1. 彭博数据库使用， 想用彭博数据库下点关于债券的数据，
既然你知道彭博，自然是有认识的熟人。还是找找熟人吧。
2. 哪些金融数据终端比较好不是专门炒股用的那种，而是类似彭博和万得的数据库客户终端。
有这些金融数据终端比较好：Tomson Reuters 和 Dow jones
SNL Financial 和Interactive Data Corporation
1、彭博终端机是全球最知名的金融数据提供平台，其知名度和信息准确性远远领先其他同类产品
2、彭博是最好的，全球知名的金融行业大公司都用彭博。其他的都是模仿
3. 全球研究咨询领域八大信息数据提供服务商都有哪些
1、Bloomberg
成立于1982年的美国彭博资讯公司是目前全球最大的财经资讯公司。BLOOMBERG PROFESSIONAL（R）（彭博专业）服务及彭博的媒体服务整合在一个平台上为全球各地的公司、新闻机构、金融和法律专业人士提供实时行情、金融市场历史数据、价格、交易信息、新闻和通讯工具。彭博是全球商业、金融信息和财经资讯的领先提供商，通过其强大的信息、专家和咨询网络为全球重要的决策制定者带来关键优势。彭博的优势在于通过创新的技术来快速、精准地传递数据、资讯和分析工具，核心产品是彭博专业服务（BLOOMBERG PROFESSIONAL）。彭博专业服务为全球逾310，000用户提供实时金融信息。彭博的企业级解决方案建于公司的核心优势之上，利用技术来帮助客户更高效地访问、整合、发送并管理整个组织的数据和信息。
2、Capital IQ
Capital IQ是标普旗下的核心金融数据库，为国际顶尖投资银行、私募股权基金人士的必备工具，涵盖全球上市公司、非上市公司、各类私募股权基金及专业人士的各类详尽信息。数据库提供了非常方便的检索工具和Excel工具，方便使用。Capital IQ提供了强大的搜索工具和分析工具，帮助投行和PE的各个级别人士在海量数据中迅速提取有效信息，进行估值分析。国外的高盛、摩根士坦利、华平投资、KKR，国内的鼎晖、弘毅、中信产业基金等将Capital IQ作为工作必备工具，提前掌握Capital IQ的使用将有助于获得投行和PE的工作机会。
3、Thomson Reuters
汤森路透（Thomson Reuters）成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司（The Thomson Corporation）与英国路透集团（Reuters Group PLC）合并组成的商务和专业智能信息提供商。主要为专业企业、金融机构和消费者提供财经信息服务，例如电子交易系统、企业管理系统和风险管理系统、桌面系统、新闻，以及为在法律、税务和会计、科学、医疗保健和媒体市场的专业人员提供智能信息及解决方案。公司将专业知识与创新科技相结合，为金融市场及风险管理、法律、税务与会计和媒体领域的专业人员和决策者提供重要的信息，产业还包括世界上最受信赖的新闻机构。
4、欧睿信息咨询有限公司（Euromonitor International）
公司是一家全球战略市场信息提供商，总部位于英国伦敦，其在中国分支机构为欧睿信息（上海）有限公司。企业提供的数据和分析辐射到全球范围且覆盖了上万种产品/服务品类。作为一家独立的市场研究机构，您可以完全信赖企业，并通过企业来获取每一个地区、国家的产品品类、渠道信息以及消费者的准确市场历史数据及未来趋势预测。企业具有创新性的市场调研产品，值得信赖的报告以及每天由市场分析专家更新的即时信息，使企业成为每家公司不可缺少的重要市场信息来源。企业拥有一只支庞大的、常驻于全球各国的分析师团队，深度解析当今国际化商业背景下的本地商务讯息。企业自己的全球行业专家团队确保了欧睿国际的研究在世界范围内口径的一致性。公司专长于消费市场的调查研究，业务范围涵盖食品饮料、家电、消费电子、汽车、美容及个人护理、卫生与健康、餐饮、旅游等领域，拥有跨多个行业的客户定制研究经验，致力于为全球客户提供国际市场有关行业、国家和消费者的各类商业信息。
5、深圳中为智研咨询有限公司（zwzyzx）
深圳中为智研咨询有限公司是中国领先的产业与市场调查研究咨询服务供应商。公司围绕客户的需求持续努力，与客户真诚合作，在调查报告、研究报告、市场调查分析报告、商业计划书、可行性研究、IPO咨询等领域构筑了全面专业优势。中为咨询致力于为企业、投资者和政府等提供有竞争力的调查研究解决方案和服务，持续提升客户体验，为客户创造最大价值。目前，中为咨询的研究成果和解决方案已经应用于3万多家企业，涉及机械设备、工控电子、信息通讯、食品餐饮、旅游酒店、批发零售、建筑装饰、家电家居、文化传媒、汽车与交通、化工化学、医疗医药、能源环保、公共事务等领域，并向海外市场拓展。旗下拥有大数据与信息资讯提供的深圳中为慧数信息咨询有限公司，以及管理咨询与战略规划定位的深圳万海格华管理咨询有限公司。
