书；2015年1月至2016年1月，任博睿有限财务总监；2016年2月至今，任博睿数据财务总监、董事会秘书，目前兼任郑州瑞龙制药股份有限公司、光明乳业股份有限公司独立董事。

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如果是需要盘中选股（例如涨跌幅选股），用大智慧、通达信这些软件的公式平台就可以实现。公式平台是一个简单的小程序，容易写，使用也方便。也有专门提供金融实时行情API接口的，例如微盛的金融实时行情API接口，这个是专业的，需要专门的程序员才能使用，不适合普通投资者。

金10网站的，推荐你也可以用汇通网的财经日历，金10网站的数据影响一栏有时候会写的不大准确

财经日历的图表中心，也就是全球经济指标，会有全球各个主要国家或地区的经济数据，有中国、美国、欧元区、英国、日本等。经济指标包含：非农数据、GDP、CPI、贸易、经济活动等等。FX168财经网-日历-图表中心，可以查看你想要查看的经济数据。

国际经济数据发布时间表 指标名称 公布时间 市场敏感度非农就业指数美国东部时间上午8点30分；一般在每月的第一个星期五发布，数据覆盖刚刚结束的月份，每月一次非常高ISM制造业指数上午10点整（美国东部时间）；在相应月份结束后第一个工作日发布，每月一次非常高消费者物价指数（CPI）美国东部时间上午8时30分；在报告当月的第二周或第三周发布，每月一次非常高生产者物价指数 (PMI)美国东部时间上午8点30分；报告在当月末的两周后发布，每月一次。非常高耐用品订单货美东时间上午8点30分；一般在相关月份结束后3-4周发布，每月一次。高零售额美国东部时间上午8点30分；在相关月份结束后的第二个星期可以得到，每月一次。高周度失业救济申请美国东部时间每周四上午8点30分；数据覆盖到上周（截止至上周六）。每周一次。高雇佣成本指数美国东部时间上午8点30分；在4月、7月、10月和1月的最后一个星期四发布。每季度一次。中到高芝加哥采购经纪人指数美国东部时间上午10点整；一般在相关月份的最后一个工作日发布。每月一次。中到高国内生产总值美国东部时间上午8点30分；预先估计分别在1月、4月、7月、10月的最后一个星期公布。以后有两轮修正，每次修正相隔一个月。（经济分析局估计2006年会将GDP的公布提前两个星期。）每季度一次从中到高联邦储备委员会的褐皮书美国东部时间下午2点；在每次FOMC会议前的两个星期三发布，每年8次。中消费者信心指数美国东部时间上午10点整；在所调查的那个月的最后一个星期二发布，每月一次中，但在经济运行的转折点可能高度敏感密歇根大学消费者情绪调查美国东部时间上午9点45分；初步数字的公布在每月的第二个星期五，最后数字的公布在同月的最后一个星期五。半月一次中，但在经济转折时期可能有很高的敏感度。生产率和成本上午8点30分（美国东部时间）；初步的报告约在每季度结束后五周发布。每季度一次。中新屋开工和建造许可证美国东部时间上午8点30分发布，通常在覆盖月份结束后第2-3周发布。每月一次。中成品房销售额美国东部时间上午10点；报告在当月结束后四周发布。每月一次。中新建住房销售额美国东部时间上午10点；报告当月结束后四周左右发布，每月一次。中工业产值和产能利用美国东部时间上午9点15分；一般在每月的15日左右公布，报告上一个月的内容。 每月一次。中商品和服务的国际贸易美东时间上午8点30分；数据在每月的第二周发布，每月一次。中成品房销售额美国东部时间上午10点；报告在当月结束后四周发布。每月一次。中周度住房抵押贷款申请和全美拖欠情况调查市场美东时间上午7点30分；每周三发布，覆盖到上周五。全美拖欠情况调查的单独报告在每季度结束后两个半月发布，每周一次。中连锁店周度销售额（同步比较两指标）国际购物中心协会/瑞银集团周销售额速报（美国东部时间上午7点45分；周度调查每周二发布，覆盖上个星期截止到星期六的数据。月度调查在下个月的第一或第二个星期四发布。分别为每周和每月一次）中连锁店周度销售额（同步比较两指标）约翰逊红皮书平均指数（付费才能查看）美国东部时间上午8点55分；周度调查每星期二发布，覆盖上个星期截止到星期六的数据。月度调查在下个月的第一个星期四发布，分别为每周和每月一次。中纽约州制造业调查美国东部时间的上午八点三十分；在报告当月的第15天左右发布。每月一次。中费城联邦储备银行的商业展望调查美国东部时间中午12点；数据在报告当月的第三个星期四发布。每月一次。低到中经常账目平衡美国东部时间上午8点30分；数据在季度结束后的两个半月发布。每季度一次。低到中领先经济指标指数美国东部时间上午10点整；报告在相关月份结束后的第三个星期公布。每月一次。低到中工厂订货量（正式说法：生产商，出货商，存货量和订货量）上午10点整（美国东部时间）；一般在每月结束后4-5个星期发布。每月一次低到中企业存货（正式的说法：生产和贸易存货及销售额）美国东部时间上午8点30分；一般在相关月份结束后6个星期发布。每月一次。低到中瑞士银行投资者乐观指数美国东部时间上午8点30分；在与数据相关的月份的第四个星期一发布。每月一次。现在低。将来可能变高。住房市场指数美国东部时间下午一点；每月中旬发布，覆盖当月的前半月活动。每月一次。低建筑支出美国东部时间上午10点，报告在当月结束后五周发布。每月一次。低供应管理协会非制造额景气调查美国东部时间上午10点整；在报告所涉及月份结束后的第三个工作日发布。每月一次。低进出口价格美国东部时间上午8点30分；数据在报告月份结束后大约两周发布。每月一次低实际收入美国东部时间上午8点30分；和CPI同一天发布，每月中旬公布上个月的收入。每月一次。低雇员报酬的雇主成本美国东部时间上午10点；在报告季度结束后3个月左右发布。每季度一下。低消费者未偿付信贷下午三点整（美国东部时间）；大约在被报道的月份结束后5-6周发布。每月一次。低剑桥消费者信贷指数美东时间上午8点30分；每月的第5个工作日公布。与美联储公布消费者未偿付信贷指数为同一天。每月一次。低招聘广告指数美国东部时间上午10点整；一般在每月的最后一个星期四发布，数据覆盖刚结束的月份。每月一次。低公司裁员报告美国东部时间上午10点整；一般在相应月份结束后一个星期发布。每月一次。 低大规模裁员统计美国东部时间上午10点整；报告在相应月份结束后四个星期发布。每月一次。低电子商务零售额上午10点整（美国东部时间）；在数据所对应的季度结束后七周发布。每季度一次。低堪萨斯市联邦储备银行的制造业调查美东时间上午11点；报告在调查月份结束后两周左右发布。每月一次。低里士满联邦储备银行：五个地区的制造业活动美国东部时间上午10点；报告在每月的第二个星期二发布，报道上个月的情况。每月一次。低芝加哥联邦储备银行：全国活动指数美国东部时间上午10点；通常在报告月份结束后四到五周发布。每月一次。低德国工业产值（非美指标排名第一）发布时间：上午11点（欧洲大陆时间）；每月的第二周发布两个月前的状况（例如3月的数据说明1月的产出。）每月一次。非美指标排名第一德国伊弗研究所景气调查欧洲时间的上午10点；当月的第四周公布。每月一次。非美指标排名第二德国消费者物价指数欧洲大陆时间上午七点；初步的CPI于每月的25号左右公布，最终的数据于两周后公布。每月一次。非美指标排名第三日本短观调查当地时间的上午8点50分；结果在4月，7月，10月初及12月中旬发布。每季度一次。非美指标排名第四日本工业产值上午8点50分（当地时间）；初步的报告在下个月的最后一周发布。修正的报告在初步报告的2～3周后发布。（例如，10月的数据在11月的最后一周发布，修正的报告在12月中旬发布。）每月一次。非美指标排名第五法国月度商业景气调查上午8点45分（欧洲大陆时间）；调查当月末发布。每月一次。非美指标排名第六欧元区采购经纪人指数和全球采购经纪人指数欧元区制造业经纪人指数（PMI）：上午9点（伦敦时间）；每月的第一个交易日发布。全球制造业PMI：上午11点（纽约时间）；每月的第一个交易日发布。每月一次非美指标排名第七经济合作与发展组织的合成领先指标中午（欧洲大陆时间）；在每月第一周的星期五发布数据，报告两个月前的活动。（例如，1月的发布报告11月的领先指标。）每月一次。非美指标排名第八中国工业产值下午3点30分到4点30分之间（当地时间）；通常在覆盖月份结束的四周后发布。每月一次。非美指标排名第九美国商品市场数据发布时间表 数据名称公布大致日期公布部门原油、油品库存及炼厂数据每周三（遇假日顺延一天）能源资料协会短期能源展望每月6－12日能源资料协会能源市场报告月初国际能源署农产品月度供需报告每月中旬农业部季度谷物库存每季度末农业部农作物种植意向报告每年3月末农业部农作物周度作物生长报告4月—11月的每周一农业部农产品周度出口销售报告每周四农业部农产品周度出口检验报告每周一农业部全球铝供求及库存报告月底国际铝业协会全球锌、铅供求及库存报告每月中下旬国际锌铅研究小组全球铜供求及库存报告每月20-23日国际铜研究组织全球基础金属报告每月20-23日全球金属统计局美国商品期货持仓报告每周五商品期货交易管理委员会以上时间表或已有修改，内容仅供参考，请以官方时间为主。放上去了才知道格式乱了，将就着看吧，实在不行我给你发个Word也行。

