平时工作中用了很多数据库,有国内的,也有国外的,每一个数据库都有它自己的特点,今天总结一些不同的数据库的优势和劣势。
国内主要数据库及数据终端: Wind\恒生聚缘\锐思数据库\CSMAR数据库\中国统计局数据库\巨潮数据库\巨灵数据库
国外主要数据库及终端:路透社(datastream)\CEIC\OECD\Haver Database\Thomson Financial One Banker\Capital IQ\
先说国内主要数据库及数据终端的特点:
要评价一个数据库质量,有以下几个标准:
(1)及时性 (2)精确性 (3)全面性 (4)数据结构科学性 (5)提取数据API兼容
先说说中国金融数据各个优点和缺点以及做的比较好的数据模块
Wind
定位:高端机构客户
机构市场占有率:80%
优势:(1)数据表结构还是比较科学,而且还有很多不同工具,例如WACC计算小插件、贝塔计算小插件、另外还有直接在EXCEL估值的模版。
(2)用户体现非常好,界面体验一流,符合中国人的使用习惯。
(3)特色数据库有中国A\B股数据、基金数据、债券数据和期货数据都非常突出。
(4)资讯内容结构严重模仿BLOOMBERG
(5)支持API插件
缺点
(1)其实我想突出数据质量只是一般,有一些还是很多错误、例如指数的数据库的错误和雅虎Finance几乎是一样的。
(2)世界指数等国际数据库还是一般。
(3)主要是提供资讯,下单通道没有Bloomberg没有那么强大。
(4)行业数据严重缺乏,而且质量真的不太好。
恒生聚缘
这个数据库其实也是定位为机构的,还有一套完全的信息技术系统解决方法。但是这个数据库不太出名,但是这是我用过价格便宜然后质量非常高的数据库。
优点:
(1)界面设计虽然没有万德那么花哨,但是非常实在,非常实用,而且很方便。数据结构也科学,不会出现过多冗余的状况。
(2)价格比万德便宜,但是性价比挺高的。
(3)A\B股数据是强项
(4)研究报告更新速度比较快,比较全面、质量比万德好。
(5)数据质量过硬。
缺点:
(1)资讯更新速度不高,其中资讯类的星期六和星期日是暂停的。
(2)宏观数据和行业数据不出色。
(3)不支持API插件。
CSMAR数据库
定位:中国80%的学术机构和香港高效都是使用CSMAR,美国大部分的大学例如沃顿等是使用CSMAR数据库
优点
(1)公司金融数据是强项,非常强大和齐全,我经常使用哈哈。
(2)数据库做学术还是比较全面的。年份比较早的数据都会有收录。
(3)高频数据是全国第二好。
(4)公司治理数据比较好,详细,包括公司控制链图均有收录。
缺点:
(1)由于是学术数据库关系,更新速度不够快。机构是绝对不会使用的。
(2)数据结构有些设计是有问题。
(3)缺乏资讯类的数据。
(4)行业数据是更新速度是所有数据库中最慢的,建议不要使用行业数据库。
锐思数据库
定位:学术机构
特点:
基本上是Copy外国的数据库结构,而且数据字段不够丰富,建议不要使用。
巨潮数据库
深交所旗下的一个数据库公司,有这个得天独厚的优势
(1)交易所的公告、董事会决议总是最快可以知道。
(2)异动数据库中的异动记录肯定不止前十名,获取还能看到前15名,哈哈!
缺点
(1)数据结构太老的了,严重有问题,见过5个字段来做表主键的,无语。
(2)好像异动数据库,把所有的债券、股票、衍生证、涡轮全部放在一起,结果有一次踩地雷,把债券和股票都提了出来,原因是股票的代码=债券的代码,真的囧死了。
(3)异动数据中的计算方法严重不正确,如果你查阅交易所对涨跌幅偏离值的计算方法,你会发现在2006年8月4日前后会非常不同。结果又一次让我踩到地雷。
(4)数据质量一般,算不上好。
清科数据库
用的比较少,专做Pe,风险投资数据的。
剩下的外国数据库可以简介一下
Bloomberg就不用说了,一个字:快!
下单通道快,数据品种全、资讯全面、而且还有business week\ TV\radio等等,主要是资讯比较全面。
数据质量好,虽然有时会出错,但是其他还是蛮好的。
路透社
Bloomberg的死对头,但是终端实在做的不太强大,只是注重资讯和新闻。而且Thomson旗下的Onebanker 数据库更新太慢,中国公司在美国上市的数据库错误太多,ISIN代码在新加坡市场上市的太少。
OECD和CEIC
这两个是投资银行经常有的两个数据库,主要集中在宏观数据和行业数据,非常强大。但是对于中国的数据来说质量不高。其中能源类的数据库比较好。
http://www.oecdchina.org/statistics/index.htm
Haver
高级数据库,IMF经常援用,我比较少用,专注于美国的经济行业数据库。
http://www.haver.com/databaseprofiles.html
Capital IQ
和CSMAR一样专注于做公司数据的,是Standard and poor旗下的一个产品,其中最厉害的是公司金融的所有数据了,上次还和它有商务联系,关于公司治理的数据库结构的。做的非常好。
总结一点:中国的行业数据质量非常不好,而且很多都是缺的,可能是因为以前的人还没有做数据收集的习惯。所以中国的行业数据都是卖得非常贵的,尤其是和上市公司非常密切的行业竞争对手数据。所以很多分析师都是使用购买协会的数据来做研究,连Wind这种数据库基本不能满足现在的行业数据需求。
分享到:
相关推荐
网状层次数据库的优缺点学习教案 网状层次数据库是一种特殊类型的数据库,它可以描述现实世界的复杂关系。以下是网状层次数据库的优缺点: 网状数据模型的优点 1. 能够更直接地描述现实世界,如一个结点可以有多...