6、弗若斯特沙利文咨询公司（Frost & Sullivan）
沙利文公司于1961年成立于纽约。70年代，沙利文公司在欧洲各地建立办事处；80年代，成为全球领先行业数据库出版商并在80年代中期开拓市场咨询业务；90年代，在中国、日本、新加坡以及印度建立办事处；90年代后期拓展增长咨询业务；20世纪，收购技术洞察，成立会议业务部。Frost&Sullivan弗若斯特沙利文咨询公司帮助客户加速企业成长步伐，取得行业内成长、创新、领先的标杆地位。沙利文公司的增长咨询服务以及沙利文公司最佳实践奖帮助CEO及其成长团队开发、评估和实施有效增长战略。50多年来，沙利文公司立足遍布六大洲的40多个办公室，以全球化的视野，为全球1000强公司、新兴企业和投资机构提供了可靠的市场投融资及战略与管理咨询服务。1998年进入中国，在北京开设第一个中国地区办公室。至2013年底，沙利文公司在中国地区已建立了4个办公室，覆盖北京、上海、深圳及香港特别行政区。沙利文公司中国的研究板块主要包括了化工与材料、医疗与生命科学、能源与电力系统、工业与机械、冶金矿产、建筑材料、测量与测试、信息和通讯技术、汽车与交通、航空航天、环保、食品与餐饮、服装服饰、奢侈品与收藏品、房地产、其他服务业等各个细分板块。
7、万得信息技术股份有限公司（Wind）
万得信息技术股份有限公司（Wind）是中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业，总部位于上海陆家嘴金融中心。在国内市场，Wind的客户包括中国绝大多数的证券公司、基金管理公司、保险公司、银行和投资公司等金融企业；在国际市场，已经被中国证监会批准的合格境外机构投资者（QFII）中的众多机构是Wind的客户。同时国内多数知名的金融学术研究机构和权威的监管机构也是公司的客户，大量中英文媒体、研究报告、学术论文等经常引用Wind提供的数据。针对金融业的投资机构、研究机构、学术机构、监管部门机构等不同类型客户的需求，Wind开发了一系列围绕信息检索、数据提取与分析、投资组合管理应用等领域的专业分析软件与应用工具。通过这些终端工具，用户从Wind获取到及时、准确、完整的财经数据、信息和各种分析结果。精于数据，以数据为起点，Wind紧密跟随金融市场日新月异的发展，不断向新的领域发展，新的产品和服务战略不断在延伸。
8、上海投中信息咨询股份有限公司（CVS）
投中信息业务始于2005年，正式成立于2008年，是中国领先的股权投资市场信息咨询专业服务机构。通过十余年专业领域的深入研究与广泛合作，投中信息积累了深厚的技术基础和人才优势，并凭借优秀的专业能力赢得基金管理机构的长期信任，在行业内拥有大量的数据存量和客户资源。投中信息通过全面的产品体系，传递及时、准确的股权交易数据与情报，为投资机构、投资银行、战略投资者、资产管理公司提供数据、资讯及分析工具；为企业提供专业的行业研究与业务实践咨询服务；为机构出资人提供全面的投资咨询顾问业务，帮助投资机构进行深度品牌管理与营销传播工作。投中信息总部位于上海，一直致力于以CVSource投中数据终端为核心向国内股权投资市场的参与方提供及时、全面的金融信息和数据服务，并以此为基础展开了其他相关的多层次的产品与服务。投中信息旨在针对国内股权投资市场的金融资讯服务及相关延伸服务，其主营业务分为数据产品-CVSource数据终端、会务服务、媒体广告、研究咨询、金融咨询五大板块。
4. 怎么找电子版七上历史大数据
怎么找电子版七上历史大数据
资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本，良好的信息资料搜集能力有利于我们快速了解投资主体的基本情况，为后续的调研及一手资料的获得打下较好的基础。
一、搜索引擎（重点掌握）
搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。
由于每个搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的关键词在多个搜索引擎试一下，可能会搜出你意想不到的结果。
大家对国内的引擎基本都很熟悉，尤其是网络和google，需要搜索同一主题的资料，不同的人所搜出来的结果可能就天差地别了，主要原因在于如下两点：
1、搜索关键字的选择