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　　(1) 美元走势　　美元虽然没有黄金那样的稳定，但是它比黄金的流动性要好得多。因此，美元被认为是第一类的钱，黄金是第二类。当国际政局紧张不明朗时，人们都会因预期金价会上涨而购入黄金。但是最多的人保留在自己手中的货币其实时美元。假如国家在战乱时期需要从它国购买武器或者其它用品，也会沽空手中的黄金，来换取美元。因此，在政局不稳定时期美元未必会升，还要看美元的走势。简单的说，美元强黄金就弱；黄金强美元就弱。通常投资人士才储蓄保本时，取黄金就会舍美元，取美元就会舍黄金。黄金虽然本身不是法定货币，但始终有其价值，不会贬值成废铁。若美元走势强劲，投资美元升值机会大，人们自然会追逐美元。相反，当美元在外汇市场上越弱时，黄金价格就会越强。　　(2)战乱及政局震荡时期　　战争和政局震荡时期，经济的发展会收到很大的限制。任何当地的货币，都由于可能会由于通货膨胀而贬值。这时，黄金的重要性就淋漓尽致的发挥出来了。由于黄金具有公认的特性，为国际公认的交易媒介，在这种时刻，人们都会把目标投向黄金。对黄金的抢购，也必然会造成金价的上升。但是也有其他的因素共同的制约。比如，在89至92年间，世界上出现了许多的政治动荡和零星战乱，但金价却没有因此而上升。原因就是当时人人持有美金，舍弃黄金。故投资者不可机械的套用战乱因素来预测金价，还要考虑美元等其它因素。　　(3)世界金融危机　　假如出现了世界级银行的倒闭，金价会有什么反应呢？　　其实，这种情况的出现就是因为危机的出现。人们自然都会保留金钱在自己的手上，银行会出现大量的挤兑或破产倒闭。情况就像前不久的阿根廷经济危机一样，全国的人民都要从银行兑换美元，而国家为了保留最后的投资机会，禁止了美元的兑换，从而发生了不断的骚乱，全国陷入了恐慌之中。当美国等西方大国的金融体系出现了不稳定的现象时，世界资金便会投向黄金，黄金需求增加，金价即会上涨。黄金在这时就发挥了资金避难所的功能。唯有在金融体系稳定的情况下，投资人士对黄金的信心就会大打折扣，将黄金沽出造成金价下跌。　　(4)通货膨胀　　我们知道，一个国家货币的购买能力，是基于物价指数而决定的。当一国的物价稳定时，其货币的购买能力就越稳定。相反，通货率越高，货币的购买力就越弱，这种货币就愈缺乏吸引力。如果美国和世界主要地区的物价指数保持平稳，持有现金也不会贬值，又有利息收入，必然成为投资者的首选。　　相反，如果通涨剧烈，持有现金根本没有保障，收取利息也赶不上物价的暴升。人们就会采购黄金，因为此时黄金的理论价格会随通涨而上升。西方主要国家的通涨越高，以黄金作保值的要求也就越大，世界金价亦会越高。其中，美国的通涨率最容易左右黄金的变动。而一些较小国家，如智力、乌拉圭等，每年的通涨最高能达到400倍，却对金价毫无影响。　　(5)石油价格　　黄金本身是通涨之下的保值品，与美国通涨形影不离。石油价格上涨意味着通涨会随之而来，金价也会随之上涨。　　(6)本地利率　　投资黄金不会获得利息，其投资的获利全凭价格上升。在利率偏低时，衡量之下，投资黄金会有一定的益处；但是利率升高时，收取利息会更加吸引人，无利息黄金的投资价值就会下降，既然黄金投资的机会成本较大，那就不如放在银行收取利息更加稳定可靠。特别是美国的利息升高时，美元会被大量的吸纳，金价势必受挫。　　利率与黄金有着密切的联系，如果本国利息较高，就要考虑一下丧失利息收入去买黄金是否值得。　　(7)经济状况　　经济欣欣向荣，人们生活无忧，自然会增强人们投资的欲望，民间购买黄金进行保值或装饰的能力会大为增加，金价也会得到一定的支持。相反之下，民不聊生，经济萧条时期，人们连吃饭穿衣的基本保障都不能满足，又哪里会有对黄金投资的兴致呢？金价必然会下跌。经济状况也是构成黄金价格波动的一个因素。　　(8)黄金供需关系　　金价是基于供求关系的基础之上的。如果黄金的产量大幅增加，金价会受到影响而回落。但如果出现矿工长时间的罢工等原因使产量停止增加，金价就会在求过于供的情况下升值。此外，新采金技术的应用、新矿的发现，均令黄金的供给增加，表现在价格上当然会令金价下跌。一个地方也可能出现投资黄金的风习，例如在日本出现的黄金投资热潮，需大为增加，同时也导致了价格的节节攀升。　　对于黄金走势的基本分析有许多方面，当我们在利用这些因素是，就应当考虑到它们各自作用的强度到底有多大。找到每个因素的主次地位和影响时间段，来进行最佳的投资决策。　　黄金的基本分析在时间段上分为短期（通常是三个月）因素，和长期因素。我们对于其影响作用要分别对待。　　财经日历中：　　1．日本短观报告　　日本政府每季会对近一万家企业作未来产业趋势调查，调查企业对短期经济前景的信心，以及对现时与未来经济状况与公司盈利前景的看法。负数结果表示对经济前景感到悲观的公司多于感到乐观的公司，而正数则表示对经济前景感到乐观的公司多于感到悲观的公司。　　根据历史显示，日本政府每季公布的企业短观报告数据极具代表性，能准确的预测日本未来的经济走势，因此与股市和日元汇率波动有相当的联动性。　　2．美联储系统注解　　美联储（The Fed）是根据1913年美国国会的一项法案设立的。在美联储成立之前，美国经济所需要的资金和信贷活动都由一个分散化的银行系统来承担。　　每月，美联储货币政策委员会都将召开货币政策会议，对各联储银行收集来的消息和其他相关经济信息进行分析，并对当前和未来的经济形势作出评估，随即决定采用什么方式来配合经济的增长或延缓经济的下滑，包括利率水平的决定。　　由于美国经济在世界上的主导地位，美联储对国内和国际经济的看法和政策都显得非常重要，对外汇市场常常有较大的影响。　　3．消费者信贷余额　　消费者信贷余额（Consumer Credit），包括用于购买商品和服务的将于两个月及两个月以上偿还的家庭贷款。　　在西方国家，贷款消费是一种很普遍的现象，在购买大宗商品，比如房屋、汽车，或是购买大宗服务，比如接受大学教育等情况下，向银行申请贷款的民众数量会相当多，从而形成消费者信贷余额。　　通常来讲，如果消费者信贷余额不出现大幅波动的话，外汇市场对该数据的反应并不强烈。同时，我们不能孤立的解读消费者信贷余额，要结合其他数据综合考察　　4．汽车销售　　汽车销售（Auto Sales）是消费者支出的重要组成部分，同时能很好地反映出消费者对经济前景的信心。　　通常，汽车销售情况是我们了解一个国家经济循环强弱情况的第一手资料，早于其他个人消费数据的公布。因此，汽车销售为随后公布的零售额和个人消费支出提供了很好的预示作用，汽车销售额占零售额的25%和整个消费总额的8%。另外，汽车销售还可以作为预示经济衰退和复苏的早期信号。　　汽车销售额如果上升，一般预示着该国经济的转好和消费者消费意愿的增强，对该国货币利好，同时可能伴随着该国利率的上升，刺激该国货币汇率上扬。　　5．IFO经济景气指数　　IFO经济景气指数(IFO Business Climate Index)是由德国IFO研究机构所编制，为观察德国经济状况的重要领先指标。IFO是德国经济信息研究所注册协会的英文缩写，1949年成立于慕尼黑，是一家公益性的、独立的经济研究所，被称为德国政府智库之一。　　IFO经济景气指数的编制，是对包括制造业、建筑业及零售业等各产业部门每个月均进行调查，每次调查所涵盖的企业家数在7000家以上，依企业评估目前的处境状况，以及短期内企业的计划及对未来半年的看法而编制出的指数。　　由于IFO经济景气指数为每月公布讯息，并且调查了企业对未来的看法，而且涵盖的部门范围广，因此在经济走势预测上的参考性较高。　　6．ISM指数　　ISM指数是由美国供应管理协会公布的重要数据，对反映美国经济繁荣度及美元走势均有重要影响。　　美国供应管理协会（the Institute for Supply Management，ISM）是全球最大、最权威的采购管理、供应管理、物流管理等领域的专业组织。该组织立于1915年，其前身是美国采购管理协会，目前拥有会员45000多名、179个分会，是全美最受尊崇的专业团体之一。　　ISM指数分为制造业指数和非制造业指数两项。　　ISM供应管理协会制造业指数由一系列分项指数组成，其中以采购经理人指数最具有代表性。该指数是反映制造业在生产、订单、价格、雇员、交货等各方面综合发展状况的晴雨表，通常以50为临界点，高于50被认为是制造业处于扩张状态，低于50则意味着制造业的萎缩，影响经济增长的步伐。　　ISM供应管理协会非制造业指数反映的是美国非制造业商业活动的繁荣程度，当其数值连续位于50以上水平时，表明非制造业活动扩张，价格上升，往往预示着整体经济正处于一个扩张状态；反之，当其数值连续位于50以下水平时，往往预示着整体经济正处于一个收缩状态。　　7．采购经理人指数（PMI)　　采购经理人指数（Purchase Management Index）是衡量制造业在生产、新订单、商品价格、存货、雇员、订单交货、新出口订单和进口等八个范围的状况。　　采购经理人指数是以百分比来表示，常以50%作为经济强弱的分界点：即当指数高于50%时，被解释为经济扩张的讯号。当指数低于50%，尤其是非常接近40%时，则有经济萧条的忧虑。它是领先指标中一项非常重要的附属指针，市场较为看重美国采购经理人指数，它是美国制造业的体检表，在全美采购经理人指数公布前，还会公布芝加哥采购经理人指数，这是全美采购经理人指数的一部分，市场往往会就芝加哥采购经理人的表现来对全国采购经理人指数做出预期。　　除了对整体指数的关注外，采购经理人指数中的支付物价指数及收取物价指数也被视为物价指标的一种，而其中的就业指数更常被用来预测失业率及非农业就业人口的表现。　　8．平均时薪　　平均小时薪金（Average Hourly Earnings）是用平均每小时和每周收入衡量私人非农业部门的工作人员的工资和薪水水平。　　每小时收入数据反映了每小时基础工资率的变化，并反映了加班的奖金增长情况，平均小时薪金可能较早地反映出行业工资和薪水成本变化趋势与雇用成本指数相辅相成，共同为衡量总劳动成本提供参考。　　该指标存在着一定的易变性和局限性，但仍然是一个月中关于通货膨胀的头条消息，外汇市场主要关注每月和各年随季节调整的平均每小时和每周工资的变化情况。一般而言，如果预计平均小时薪金能引起利率的上涨，那么每小时工资的迅速上涨对该国货币而言将形成利好刺激，反之亦然。在美国，该指标由联邦储备委员会进行监控。　　9、产能利用率　　产能利用率(Capacity Utilization)，也叫设备利用率，是工业总产出对生产设备的比率，简单的理解，就是实际生产能力到底有多少在运转发挥生产作用。　　