在金融领域,数据挖掘可用于识别潜在的欺诈行为。 【数据库与数据挖掘的结合】 在数据库系统中,数据挖掘能够帮助我们揭示隐藏的模式、关联和趋势。MySQL提供了一些内置功能和工具,如查询优化器和视图,便于数据...
为了解决这些问题,研究人员深入研究了现有的数据库性能测试基准,如TPC-C,并分析了其优缺点。TPC-C是一个广泛应用的OLTP(在线事务处理)性能测试基准,它模拟了一个复杂的仓储物流环境,通过多种事务类型来评估...
以下是常见的RAID级别及其优缺点: 1. **RAID 0** - 数据条带化 - **优点:** 提供所有RAID级别中最高的读写速度,100%磁盘空间利用率。 - **缺点:** 无数据冗余,一旦一个磁盘故障,所有数据无法恢复。 - **...
本文主要探讨了两种主要的数据库类型:关系型数据库(Relational Database Management System,简称RDBMS)和非关系型数据库(NoSQL Database),并分析了它们的基本概念、主流产品、优缺点以及适用场景。...
本章可能包括对象-关系映射、对象数据库管理系统(ODBMS)的特性以及比较与关系数据库的优缺点。 第25章《对象-关系数据库》是对象数据库与关系数据库的融合,它试图克服两种模型的局限性。对象-关系数据库允许在...
**应用场景与优缺点** 数据库集群广泛应用于高流量网站、金融交易系统、大数据分析等领域。优点包括提升性能、增强可用性、简化故障恢复。缺点可能包括复杂性增加、成本上升、数据一致性维护难度加大等。 综上所述...
2. **表和索引**:创建、修改和删除表,理解B树和 Bitmap索引的优缺点。 3. **存储结构**:段、区、表空间等存储单元的理解与管理。 4. **备份与恢复**:学习RMAN备份策略、数据恢复操作和归档日志管理。 5. **性能...
在选择数据库时,关系数据库与NoSQL数据库都有其独特的适用场景和优缺点。关系数据库,如MySQL,以其ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)特性、强大的SQL查询语言和成熟的理论基础,被广泛应用于需要强一致性、...
比较两者的优缺点,DRDB的优点在于其成熟的ACID机制、丰富的数据操作语言(如SQL)和后台处理能力,但它们消耗较多系统资源,数据存取速度慢且不可预测。相比之下,MMDB在存取速度、一致性和可预测性上表现出色,但...
总结来说,关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点,应根据具体业务需求选择合适的数据库类型。在面临大数据挑战时,非关系型数据库如MongoDB提供了一种有效应对高并发和海量数据的解决方案,而关系型数据库仍然是...
十三、关系数据库中的优缺点 * 关系数据库中的优点是可以存储和管理大量数据,易于维护和扩展。 * 关系数据库中的缺点是需要复杂的查询语句,需要高性能的硬件支持。 十四、关系数据库中的应用场景 * 关系数据库...
2. **数据库架构与设计**:“a8.pdf”和“a13.pdf”可能涵盖了数据库的设计原则和架构选择,包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式数据库的优缺点及其适用场景。 3. **数据库性能优化**:“a9.pdf”和“a10.pdf”...
本文将针对基于C/S架构的SQL数据库技术进行研究,探讨其技术原理、优缺点、构建方法及应用场景。 C/S架构是一种网络架构模式,它将应用程序分为两部分:客户端和服务器端。客户端负责与用户的交互,而服务器端负责...
关系型数据库和非关系型数据库(NoSQL)是两种主要的数据库管理模式,它们各自具有不同的优缺点,适用于不同的应用场景。 关系型数据库(Relational Database Management System, RDBMS)是基于埃德加·科德提出的...
了解它们的特点、适用场景和优缺点,有助于选择适合项目需求的数据库系统。 二、安装与配置 安装过程是使用大型数据库的第一步。这通常涉及下载数据库软件、安装向导、配置参数以及初始化数据库。在Windows、Linux...
数据库同步技术是IT领域中确保数据一致性与可用性的重要手段,尤其在大数据量、高并发的应用场景下,如社保、电力营销、...无论是选择存储复制还是数据库复制,都需要充分评估其优缺点,结合实际业务需求做出最佳决策。
### 数据分析的概念、使用技巧及优缺点详述 #### 数据分析的概念 数据分析是一种系统性的方法,通过对原始数据的收集、清洗、处理与解释,旨在揭示数据中的模式、趋势和关联,进而为企业和个人提供决策支持与深入...
本文主要探讨了Access数据库与SQL Server数据库之间的差异以及它们在实际应用中的优缺点。首先,从数据库引擎的角度来看,Access是基于Microsoft Jet Database Engine的桌面数据库管理系统,适合小型项目和个人使用...