举例说明，假如我们要搜索大数据行业发展相关资料，如果我们就在网络上搜索“大数据”，结果非常多，无法进行筛选，可以对关键词进一步界定，如“大数据行业”、“大数据市场规模”、“中国大数据产业”、“大数据技术”、“大数据企业”等等，需要不停地变换搜索关键词，直到查到满意的搜索结果，在查找的过程中可以根据查找结果内容再进行对关键词进行修正，修正有些名称专业表达方式，因为最开始搜索我们表达的不一定准确。
2、搜索技巧
主要是针对网络、google等搜索引擎一些高级搜索技巧。常用技巧主要有如下几个方面：
（1）文件类型搜索：使用filetype，如在网络或google中键入“filetype:pdf 大数据”搜索出有关大数据内容pdf内容，而且这些文档基本都是可直接下载。还可以变换为其他的如“filetype:doc”、“filetype:ppt”、“filetype:xls”等等，注意其中的冒号为英文的冒号，一定要变换为英文冒号。
（2）定位于哪个网站上搜索：使用site，如在网络或google中键入“大数据空格site:sina.com”,则在http://sina.com搜索有关大数据的一些资料信息，这个特别适用针对某些信息可能在哪些网站上出现的一个快速搜索方法，注意冒号也是英文的，网站名称也不用加www。
（3）精确匹配搜索：使用“”，如在网络中键入“大数据行业”，表示搜索“大数据行业”五个必须联在一起的，如果不加“”，搜到的为大数据及行业两个词并列显示结果，没有这么精确匹配。
（4）限制性的网页搜索：使用intitle,如在网络键入“intitie:大数据”，限定于搜索标题中含有“大数据”网页，如果输入“intitie:大数据市场规模”限定于搜索标题中含有“大数据”和“市场规模”的网页。
3、搜索引擎推荐
1）http://scholar.google.com/ 虽然还是Beta版，但个人已觉得现在已经是很好很强大了，Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列，在中国搜索出来的，前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章。
2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！Scirus覆盖的学科 范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法 学，生命科学，材料科学，数学，医学，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。
3）http://www.base-search.net/ BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源（超过200 万个文档）的数据。
4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。
5）http://www.goole.com/ 与google比较了一下发现，能搜索到一些google搜索不到的好东东 。它界面简洁，功能强大，速度快，YAHOO、网易都采用了它的搜索技术。各位可以一试。
6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基于Google的，所以保证和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在书本内搜索的功能和个性化功能：主要是可以记录你的搜索历史。现在还是Beta，不过试用后感觉很好，向大家推荐一试 ，不过缺憾是现在书本内搜索没有中文内容。
7）http://www.ixquick.com 严格意义上讲不是搜索引擎，是连接搜索引擎和网络用户的信息立交桥。新一代的搜索引擎应运而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是对于大多数国内用户来说，Ixquick还很陌生。Ixquick众多独特的功能我不一一介绍了，只介绍我们最关心的，搜索数据库密码。使用方法：先进入Ixquick，以“Proquest”数据库为例。填入Proquest Username Password History Online后点击search，看看出来的结果，第一页中第6个，proquest的username和password赫然在目，别急，再看第4个结 果“HB Thompson Subscription Online Databases”，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，进入 后发现这是一个密码页，选择Magazines& Journals栏，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等众多数据库的密码，都有uesrname和password，随便试一下EBSCO，OK，成功登陆。