统计该数据时，涵盖的范围包括制造业、矿业、公用事业、耐久商品、非耐久商品、基本金属工业、汽车业及汽油等八个项目。代表上述产业的产能利用程度。　　当产能利用率超过95%以上，代表设备使用率接近全部，通货膨胀的压力将随产能无法应付而急速升高，在市场预期利率可能升高情况下，对一国货币是利多。反之如果产能利用率在90%以下，且持续下降，表示设备闲置过多，经济有衰退的现象，在市场预期利率可能降低情况下，对该国货币是利空。市场一般最为重视美国的产能利用数据。　　在美国，一般每月中旬公布前一个月的数据。　　10．耐用品订单　　耐用品订单(Durable Good Orders)代表未来一个月内，对不易耗损的物品订购数量，该数据反应了制造业活动情况，就定义而言，订单泛指有意购买、而预期马上交运或在未来交运的商品交易。　　该统计数据包括，对汽车、飞机等重工业产品和制造业资本用品，其它诸如电器等物品订购情况的统计。　　由于该统计数据包括了国防部门用品及运输部门用品，这些用品均为高价产品，这两个部门数据变化对整体数据有很大的影响，故市场也较注重扣除国防部门用品及运输部门用品后数据的变化情况。总体而言，若该数据增长，则表示制造业情况有所改善，利好该国货币。反之若降低，则表示制造业出现萎缩，对该国货币利空。市场一般最为重视美国耐用品订单指数。　　在美国，一般在每月下旬公布前一个月数据。　　11．生产者物价指数　　生产者物价指数（Producer Price Index），英文缩写为PPI，主要用于衡量各种商品在不同生产阶段的价格变化情况，与消费者物价指数一样，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。　　对于外汇市场而言，市场更加关注的是最终产品PPI的月度变化情况。由于食品价格因季节变化加大，而能源价格也经常出现意外波动，为了能更清晰地反映出整体商品的价格变化情况，一般将食品和能源价格的变化剔除，从而形成“核心生产者物价指数”，进一步观察通货膨胀率变化趋势。　　在美国，美国生产者物价指数的资料搜集由美国劳工局负责，他们以问卷的方式向各大生产厂商搜集资料，搜集的基准月是每个月包含13日在内该星期的2300种商品的报价，再加权换算成百进位形态，为方便比较，基期定为1967年。　　一般而言，当生产者物价指数增幅很大而且持续加速上升时，该国央行相应的反应是采取加息对策阻止通货膨胀快速上涨，则该国货币升值的可能性增大；反之亦然。　　12．经常帐　　贸易经常帐(Current Account)为一国收支表上的主要项目，内容记载一个国家与外国包括因为商品、劳务进出口、投资所得、其它商品与劳务所得以及其他因素所产生的资金流出与流入的状况。　　如果其余额是正数（顺差），表示本国的净国外财富或净国外投资增加。如果是负数（逆差），表示本国的净国外财富或投资减少。　　通常来讲，一国经常帐逆差扩大，该国币值将贬值，顺差扩大，该国货币将升值。　　在西方国家，通常每月或每季都会公布经常帐数据，但一个月的贸易数据对市场的参考作用并不大，每个季度经过调整的经常帐才较为重要。　　在7、80年代，经常帐赤字曾经对外汇市场有着较大的影响，目前这种影响力已经有所消退，但对于美国，经常帐赤字仍然对美元有着较大的影响力。　　13．财政赤字　　财政，也就是一国政府的收支状况。一国政府在每一财政年度开始之初，总会制定一个当年的财政预算方案，若实际执行结果收入大于支出，为财政赢余，支出大于收入，为财政赤字。　　一国之所以会出现财政赤字，有许多原因。有的是为了刺激经济发展而降低税率或增加政府支出，有的则因为政府管理不当，引起大量的逃税或过分浪费。当一个国家财政赤字累积过高时，就好像一间公司背负的债务过多一样，对国家的长期经济发展而言，并不是一件好事，对于该国货币亦属长期的利空，且日后为了要解决财政赤字只有靠减少政府支出或增加税收，这两项措施，对于经济或社会的稳定都有不良的影响。一国财政赤字若加大，该国货币会下跌，反之，若财政赤字缩小，表示该国经济良好，该国货币会上扬。　　在美国，财政部一般在每月的第17个政府工作日会公布上个月联邦政府预算执行情况。美国政府一向以财政赤字而闻名，前总统克林顿时代赤字转为赢余，但小布什上台后，适逢经济衰退，又对外连续用兵，导致再次出现高额赤字。　　14．新屋开工及营建许可　　建筑类指标在各国公布的数据体系中一般占有较重要的地位，因为房地产业对于现代化经济体都有举足轻重的地位，而且一国经济景气与否也往往会在建筑类指标上反映出来。　　在美国，新屋开工通常在每月的16号至19号间公布。　　通常来讲，新屋开工与营建许可的增加，理论上对于该国货币来说是利好因素，将推动该国货币走强，新屋开工与营建许可的下降或低于预期，将对该国货币形成压力。　　15．消费者物价指数　　消费者物价指数（Consumer Price Index），英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指针。　　许多经济学家为了分析的目的而将部分指标排斥在外，主要是将容易波动的食品和能源价格剔除出去。这被称为核心消费者物价指数。　　消费者物价指数是讨论通货膨胀时最常提及的物价指数之一。消费者物价指数上升太多，有通货膨胀的压力，此时中央银行可能会通过调高利率来加以控制，对一国货币来说是利多。由于与生活相关的产品多为最终产品，其价格只涨不跌，因此，消费者物价指数也未能完全反应价格变动的实情，还要再结合其他数据才能通盘考察通货膨胀。　　不过，如果消费者物价指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定的因素的时候，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗，因此该指数过高的升幅并不被市场欢迎。　　在美国，目前的消费者物价指数是以1982年至1984年的平均物价水准为基期，涵盖了房屋支出、食品、交通、医疗、成衣、娱乐、其它等七大类，364种项目的物价来决定各种支出的权数，通常在每月的第三个星期公布。　　16．零售销售　　零售销售（Retail Sale），其实是零售销售数额的统计汇总，包括所有主要从事零售业务的商店以现金或信用形式销售的商品价值总额。服务业所发生的费用不包括在零售销售中。　　零售数据对于判定一国的经济现状和前景具有重要指导作用，因为零售销售直接反映出消费者支出的增减变化。在西方发达国家，消费者支出通常占到国民经济的一半以上，像美国、英国等国，这一比例可以占到三分之二。　　一国零售销售的提升,代表该国消费支出的增加，经济情况好转，利率可能会被调高，对该国货币有利，反之如果零售销售下降，则代表景气趋缓或不佳，利率可能调降，对该国货币偏向利空。　　在美国，通常在每月11－14日公布前一个月的零售销售数据。　　17．领先指标　　领先指数（Leading Indicator），也叫领先指标或先行指标，是预测未来经济发展情况的最重要的经济指标之一，是各种引导经济循环的经济变量的加权平均数。　　领先指数通常每月公布一次，各国公布时间不尽一致。假如领先指数连续三个月下降，则预示经济即将进入衰退期；若连续三个月上升，则表示经济即将繁荣或持续扩张。通常领先指标有6至9个月的领先时间，在美国，一般认为领先指标可以在经济衰退前11个月预测经济下滑，而在经济扩张前3个月可预测经济复苏。二战后，领先指数已经被成功的用来预测西方发达国家经济的荣枯拐点。　　通常来讲，外汇市场会对领先指数的剧烈波动做出强烈反应，领先指数的猛增将推动该国货币走强，领先指数的猛跌将促使该国货币走软。　　当前对外汇市场影响最大的当属美国的领先指数，由美国商务部公布，时间大体在每月的最后一个工作日。其他国家比如日本、瑞士、加拿大、德国等也会公布领先指数，德国的ZEW经济景气指数和IFO经济景气指数也包含一定领先指数的意味。　　18．GDP　　GDP，即国内生产总值，英文名称Gross Domestic Product，通常缩写为GDP。该指标是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。　　GDP是按市场价格计算的国内生产总值，是指一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。也就是说，日本公司在美国投资的工厂所创造的价值，也将计入美国的GDP。它涉及的是实实在在的经济活动。　　从经济学来讲，国内生产总值有三种形态，即价值形态、收入形态和产品形态。从价值形态看，它是所有常驻单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值与同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常驻单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常驻单位在一定时期内直接创造的收入之和；从产品形态看，它是货物和服务最终使用减去货物和服务进口。　　当然，作为普通的投资者，我们没有必要去过多的探究GDP的经济学意义，我们所要关注的是GDP对外汇市场的影响。　　GDP增长速度越快，表明该国经济发展越快，增速越慢，该国经济发展越慢，若GDP陷入负增长，则该国毫无疑问的陷入经济衰退。　　一般的来讲，若GDP维持较快的增速，将对该国货币会带来支撑，反之对该国货币起利空作用。这里的增长速度是一个相对的概念，假设A、B两国GDP的增速分别为1.5％和0.5％，尽管增速都不够快，但若这种速度维持一段时间，A国货币的走势将会好于B国货币。这里仅考虑的是GDP因素，实际的外汇走势还要综合其他因素来看，但GDP是最重要的经济数据之一，对外汇市场有着较大的影响。　　西方国家GDP的公布通常分为每月公布和每季公布，其中又以每季公布的GDP数据最为重要，投资者应考察该季度GDP与前一季度及去年同期数据相比的结果，增速提高，或高于预期，均可视为利好。　　19．非农业就业数字　　非农业就业数字（Non－Farm Payroll）为失业率数字其中的一个项目，这项目主要统计从事农业生产以外的职业变化情况，其中包括教师，服务行业，消费性行业等等。美国公布这项数据的时间和失业数字相同，同于每个月的第一个星期五发表。　　当社会经济蓬勃时，消费自然随之而增加。导致服务性行业的职位也就增多，因此这些数据是观察社会经济蓬勃程度的一项指标。财经日历中要注意所有关于美国的数据，如美国CPI高，就说明通胀高，对黄金利好。

