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大数据库公司权威发布_大数据查询(2024年11月精准访谈)

内容来源：小天才网络所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

大数据库公司

投行人必备的8大数据库资源，你知道几个？想要在投行界混得风生水起？那你一定要了解这些数据库资源！今天我就来给大家盘点一下投行人最常用的8大数据库，绝对干货满满！ Wind万得 𐟓ˆ Wind万得是国内资本市场信息最全的数据库之一，数据更新及时，功能强大。你可以用它来查找、分析和图形化数据。最常用的快捷键有： F9: 进入公司深度资料 F10: 进入证券基本资料 F11: 进入证券研究报告 EDE: 数据浏览器 ECM: 一级市场 F1: 在线提问客服基本上在金融公司实习都能拿到Wind的账号，好用又不贵，真的是投行人的好帮手。 Bloomberg 𐟌 彭博Bloomberg是金融圈最权威的数据库之一，从微观公司到宏观行业，最新的新闻消息和各种资产类别的信息应有尽有。最常用的快捷键包括： DES: 进入证券基本资料 HP/GP: 历史股价表现 FA: 公司财务数据 EE: 盈利预测 BI: 行业数据研报等如果你是在校生，一般商学院或图书馆会配置一个Bloomberg terminal。商学院还会有学生账号可供使用。 Capital IQ 𐟏⊃apital IQ是一个集数据与分析工具的全方位平台，覆盖超过全球99%的上市公司，同时兼顾超过300万家私有企业基本面数据。数据包含公司基本面数据，如财务数据、并购数据和估值分析等。上市公司的信息属他最全。 Dealogic 𐟓œ 一级市场投行人必备。做上市或者并购的时候一般会用到Dealogic来拉League Table。是目前市面上的拉并购数据最全最新的数据库。可以找到每一笔并购以及并购的细节（比如并购的价格、时间、架构、参与公司等等）。一般投行内部都会提供账号。 Crunchbase 𐟌𑊥“ꩇŒ去找没有上市公司的数据呢？其实Crunchbase就是很好的地方，有大量的非上市公司信息。对于那些没有上市的公司，Crunchbase真的是一个宝藏。这些数据库资源不仅是投行人的必备工具，也是你在金融圈混得风生水起的关键。赶紧去了解一下这些数据库吧！

数据科学与数据技术专业人才需求量大数据科学与大数据技术专业培养学生掌握数据分析和处理的技术，能够利用数据挖掘的方法解决实际问题。数据科学与大数据专业属于计算机信息类专业，并且通过学习数据科学和大数据技术，就业前景是非常广阔的，能够从事大数据相关的工作。目前，对数据科学与大数据专业的人才需求量巨大，就业面是非常广的。在 IT行业，可以从事数据采集与管理、数据分析与挖掘、数据挖掘技术、数据库系统维护与管理等工作。可以到金融行业从事数据分析、数据挖掘工作，可以在大数据分析平台公司从事大数据分析和挖掘工作，也可以到政府机关以及金融机构从事数据采集与管理工作，或者在企事业单位及其他组织从事数据分析与处理工作。#2025考研指南#

【2024年中国固态电池年度竞争力品牌榜单】该竞争力榜单主要基于联合发布单位长期对固态电池行业及重点企业的跟踪研究积累、实地走访和电话访谈并结合EVTank内部数据库、海关进出口数据库、国内外企业数据库、金融终端大数据库、上市公司定期报告等渠道。网页链接

300977 深圳瑞捷 AI语料+基建|AI语料+基建 | 1.公司基于AI识别技术、人工智能语义分析、图数据库等技术，构建了以企标字典数据库和知识库为核心的两大数据库，作为瑞捷的数字底座，为客户服务、产品研发、行业分析提供大数据支撑。 2.公司是一家专业从事建设工程第三方评估、管理和咨询服务的企业，提供的服务主要包括工程评估、驻场管理和管理咨询服务。房屋检测|公司的主营业务是第三方评估、项目管理和以工程管理信息技术服务、检测鉴定为代表的协同业务，检测鉴定是公司战略布局的重要方向。随着存量房管理与服务规模越来越大，居民对“好房子”“好小区”全生命周期品质居住需求越来越高，第三方评估、项目管理、检测鉴定等服务需求正在加速释放。【机构买卖量副图指标】指标操作技术图文分享，叠加组合主图指标【翻倍密码波段】综合操盘运用

