证券行业

沪市证券行情数据存储于 show2003.dbf 文件，深市证券行情数据存储于 sjshq.dbf 文件。交易所通过 Novell 网络文件服务器与券商实时传递数据，供股票软件使用。

在衍生证券定价开发中，Matlab展示了其强大的应用能力。该示例详细演示了如何利用Matlab进行衍生证券的定价分析。

案例研究探讨了SYBASE数据仓库在证券行业的应用方案，提供真实案例参考。

财达资讯平台 v1.20.7 官方版其实挺不错的，专为 VIP 客户量身定制的证券工具。它集合了实时财经资讯、行业、股票、基金、期货等多方面的数据，你做出更精准的投资决策。尤其是它的基本面，功能强大，能够深度挖掘市场数据。如果你想关注资金流向，或者进行宏观经济，它也能满足需求。对于做投资的朋友来说，这款工具可以相当有价值的辅助。你可以通过它来获取上千个投资机构常用的指标，你更好地理解市场趋势。，提醒一下，使用前最好确认一下 MD5 值，确保软件的完整性。毕竟，安全第一嘛！

上海证券的老数据库show2003.dbf，挺适合做股票行情的入门资源。嗯，文件虽然老了点，但数据结构还蛮清晰的，用来熟悉早期证券行情的逻辑，挺有参考价值。 文件走的是老式的 Novell 网络架构，也算是了解证券交易系统历史演进的一个窗口。你如果碰巧在研究实时行情系统，或者想搞懂券商和交易所怎么“聊”的，这份资料值得一看。 价格方面，传说当年行情年费要45 万/年，可见这玩意在当时还是蛮硬通货的。现在找得到这样的数据库文件不多了，能用上就别错过。 实战中你可以搭配一些现代工具一起搞，比如用CrateDB结构化数据、拿Spark Streaming做实时，甚至连Kafka都能派上用场——数据导

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。

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.

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。