一般来说星星越多，影响是越重要的 ，特别是三星以上的都要特别关注。但也不是绝对的，还要看数据公布实际情况来看对行情的影响。

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这个主要是看幅度问题，以上图为例，星星越多的越重要，比如GDP,如果GDP的增长又快又平稳，说明经济好，那么对货币起到支撑，也就是利多，反之利空。如果你投资是长周期就看年率，而短周期就看季率，每个指标你要看与上一期的幅度，根据幅度进行判断对经济的影响。具体的书籍太多，最简单的办法就是把每个指标弄清楚意思，再看影响。

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作为“搞金融的”很多年的人了，我每天都会穿梭在各个网站或者APP查看财经日历，了解最近有什么经济数据即将公布，有什么财经大事即将发生。汇聊app，就是很看到的一个软件，用的挺好，每次更新数据我都会第一时间接收到数据结果。包含了美国CPI数据、非农数据等，你看这个对你有帮助嘛

他们是买几个外语好的人，实时的翻译发布出来的新闻。新闻都是官方发布的，而且官方发布机构都有预告。（可能是这样，别人说的，我也不大清楚）

给的资料少查不了，在给个药名 批准文号 之类的

中国目前的粮食安全能够实现95%的大宗粮食自给率，这在国际社会上属于非常安全稳定的范围。随着民众越来越重视粮食安全问题，中国的粮食安全就成为了民众非常关心的话题，而据相关媒体透露，中国目前有9亿亩海外土地生产粮食，所以中国民众并不需要担心粮食安全危机会发生在中国。一、中国的粮食安全目前处于全球最顶级的水平。虽然很多媒体和网友喜欢拿大豆安全来说事，但实际上，大豆在整个粮食安全范围内，只占极小的比重，由于大豆有非常强的可替代性，所以大豆并不会引发中国的粮食安全危机，而除了大豆以外，中国在其他大宗粮食上，都有着多年的储备，所以中国民众并不需要担心中国会因为粮食安全，引发粮荒的情况出现。二、中国的粮食安全非常稳定，是因为中国有着多年的粮食储备。由于国际局势非常不稳定，这导致国际粮价一直处于飞速增长的态势，但是中国的粮价在这种情况下，却并没有出现飞速增长的趋势。而中国之所以会出现这样的情况，就是因为中国拥有多年的粮食储备。就算中国所种的粮食一年都无法收获，中国也不会出现断粮的情况。三、中国的粮食安全非常有保证，是因为中国能够实现95%的自给率。虽然中国每年都会进口一些国外的粮食，但是这并不是因为中国的粮食无法实现完全自给自足，而是为了增加粮食的多样性，改善一下粮食的口感。要知道在多种大宗粮食的自举率上，中国都遥遥领先于其他国家，正是由于中国在粮食生产方面有着很强的底气，所以中国在面对国际粮价增长时，才敢于维持低价。