𐟓【请怎么查一个公司是否注销】𐟓š 查询公司是否注销，看这一篇就够啦！𐟤銰Ÿ“⤽ 是否曾经想要了解一个公司是否已经注销，但又不知道从何下手？别担心，今天我就来教大家如何在国家企业信用信息公示系统查询公司是否注销，简单又实用，建议收藏哦！𐟒– ✨首先，我们需要进入到“国家企业信用信息公示系统”的网站，这个网站就像是一个企业信息的大数据库，里面包含了各种企业的注册信息、变更信息、行政处罚信息等等。𐟤” 𐟓𑨿›入到网站后，我们就会看到一个查询的输入框，在查询前面的输入框内可以输入我们想要查询公司的名称，统一社会信用代码或企业注册号。输入完成后，我们点击查询按钮，就可以开始查询啦！𐟘Ž 𐟎‰查询结果会显示在页面的下方，我们可以看到公司的基本信息、变更信息、行政处罚信息等等。如果公司已经注销，那么在查询结果中就会显示“已注销”的字样。𐟑€ 𐟓Œ需要注意的是，国家企业信用信息公示系统的数据可能会存在一定的延迟，所以查询到的结果可能不是最新的。如果你想要获取最新的信息，建议你到当地的工商局进行查询。𐟓‹

大模型时代的文本预训练数据集挑战与机遇在大模型时代，数据、算力和模型是三个关键因素。其中，基座模型的质量对于文本理解能力的提升至关重要。为了训练出强大的基座模型，需要在大规模无标注文本数据上进行预训练。目前，广泛使用的预训练数据集包括BooksCorpus、Wikipedia、CommonCrawl和ROOT等。尽管目前已经开源了很多预训练数据集，但在训练大规模预训练语言模型时，预训练数据依然是瓶颈。主要原因有两个：首先，开源的预训练数据集中存在噪音问题，尤其是爬虫数据噪音严重。如何对预训练数据进行高质量的清洗和去重，是目前数据处理的核心与壁垒。其次，OpenAI和Google使用的高质量预训练数据集是闭源的，无法获取。例如，Google公司在训练Chinchilla时使用的2.1TB的书籍数据库和3.1TB的GitHub数据，OpenAI公司在训练GPT3时使用的WebText23、Books1和Books2数据集。这些因素限制了预训练语言模型的发展和应用。因此，如何在公开数据集的基础上，通过高质量的数据处理和算法优化，提升大模型的文本理解能力，是当前研究的重要方向。

搜索框下拉词：如何巧妙利用？搜索框的下拉推荐词到底有哪些作用？品牌是如何利用搜索引擎的下拉推荐词进行一个四两拨千斤的玩法？目前大多数公司主要是利用搜索下拉词进行一个产品词的引导。搜索下拉词主要是用于产品词对品牌的一个截流，以及品牌词的正面引导。至于影响网站或者是账号权重的其他情况的话，目前都还在测试阶段，并没有足够多的数据去证明实际所产生的一个效果。我们先来了解一下搜索框的下拉推荐词所产生的一个原理，再根据其原理的话，我再教大家如何快速的实现我们下拉推荐词的。其实下拉推荐词产生的原理和我们平时打字输入法的联想词是一样的。当大量的用户在搜素框里面输自己的需求之后，那么该词就会被搜索引擎所记录下来，传回搜索数据库，形成搜索数据。按照搜索数据的数量大小，从高到低进行排序，然后展现在搜索框里面。对于低指数的词，我们只要通过人为的方式进行干预就可以了。比如说我们工厂有几十个在不连接wifi的情况下，每天搜索一到两次，很快就可以实现我们人为的干预。对于高指数的词，一般只能用工具实现，不过效果有待观察！百度，百度，某音，微信等都是一样的！根据这些下拉词的原理，让你的企业也能够做出自己想要展现的一个下拉词，为我们自身的企业进行互联网的一个推广宣传！

算法工程师与程序员的5大区别算法工程师的工作内容主要分为两大类：应用型和研究型。应用型算法工程师𐟓Š 应用型算法工程师通常使用成熟的算法来解决实际工程问题。例如，金融风控算法工程师使用决策树和GBDT等解释性强的机器学习算法对用户进行风险分级。在工业界，深度学习方法也被用于大型设备的状态监控和故障诊断。研究型算法工程师𐟔 研究型算法工程师则更多地关注论文阅读，尝试对现有算法进行创新优化，并将其应用于工业界解决实际问题。这类岗位在公司需求较少，同时也有发表论文的要求。程序员𐟑袀𐟒𛊧若𚏥‘˜一般指开发岗位，可以进一步细分为前端开发、后端开发、大数据开发和测试开发工程师。前端开发𐟌 前端开发主要负责开发和维护用户界面（UI），前台数据绑定和前台逻辑处理，关注用户体验和页面交互。后端开发𐟛 ️ 后端开发处理应用程序的后端部分，包括数据存储（数据库管理）、业务逻辑开发和用户认证等关键功能。大数据开发𐟓ˆ 大数据开发可以进一步分为大数据系统开发和数据仓库开发。前者负责开发和维护处理大规模数据集的系统和应用程序，后者则从业务数据库中提取、存储和转换数据，搭建数据仓库和数据集市，提供给管理层和产品运营团队，便于其决策分析。测试开发工程师𐟔犦𕋨𜀥‘工程师主要负责编写和维护自动化测试脚本，保障软件的质量和稳定性。实例对比𐟛’ 以某宝购物为例：前端开发：当我们打开某宝，浏览、点击各种页面，页面间的交互跳转都是前端开发完成和设计的。后端开发：当我们选择商品下单，进行结算时，前端会发送消息给后端，后端开发需要处理商品库存查询、金额的扣减等业务逻辑。大数据开发：用户浏览、购买生成的海量数据，会被数据仓库工程师从业务数据库提取出来，经过数据仓库的分层提取、存储和转换，生成数据日报月报和分析宽表等，用于给产品运营团队和管理层分析决策使用。而这些提取、存储、转换的任务需要定期（比如按天、周、月）进行调度，同时也需要将数据落库落表，这些工具是由大数据系统开发来维护的。算法工程师𐟧 算法工程师则利用数据仓库工程师处理后的数据，进行数据清洗、特征工程和数据挖掘，实现对用户精准推荐。例如“猜你喜欢”，就是由算法工程师通过和你相似的用户群体的喜好来实现的商品推荐。总结𐟓 无论是算法工程师还是程序员，都在各自的领域发挥着重要作用。算法工程师更侧重于数据处理和挖掘，而程序员则更多地关注软件的开发和维护。

