行业情报

《开源情报方法与工具》专注于深入理解如何利用开源情报（OSINT）技术、方法和工具，从公开可获取的在线来源获取信息，支持情报分析。这些获取的数据可以用于不同的场景，如金融、犯罪和恐怖主义调查，以及更常规的任务，如分析商业竞争对手、进行背景调查和获取个人及其他实体的情报。本书还将提升您从表层网、深层网和暗网在线获取信息的技能。许多估计显示，情报服务获取的有用信息中，90%来自公开来源（即OSINT来源）。社交媒体网站因其集中了大量有用信息而成为调查的良好资源。例如，您可以从一个地方获取大量个人信息。

参与者可以通过制作个性化身份卡成为“神秘人”，或者作为“解密人”根据线索揭示神秘人身份。成功解密后，“解密人”将获得神秘人的联系方式。

在金融行业和制造业中，商务智能解决方案的演示文档展示了其在数据分析和业务优化方面的关键作用。

企业竞争和发展中，财务竞争情报至关重要，企业应重视竞争对手财务情报的收集与利用。在信息技术广泛应用的今天，企业可通过网络、数据库和数据挖掘技术获取财务情报，建立自己的竞争情报体系。这些技术不仅帮助企业积极获取和分析竞争对手的财务数据，还为战略决策提供了宝贵信息，助力企业在竞争中占据主动地位和获得竞争优势。

提供 2013 年 11 月 13 日发布的 Destoon 5.0 全行业分类数据，具体操作步骤如下： 下载文件并解压，获取文件 GBK5.0--destoon_category.sql。 将文件上传至网站 file/backup 目录下。 前往网站后台——系统维护——数据库恢复，导入备份文件。 更新缓存。

国家统计局2017年发布了国民经济行业分类（GB/T 4754—2017），该分类系统包含详细的行业类型和层级结构，可以直接导入使用，提供了重要的经济数据支持。

电信行业的客户流失数据，蛮适合用来练练数据挖掘的手。嗯，数据格式比较清爽，拿来直接丢进 R 里跑模型也挺方便。适合想搞明白逻辑回归、决策树这些基础算法的你，动手一试就知道效果。 数据量不算大，响应也快，不容易卡顿。字段结构也比较直观，比如用户账户时间、是否用了流量包之类的，做特征工程也不难，适合初学者反复上手练习。 你要是正好在研究客户流失预测，或者准备建个小型模型，这份数据就合适。想看点实际案例？可以参考文章《电信行业客户流失中的数据挖掘应用》，讲得也挺实在。 如果你用的是 R，可以直接在 RStudio 里读入，配合 rpart 或 randomForest 包来跑一跑。路径用 read.

tiq-test 的威胁情报测试，是一套比较实用的统计演示合集，挺适合搞安全情报或者需要评估 TI 源质量的你来参考。资料里头不仅有三个经典测试案例，还串了点历史演讲内容，像 BSides LV 2014 和 DEF CON 22 那种，有参考价值。 威胁情报源的检测方式设计得比较有意思，直接通过数据流来打分，TI 源的“聪明程度”，嗯，像在做 IQ 测试一样。如果你平时跟情报源打交道多，应该能从中对比出各家厂商的差距。 数据统计部分是亮点，用了结合Excel、SAS、SPSS这些常见工具的方式，能帮你快速搞清楚数据集中哪些情报是真有价值，哪些就是凑数的。用熟了这些方法，拿来筛选 TI 源高效

根据GB/T 4754-2011行业分类标准，构建行业树形结构，包含Excel源文件和数据库SQL语句。

金码出纳软件免费版，对财务出纳人员来说是一款极具吸引力的软件。