老大你是定投，你每个月都在买，每个月购买的净值不一样的，你的持有成本和年初净值不一样的。基金公司公布的盈利是年底净值减去年初净值除以你啊初净值，你们的持有成本都不一样，这个不能这样比较的。

：非农数据通常指美国非农就业率，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以及服务性行业的职位也就增多。 当非农业就业数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况，理论上对汇率应当有利，并可能预示着更高的利率，而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币价值，反之亦然。因此，该数据是观察社会经济和金融发展程度和状况的一项重要指标。美国非农数据是跟其失业率数据一起发布的，俩个数据交相辉映，往往会达到事半功倍的效果。与该国消费市场以及经济发展程度关系密切。因此非农数据的数值增大，则表明美国经济走好，利好美元，而利空黄金;反之若其数值减小，则表明美国经济陷入低迷，自然是利空美元，利多黄金。

非农数据是每月第一个公布的重要经济数据，它反应了美国经济的趋势，是美国利率决策的一个重要参考指标，也起着基本的预警作用。非农数据其实就是最反映美国就业市场情况的，就业市场不景气，自然表明经济扩张不在，个人消费可能就减少，GDP自然增长减缓(消费构成美国GDP比重的70%多)这个指标对经济前景有着很强的预测性。目前业内人士纷纷预期今晚的美国非农数据将影响美联储加息时间，那么美国的非农数据到了多少才会真正的影响到美联储加息的时间点呢？耶伦在2016年杰克逊霍尔年度会议上曾经明确表示“近几个月升息理由已经增强”，这虽是市场焦点，但是，耶伦在演讲中也有新的陈述，称美联储的决定取决于经济数据是否能够“持续印证”其经济展望。通过这句话以及美联储官员近期的其他谈话可以看出，美国的非农新增就业人口只需稳健，不用特别亮丽，就能够促使美联储短期内加息。非农15万以上美联储可能9月加息。专家预计，8月份失业率可能从7月的4.9%降到4.8%。鉴于上述背景环境，美联储到底是在9月加息还是在12月加息，美国即将公布的8月份的非农就业报告变得尤为关键。如果8月数据包括创造就业岗位20万个或更多、薪资增速稳定提高、劳动参与率基本不变或小幅上升，且4.9%的失业率并未出现实质性升高，那么预计美联储将在9月加息25个基点。如果创造就业少于15万、薪资增长停滞或者减速、劳动参与率显著提升，且指向劳动力进一步过剩，那么预计美联储不会贸然加息。【拓展资料】非农数据：非农数据通常指美国非农就业率，非农业就业人数与失业率(Unemployment)一同公布，公布时间通常为每月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20：30。非农数据客观地反映了美国经济的兴衰。非农数据的影响：在近期汇率中美元对该数据极为敏感，高于前值，利好美元，低于预期，利空美元。在一月六日晚上九点半公布的大大低于预测值的“非农数据”，马上就导致了美元的大幅下降。一般下降的都会比较明显，很多投资者会以此来作为做单依据。美联储议息历来备受市场关注，是全球利率市场的重头戏，急先锋，风向标，令得全球政经界人士都洗耳恭听。而且美联储很看重非农数据，他们会根据非农数据的涨跌来判断经济的强弱以此在制定相应的货币政策，说直接点就是根据非农数据来决定加息或减息，以及加减息幅度。美国公布的非农数据，历来也都是金融市场的豪门宴，在金融市场具有瞬间兴风作浪的巨大威力.同时这两个数据从中长期趋势上看，又相辅相成，互相深度影响。

非农数据低于预期时，利好股票市场。非农数据高于预期时，利空股票市场 一、非农数据，是指美国非农就业率，非农就业人数与失业率这三个数值。 二、就业形势强劲的新闻会让股票投资者晕乎起来。随着有工作的人的数量增加，工作周期延长，雇员们很容易扮演消费者的角色，花更多的钱。结果就是：对营业额上升、利润增长的预期高了。这会促使股票价格重新上涨。唯一的例外是在经济过热、利润率和通货膨胀上升时，借债成本高会损害企业利益而压低股票价格。三、非农数据对投资的影响发布数据中有公布值、预期值和前值三个.简单来说我们直接将公布值与预期值进行比较分析就可以。因为市场目前价格已经反映了预期值，所以： 1、如果公布值<预期值，那么就会利空美元，利好金银原油，利好非美货币、利好新兴市场股市。 2、如果公布值>预期值，那么就会利好美元，利空金银原油，利空非美货币、利空新兴市场股市。 四、非农是美国的数据，主要影响美国股市，对中国股市基本无影响。就算有影响，对个股的影响不大，只对A股市场整体造成一些影响。非农数据是可以影响股市的。"非农数据既是反映美国就业市场状况的主要指标，也是美联储制定货币政策的关键依据之一，对投资市场的影响也十分明显。当非农数据公布值超出预期，表明美国就业情况发展良好，美国经济情况也进一步向好，股市是经济的晴雨表，即当经济发展较好时，会带动股市上涨，同时，经济发展较好时，居民的投资资金增加，在一定程度上会增加股市的流动资金，从而刺激股市上涨；当非农数据低于预期，表明美国就业情况疲软，美国经济情况转坏，投资者对市场缺乏信心，增加对贵金属的投资，来达到保值的目的，从而导致资金从股票市场上流出，美股下跌。

非农数据是美国非农业就业人数的数据简称，是美国财经数据里最为市场关注的经济数据，全面反映就业机会的创造、工资、流失以及工时。非农就业人数升说明就业增长以及潜在的通胀压力，美联储通常会以升息进行压制。反之，农业就业持续下降表明经济放缓，令减息可能增加。非农数据是每个月的第一个周五北京时间（夏令时4月-10月）20:30、（冬令时11月-3月）21:30.数据出来比较好的话，美元在国际汇率上是涨的；如果数据出来比较差那么美国经济自然也是不好的。美元是要跌的。很多做股票、现货、期货的人都需关注此数据。非农数据会影响美元的升值或贬值，美元是会影响比如黄金的价格上涨或下跌！