「数据过多会导致RAG精度下降」 AI工具公司EyeLevel.ai的一项新研究发现，使用向量搜索进行检索增强生成（RAG）的应用，在处理的数据量达到1万页就会出现显著的准确性下降，而当内容增加到10万页时，性能损失可达12%！（图1）研究团队测试了三种流行的RAG方法：LangChain、LlamaIndex和EyeLevel自主开发的GroundX。结果显示，基于Pinecone向量数据库的LangChain和LlamaIndex在大规模应用时表现不佳，而不依赖向量的GroundX仅损失了2%的准确率。 EyeLevel的数据科学家Daniel Warfield表示，开发者需要特别关注这一发现。许多开发者在小规模测试中对RAG系统的性能很满意，但在扩展到生产环境时可能会遇到意想不到的挑战。研究人员推测，现有的向量编码器可能难以在高维向量空间中有效组织大量文档信息，导致基于距离的搜索效果下降。相比之下，GroundX采用了基于语义对象相似性的比较方法，避免了这一问题。此外，研究还发现LangChain在处理大规模文档时存在技术难题，如文档解析速度慢、GPU加速困难等。这也提醒了开发者，在选择RAG平台时需要考虑其扩展性和实施难度，这样才能更加精确地控制开发成本！原文：网页链接

【持续突破！浪潮云位居中国BaaS与政府行业区块链两大市场TOP3】国际数据公司（IDC）最新发布的《中国BaaS市场份额，2023》及《中国政府行业区块链软件市场份额，2023》研究报告显示，浪潮云在区块链技术领域深耕细作、持续创新，依托高效、安全的海若区块链平台及其全栈解决方案与行业定制化能力，有力地推动了数据共享和政务流程优化，得到客户充分认可，在2023年中国BaaS市场和政府行业区块链软件市场中排名前三。数据“供得出”“流得动”是发挥乘数效应的重要基础。IDC认为，区块链作为可信基础设施，为数据的确权与使用提供了必要的保障，已成为数据发挥乘数效应的关键载体与投入方向。在促进数据价值释放方面，浪潮云海若区块链平台专注于构建数据要素可信生态，通过支持数字身份验证、精准数据确权授权、质量追溯和流程监管，构建安全、可追溯的数据安全屏障，确保数据流通的可信性，助力政企数字化转型。在赋能大模型高质量发展方面，平台通过保障大模型训练和推理的数据处理安全，确保语料库和知识库的真实性和可靠性，有效降低了安全风险。目前，基于浪潮云的分布式云和数据体系，浪潮云海若区块链平台已在城市链、数享链、行业链、产业链等多个场景中实现数字经济的全链条区块链应用。此外，浪潮云还积极推进区块链开源生态建设，加快区块链技术的创新和应用落地。在2024开放原子开源生态大会上，浪潮云宣布开源海若区块链社区版OpenIBC，并将其捐赠给开放原子开源基金会。OpenIBC致力于降低区块链技术应用难度，提供适配框架和业务抽象层，支持“一次对接，多链适配”，确保与主流区块链引擎兼容，简化不同底链的差异和复杂性，并通过封装常用业务场景，缩短研发周期，有效降低企业投入成本。随着政企数字化转型的不断深入和区块链技术的日益成熟，中国BaaS市场与政府行业区块链软件市场正迎来前所未有的发展机遇。未来，浪潮云将继续坚持开放合作，与产业链伙伴紧密协作，深度结合场景及行业发展痛点，推动区块链技术持续创新，助力数字经济高质量发展。

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