“非农”是指就业人数中排除了农业部门，个体户和非盈利机构雇员后的就业相关数据，基本能反映美国经济的实际就业和经济情况。由美国劳工部劳动统计局公布。公布时间每月第一个周五，美国发布时间分别是东部时间上午8点30分（夏令时）和9点30分（冬令时），对应的北京时间分别为20:30和21:30。2非农就业数据是如何收集的？非农就业数据主要由两个独立调查组成，一部份是由家庭调查所得，另一部分则由企业调查所得。家庭调查，是由调查人员先作当期人口调查，（期乐会官方微信公众平台ID：qlhclub）然后以电话及邮件对美国6万个家庭的就业情况作出访问调查，再由劳工统计局统计出失业率。企业调查，是指调查人员对来自33万家公司及政府部门，包含500个不同行业的企业进行调查。两个调查涵盖的就业人口多达四千万以上，占整个非农业就业人口近一半。调查所得数据包括：非农业新增职位数目，不同行业的薪酬趋势，聘用情况，每周工时等等。从以上两个渠道，调查人员便可以编制出具有广泛代表性的就业数据。非农就业数据变化如何牵动市场各方神经？3非农就业数据是判断经济周期的重要指标美国经济调查统计局（NBER）是这样定义衰退的：工业产出，就业，实际工资等经济活动面持续几个月增速放缓，从周期上看，经济处于波峰到波谷的之间。从这里可以看出，决定经济是扩张还是收缩的关键是对经济月度数据进行观测，但是由于工业产出数据一般都是季度公布的，时效性较弱，所以能够衡量整体就业情况的月度数据——非农就业数据，就成为判断经济周期性的最重要指标。例如，经济已经持续衰退了6个月，但是非农数据公布后显示就业恢复且超过前期的低点，那从经济周期上来讲已经发生反转，前期的低点就是波谷，未来经济存在持续向好的趋势，这会极大的提振市场信心。4非农就业数据与经济表现高度相关首先，从最简单的经济学基本常识来看，非农数据转好说明经济转好。非农行业产出占美国总产出的80%，非农业就业人数增加，说明企业生产扩张，愿意雇佣更多的工人来生产，新雇佣的人将有更多的钱用在支出和消费上。美国经济增长是靠内需拉动为主的，消费占美国GDP的比重高达70%，所以消费支出增加就意味着美国经济的整体好转。因此，非农数据是预测经济增长和CPI水平的关键指标。5为什么中国不看非农就业数据中国经济长期来以出口为导向，出口是靠制造业来支撑的，所以能够更好地反映制造业景气情况的PMI指数在中国经济数据中显然具有更大的影响，最新公布的3月份制造业PMI大幅回升至50.2，结束了连续8个月的低于荣枯线水平，预示着中国强烈反弹，重回扩张状态。中国的产业结构以劳动密集型生产为主，且正处于巨大的产业升级转型阶段，就业率的增加不能整体反映中国经济的景气情况，淘汰落后产能和僵尸企业造成的失业率上升对经济而言反而是一种利好。6市场各方将非农数据作为经济预测的基础非农数据是经济建模过程中最重要的参数。美联储参考非农数据来决定未来的利率政策，机构投资者参考非农数据来决定自身头寸的持有以及持有头寸小的方向，经济学家和分析师根据非农数据来对未来经济的走势进行预测。作为最重要的经济数据，非农数据是各方在做决策时最重要的输入变量之一，是市场的风向标，每当实际非农数据公布时，非农数据都会牵动着市场的神经，其预期值与实际值之间的差额会对市场有放大作用，差额越大放大效应也就越大，能够引发资本市场的剧烈波动。

　　非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。　　　　公布时间　　通常美国非农就业数据将在每月第一周的星期五晚上公布，但也有特殊情况，例如（2013年9月非农数据）美国遭遇了近17年以来首度的政府停摆状况，因而，包括9月份非农就业数据在内的多项经济数据都未能按时发布，推迟到10月22日晚发布。　　　　在平日的外汇交易中会从很多外汇新闻和汇评中听到非农数据，并且相当的重要的基本面数据，每次只要发布这个数据，就会造成股市、期货、外汇等市场的剧烈震荡，还是一波趋势的转折点，或者是盘整行情的突破点。非农数据字面意思理解，其实就是非农人口，或者通俗一点，就是不在农田里干活的，在城市里从事商业的，上班的。平日所说的非农数据，一般是指美国非农就业率，非农业就业人数与失业率这三个数值，由美国劳工部每月发布一次，一般情况下是在每个月的第一个周五的北京时间晚上8点半或者9点半发布，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏

你好！看了你的描述非农的意思是指：居民户口非农的数据是指：居民人数和户数就是这种意思及数据，完全没问题，祝好运！

　　非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20:30发布，数据来源于美国劳工部劳动统计局。　　非农数据可以极大地影响货币市场的美元价值。一份生机勃勃的就业形势报告能够驱动利率上升，使得美元对外国的投资者更有吸引力。他们可以通过持有美国的财政债券赚取利息收入。另一方面，一份病殃殃的就业形势报告会弱化对美国货币的需求，因为它对美国股市带来了麻烦，对利率产生了向下的压力。这两者都会减少美元对外国人的吸引力。　　通常情况下非农数据的数值增大，则表明美国经济走好，利好美元，而利空金银；反之若其数值减小，则表明美国经济陷入低迷，自然是利空美元，利多金银。

1、非农数据：非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20:30发布，数据来源于美国劳工部劳动统计局。x0dx0ax0dx0a2、非农数据对原油价格影响：x0dx0a非农数据对原油价格的影响主要体现在原油消费阶段。x0dx0a如果非农数据明显好于预期，市场会普遍认为经济形势向好，工业与民用领域的原油消费都会增加。这会促使油价上涨，投资者将倾向于买进原油做多。此后原油价格一般会上涨150-250个基点。x0dx0a反之原油价很可能下跌。

非农数据在非农数据官网查下载。非农数据由美国劳工部每月公布一次，可直接登录非农数据官网查看，相关的网站也会转载和下载。

GDP:国内生产总值。是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。 一般来说非农数据指的是美国非农就业率,非农业就业人数与失业率，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以及服务性行业的职位也就增多。当非农业就业数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况，理论上对汇率应当有利，并可能预示着更高的利率，而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币价值，反之亦然。 通常关注期货外汇、贵金属市场的人会关注该数据。

非农就业人数非农就业人数，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以及服务性行业的职位也就增多。当非农业就业数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况，理论上对汇率应当有利，并可能预示着更高的利率，而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币...全部非农就业人数非农就业人数，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以及服务性行业的职位也就增多。当非农业就业数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况，理论上对汇率应当有利，并可能预示着更高的利率，而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币价值，反之亦然。因此，该数据是观察社会经济和金融发展程度和状况的一项重要指标。非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。就业报告就业报告（The Employment Report），包括与就业相关的信息，分别由两个独立的调查得出，即企业调查和家庭调查。其中，企业调查提供有关非农业部门的就业情况，平均每小时工作和总小时指数；家庭调查提供有关劳动力、家庭就业和失业率的情况。就业报告通常被誉为外汇市场能够做出反应的所有经济指标中的“皇冠上的宝石”，它是市场最为敏感的月度经济指标，投资者通常能从中看到众多市场敏感的信息，其中外汇市场特别重视的是随季节性调整的每月非农就业人数的变化情况。美国的非农就业数据是外汇市场每月重点关注的经济数据之一，该数据的出笼有可能成为确定汇市方向的一个转折，也有可能带给汇市激烈的波动，愈引发市场对汇方向的模糊。非农就业人数，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以及服务性行业的职位也就增多。当非农业就业数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况，理论上对汇率应当有利，并可能预示着更高的利率，而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币价值，反之亦然。因此，该数据是观察社会经济和金融发展程度和状况的一项重要指标。非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。 非农就业人口指数若增加，反映出经济发展的上升，反之则下降。

金融投资行业，时常会看到“非农”数据.“非农”是市场非常重要的一个经济数据。非农数据通常指美国非农业人口就业率，非农业就业人数与失业率(Unemployment)一同公布，公布时间通常为每月月初第一个周五，北京时间。“非农”数据主要反映了就业机会，工时，工资及流失等。非农数据报告调查对象主要是商业机构，包含的数据，非农就业人数净变动，失业率，就业人数，平均薪水。非农，他反映的是除农业部门以外的就业人数当月的就业变化。非农的就业人数是最受市场关注的数据，被认为是美国最重要的就业数据。非农就业人数如果上升就会抑制通胀，美联储一般会通过加息来进行压制。相反，如果非农数据下降，则表明了经济增长放缓，降息。我们在平日的外汇交易中会从很多外汇新闻和汇评中听到非农数据，并且相当的重要的基本面数据，每次只要发布这个数据，就会造成股市、期货、外汇等市场的剧烈震荡，还是一波趋势的转折点，或者是盘整行情的突破点，那到底什么是非农数据呢？简单的说一下，字面意思理解，其实就是非农人口，或者通俗一点，就是不在农田里干活的，在城市里从事商业的，上班的。其实我们平日所说的非农数据，一般是指美国非农就业率，非农业就业人数与失业率这三个数值，由美国劳工部每月发布一次，一般情况下是在每个月的第一个周五的北京时间8点半或者9点半发布，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。

指美国非农就业率、非农业就业人数与失业率这三个数值，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。非农就业人数主要反映制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以雹带及服务性行业的职位也就增卜辩多。当非农业就业数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况。因此，该数据是观察社会经济和金融发展程度和状况的一项重要指标。扩展资料非农数据可以极大地影响货币市场的美元价值。一份生机勃勃的就业形势报告能够驱动利率上升，使得美元对外国的投资者更有吸引力，可以通过持有美国的财政债券赚取利息收入。另一方面，一份病殃殃的就业形势报告会弱化对美国货币的需求，因为它对美国股市带来了麻烦，对利率产生了向下的压力。这两者都会减少美元对外国人的吸引力。非农数据好于预期，美国经济好转美元上涨原油下跌。非农数据差于预型肆缺期，美国经济恶化美元下跌原油上涨。非农影响美元价格，和美元价格一切相关的理财产品都会受到很大的影响。

“小非农”是在美国劳工部发布非农业人口（简称“非农”）数据之前公布的私营部门非农数据，并不包括政府部门就业而非农数据是包括政府部门就业的。小非农数据因为在非农数据前公布，且数据统计跟非农有所相近，历史数据显示该数据在一定程度上可以对当月周五的非农数据做出一定的预测，被投资者当做是非农数据的先行指标，故被称作“小非农”。扩展资料：小非农每月公布一次，一般在非农数据前两天(即每个月第一个星期三)公布，具体而言，夏令时，一般在每个月的第一个周三晚20:15（冬令时21:15)公布非农数据是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值，这三个数据每个月第一个周五北京时间（夏令时：4月--10月）20:30发布，（冬令时：11月--3月）21:30。非农数据可以极大地影响货币市场的美元价值。一份生机勃勃的就业形势报告能够驱动利率上升，使得美元对外国的投资者更有吸引力。非农数据客观地反映了美国经济的兴衰。在近期汇率中美元对该数据极为敏感，高于预期，利好美元，低于预期，利空美元。参考资料来源：百度百科-小非农参考资料来源：百度百科-非农数据

1、非农数据：非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20:30发布，数据来源于美国劳工部劳动统计局。x0dx0ax0dx0a2、非农数据对原油价格影响：x0dx0a非农数据对原油价格的影响主要体现在原油消费阶段。x0dx0a如果非农数据明显好于预期，市场会普遍认为经济形势向好，工业与民用领域的原油消费都会增加。这会促使油价上涨，投资者将倾向于买进原油做多。此后原油价格一般会上涨150-250个基点。x0dx0a反之原油价很可能下跌。

　　一、非农数据公布时间：　　通常美国非农就业数据将在每月第一周的星期五晚上公布 ，但也有特殊情况，例如（2013年9月非农数据）美国遭遇了近17年以来首度的政府停摆状况，因而，包括9月份非农就业数据在内的多项经济数据都未能按时发布，推迟到10月22日晚发布。　　二、非农数据：　　非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（夏令时：4月--10月）20:30发布，（冬令时：11月--3月）21:30，数据来源于美国劳工部劳动统计局。非农数据可以极大地影响货币市场的美元价值。一份生机勃勃的就业形势报告能够驱动利率上升，使得美元对外国的投资者更有吸引力。　　非农数据客观地反映了美国经济的兴衰。在近期汇率中美元对该数据极为敏感，高于前值，利好美元，低于预期，利空美元。 在一月六日晚上九点半公布的大大低于预测值的“非农数据”，马上就导致了美元的大幅下降。一般下降的都会比较明显，很多投资者会以此来作为做单依据。　　三、汇率影响：　　非农数据可以极大地影响货币市场的美元价值。一份生机勃勃的就业形势报告能够驱动利率上升，使得美元对外国的投资者更有吸引力。他们可以通过持有美国的财政债券赚取利息收入。另一方面，一份病殃殃的就业形势报告会弱化对美国货币的需求，因为它对美国股市带来了麻烦，对利率产生了向下的压力。这两者都会减少美元对外国人的吸引力。

1、非农数据：非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20:30发布，数据来源于美国劳工部劳动统计局。x0dx0ax0dx0a2、非农数据对原油价格影响：x0dx0a非农数据对原油价格的影响主要体现在原油消费阶段。x0dx0a如果非农数据明显好于预期，市场会普遍认为经济形势向好，工业与民用领域的原油消费都会增加。这会促使油价上涨，投资者将倾向于买进原油做多。此后原油价格一般会上涨150-250个基点。x0dx0a反之原油价很可能下跌。

1、非农数据：非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20:30发布，数据来源于美国劳工部劳动统计局。x0dx0ax0dx0a2、非农数据对原油价格影响：x0dx0a非农数据对原油价格的影响主要体现在原油消费阶段。x0dx0a如果非农数据明显好于预期，市场会普遍认为经济形势向好，工业与民用领域的原油消费都会增加。这会促使油价上涨，投资者将倾向于买进原油做多。此后原油价格一般会上涨150-250个基点。x0dx0a反之原油价很可能下跌。

非农就业数据下次公布时间:02-05,21:30x0dx0a数据公布机构:美国劳工部x0dx0a发布频率:每月一次（每月的第一个周五公布，遇到特殊节假日或统计周期问题除外）x0dx0a统计方法:过去一个月非农业人口就业人口的变化x0dx0a 数据影响：x0dx0a公布值＞预期值，则利好美国经济及美元，利空非美。x0dx0a数据释义：x0dx0a非农业就业人数：为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形，该数据与失业率一同公布。由美国劳工部统计局在月第一个星x0dx0a期五美国东部时间8:30也就是北京时间晚上20:30前一个月的数据。x0dx0a关注原因：x0dx0a非农就业人数变化反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条；在没有发生恶性通胀的情况下，如数字大幅增加，显示x0dx0a一个健康的经济状况，对美元应当有利，并可能预示着更将提高利率，也对美元有利。非农就业指数若增加，反映出经济发展的上升，反之则下降。

做现货黄金在非农前后壳分为三个阶段：第一波机会——非农前行情首先第一波行情，即非农预期行情，根据非农数据先行指标——ADP数据和就请失业金人数，以及美国经济状况对非农行情进行预期。如ADP数据和失业金人数利好美元，市场普遍预期非农数据将表现出色，打压金银。投资者可在ADP数据公布后建立金银持仓，一直持有至周五晚间6点左右。第二波机会——非农行情错过了第一笔行情？没关系，第二波行情——非农行情才是今日的重中之重。由于数据就在转瞬间反映在市场上，这段行情快速而剧烈，也是最大获利最快的行情，一般投资者较难把握。对于此时间段行情，第一个方法建议投资者采取双向挂单策略，在非农数据出来前3分钟挂一个30点左右的高位挂多单和一个30点左右的低位挂空单，挂上去之前设好50点的获利。如果数据没那么大的影响力到不了50点的获利怎么办？那就在你感觉到上攻乏力的时候手动平仓。及时做到止损止盈，务必不要贪心或者长期持单。此类交易手法要求动手迅速，而且坚决果断不可恋战，防止非农行情来回宽幅震荡。一般一年之内，非农数据出炉后行情来回震荡的次数要大于单边走势。此外第二种方法就是非农数据出炉后，迅速分析后市行情，顺势而为操作，但此类操作同样要注意及时止损止盈，同样由于行情宽幅震荡，进场点位防止追涨杀跌，且对交易平台的敏感度要求较高，对投资者研判能力也较高。第三波机会——非农后行情对于第三波行情：根据非农数据的结果顺势做单。非农数据公布后30分钟后，行情将趋于稳定。此时根据消息的实际情况，利好或者利空，在做回调或者趁反弹顺势而为，结合K线形态和均线系统操作，务必严格设置止损止盈。若行情给力，有望出现单边行情。在这样的行情中，需要及时止盈。但切忌一点，万万不可盲目反向操作，需谨慎对待。对于非农后行情，一般会延续到周一周二，在周一周二的日内行情，会对行情有所修正，但不会改变大的趋势。

美国非农数据，是指美国的非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。非农数据是每个月的第一个星期五由美国劳工部公布，欧美交易实行夏令时(4月—10月)是每周五北京时间20:30分公布，实行冬令时(11月—3月)是21:30分公布。若非农数据明显好于预期，市场会普遍认为经济形势向好，工业与民用领域的原油消费都会增加。这会促使油价上涨，投资者将倾向于买进原油做多，此后原油价格一般会上涨。反之非农数据低于预期，美国经济不景气，原油价格一般会下跌。温馨提示：以上信息仅供参考，不构成任何投资建议。应答时间：2022-01-29，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

到美国劳工部官方网站上看更新 这里是网址：（数据） http://www.bls.gov/data/ 这个是近期就业比例数据： http://data.bls.gov/PDQ/servlet/SurveyOutputServlet?data_tool=latest_numbers&series_id=CES0000000001&output_view=net_1mth

非农数据通常指美国非农就业率,非农业就业人数与失业率(Unemployment)一同公布,公布时间通常为每月第一个周五北京时间20:30，对于外汇有深刻的影响，具体的情况可以参考下面的内容。1、非农数据既是反映美国就业市场状况的主要指标，也是美联储制定货币政策的关键依据之一。其对美元的走势影响十分明显，同时也是影响金银等贵金属乃至整个金融市场相关金融产品走势的重要经济数据。非农分为大非农和小非农，我们通常说的非农，指的是大非农。“小非农”即ADP就业数据，由Automatic Data Processing(美国自动数据处理公司)发布，简称ADP，是非官方的数据。2、非农数据对外汇有深刻影响，非农数据是通过美元来对投资价格（白银、黄金、汇率等）造成影响的：（1）非农数据公布值超出预期，表明美国就业情况发展良好，美国经济情况也进一步向好，很大程度上提振美元，靓丽的非农数据也助力美联储加息，潜在的高利率促使外汇市场更多地推动美元升值，美元指数进一步上涨，投资（白银、黄金、汇率等）承压，价格下滑。（2）非农数据低于预期，表明美国就业情况疲软，美国经济情况转坏，市场对美元的信心也会减弱，美元指数下跌，投资（白银、黄金、汇率等）压力减少，价格自然上涨。（3）综上，美国非农数据是观察美国社会经济和金融发展程度和状况的一项重要指标。其数据表现的直接影响美元，美元指数的涨跌也会给投资价格带来相应的涨幅和跌幅。巨汇GGFX分析师建议投资者可以关注晚间美国非农就业人口和失业率数据的公布，注意消息多空交织。

1、非农数据定义：非农就业人数，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以及服务性行业的职位也就增多。当非农业就业人数数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况，理论上对汇率应当有利，并可能预示着更高的利率，而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币升值，反之亦然。因此，该数据是观察社会经济和金融发展程度和状况的一项重要指标。非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。2、非农数据公布时间：这个数据每个月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20:30发布，数据来源于美国劳工部劳动统计局。3、非农数据查询：（1）可以通过美国劳工部官网进行查询；（2）国内各大财经类网站会在第一时间对数据进行转发。4、非农数据影响：非农数据可以极大地影响货币市场的美元价值。一份生机勃勃的就业形势报告能够驱动利率上升，使得美元对外国的投资者更有吸引力。他们可以通过持有美国的财政债券赚取利息收入。另一方面，一份病殃殃的就业形势报告会弱化对美国货币的需求，因为它对美国股市带来了麻烦，对利率产生了向下的压力。这两者都会减少美元对外国人的吸引力。

非农数据公布时间是每个月第一个星期五晚上20:30。美国非农数据由美国劳工部劳动统计局在每个月第一个星期五晚上20：30（UTC 8）发布（冬令时：21:30）。该数据可以极大地影响货币市场的美元价值。一份生机勃勃的就业形势报告能够驱动利率上升，使得美元对外国的投资者更有吸引力。非农数据带来什么影响非农数据影响着汇率、原油、贵金属等多个市场，它的出现往往会造成这三个市场出现大幅度的波动。虽然从表面上非农就是非农就业率和失业率两个数据，但是美联储制定的政策往往是以这两个数据为基础的，所以不少资金就将其当做是政策的先行标的而做出相对应的操作。非农数据越好就越容易驱动美元利率的上升，吸引国外的投资者进场，反之也是如此。非农数据的数值越大往往就意味着美国经济的走好，因而美元走强，黄金白银走弱，反之也是如此。非农数据若是好于预期，那么美国经济好转美元上涨原油下跌，反之则是原油下跌。非农数据里面最主要的就是就业率和失业率，前者反映了一国的经济状况，可以说是国家经济增长的支柱。如果一国的就业率下降，投资者会因此对该国的经济发展产生忧虑，进而开始抛售它们的货币，由此本币对其它国家货币也将会走软。

　　1、非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（冬令时：11月--3月）21:30，（夏令时：4月--10月）20:30发布，数据来源于美国劳工部劳动统计局。前值是上一次这个数据的结果。　　2、公布时间：　　通常美国非农就业数据将在每月第一周的星期五晚上公布，但也有特殊情况，例如（2013年9月非农数据）美国遭遇了近17年以来首度的政府停摆状况，因而，包括9月份非农就业数据在内的多项经济数据都未能按时发布，推迟到10月22日晚发布。　　就业人数：　　非农就业人数，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业降低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以及服务性行业的职位也就增多。当非农业就业人数数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况，理论上对汇率应当有利，并可能预示着更高的利率，而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币升值，反之亦然。因此，该数据是观察社会经济和金融发展程度和状况的一项重要指标。非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。　　就业报告：　　就业报告（The Employment Report），包括与就业相关的信息，分别由两个独立的调查得出，即企业调查和家庭调查。其中，企业调查提供有关非农业部门的就业情况，平均每小时工作和总小时指数；家庭调查提供有关劳动力、家庭就业和失业率的情况。就业报告通常被誉为外汇市场能够做出反应的所有经济指标中的“皇冠上的宝石”，它是市场最为敏感的月度经济指标，投资者通常能从中看到众多市场敏感的信息，其中外汇市场特别重视的是随季节性调整的每月非农就业人数的变化情况。美国的非农就业数据是外汇市场每月重点关注的经济数据之一，该数据的出笼有可能成为确定汇市方向的一个转折，也有可能带给汇市激烈的波动，愈引发市场对汇方向的模糊。　　非农面观：　　要数外汇市场上最受人关注的美国经济数据,非美国劳工部于每月第一个周五所公布的就业数据莫属。　　这个数据之所以能对股市及汇市有如此大的影响力,主要有以下数个原因。　　第一,这个数据公布及时。这个数据是每月第一个公布的重要经济数据,而且这个数据在调查所得后,一个星期即由劳工部公布,所以能让市场及时得知美国最新的就业情况。　　第二, 这个数据详细的指出美国的就业情况,而公布的资料对预测整国经济状况非常有用。所以,当市场得到这些资料后,就可以对国内生产总值有大概的预测了。　　第三,这个数据所关乎的,正是美国一般家庭的收入情况。显而易见,当国民的就业情况改善,收入增加,那么就会带动各个消费环节,而美国的经济大约有七成的增长可以说是以内部消费为主,所以得知就业数据,就可以预测到美国整体的消费情况了。　　另一个原因为什么市场那么关注这个就业数据, 是因为市场上的分析师,经济学家对这个数据所做出的预测往往令人感到尴尬, 常常出现实际数字与市场预期大有出入, 所以整个市场都会关注实际的数字, 以便调整本身对经济情况的预测。　　这个就业数据主要由两个独立调查组成, 一部份是由家居调查所得, 另一部分则由企业调查所得。家居调查, 顾名思义, 是指由调查人员以电话及邮件对国民的就业情况作出访问调查。企业调查则是由公司报告其公司员工的聘用及薪酬情况。从以上两个渠道,调查人员便可以编制就业数据了。　　家居调的资料来自美国60,000个家庭, 而调查的一般回答率为百份之九十五。所有调查都会在该月下旬附近进行。调查的所得其实对不少行业都有重要的参考作用, 例如广告行业。因为这个调查报告内里包括国民普遍的就业情况及前景, 另外也有不同年龄级别的就业情况, 甚至不同的性别, 族裔的就业情况都可以在报告中找到。而从家居调查的所得数据, 编制出来的就是失业率了。　　另一个就是企业调查,企业调查被市场认为是更具参考价值的数据。调查数据来自400,000家公司及政府部门,包含500个不同行业, 涵盖的就业人口多达四千万以上,占整个非农业就业人口近一半。调查所得的数据有非农业新增职位数目,不同行业的薪酬趋势,聘用情况,每周工时,工资,超时工资的具体资料等等。所以这个企业调查报告更能详细的告诉我们就业情况的每一个重要环节,对了解整个经济的发展极具参考价值。