8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，对搜索的内容进行分类，这样可以有效地做出选择，比较有特色。可实现分类检索，检索速度也很好，如EBSCO 密码几分钟就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，这个密码可以试试。
9）http://www.findarticles.com/ 一个检索免费paper的好工具。进入网页以后，可以看到他有三个功能，driectory web article，其中article对我们很有帮助，你可以尝试输入你要找的文章，会有很多发现的！
10）http://www.chmoogle.com 现点击后或跳转到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超过千万种化学品信息或相应的供应商，与Chemblink有点相似，但提供的化学品理化信息没有Chemblink详细，与其不同的是该搜索引擎可提供化学品结构式搜索（主页上有在线绘制化学结构式的搜索框）。
11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。
12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一个关于计算机和信息科学的搜索引擎。
13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 专家个人主页搜索引擎。
14）www.aol.com 里面的搜索引擎功能由google提供，搜索结果与google一样，如果google无法登陆，可以用这个网站代替。
二、数据库
数据库是研究人员重要的数据来源之一，目前券商、基金研究研究机构都购买有商业数据库，目前研究用的数据库主要分为两大类，一是商业数据库，二是学术数据库。
1、商业数据库
商业数据库大多为金融投资所用，主要分为国内与国外数据库两大类。1）国内商业数据库国内数据库主要有如万德、恒生聚源、锐思数据库、CSMAR数据库、巨潮数据库等。目前万德数据库主要定位于国内高端客户，市场占有率较高，80%左右，当然其售价较高。恒生聚源也定位为机构客户，性价比较高，售价要比万德便宜的多。CSMAR数据库定位于学术与高校，其中金融数据比较全，强大。锐思数据库定位于学术，质量一般。巨潮数据库为深交所旗下数据库，有一定的特殊优势。
2）国外商业数据库
国外数据库主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，国外数据库中彭博是比较全也大的，在国内销售也较好，但是售价奇贵。一般不做国际市场研究，大多用不到国外数据库，毕竟国外数据库公司对国内的行业数据及公司数据不如本土数据库公司的做得好。
2、学术数据库
学术数据库基本为高校、研究机构所用，也分为国内与国外两大类，学术数据库中一些学术论文、行业数据、统计年鉴还是有用的，缺点就是其中有些数据的相对较旧，无法做到实时更新。
1）国内学术数据库
中国知网：国内最大学术数据库，包括期刊、学位论文、统计年鉴等。
万方数据：仅次于中国知网，包括期刊、学位论文等。
人大复印资料：期刊、论文等。
维普：期刊、论文等。
中经网：有较多行业研究报告，宏观数据较全。
国研网：数据较为权威，有些报告可以一看。
上海公共研发平台：可以注册，人工审核，内包含较多数据库。
2）国外学术数据库
EBSCO：较全的一个数据库，内包含较多的商业数据，好用
Elsevier：学术文章全，更新速度快。
以上大致介绍了国内的商业及学术数据库，但这些数据库都是通过收费或学校账号才能使用，对于平时临时研究用的一些人，没有必要去购买，下面介绍一些免费可用的数据库。
3）免费可用的数据库
数据汇：http://www.shujuhui.com/database/ 国内的宏观数据，国外的也有一部分，可以导出来，免费好用。
数据圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免费共享平台，行业研究报告，统计年鉴等
5. 在哪可以找到股票风险系数
可通过贝晌枝塔系数查找。
贝塔系数（Beta Coefficient）是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。在股票宴脊敏、基金等投资术语中常见。
贝塔系数是统计学上的概念，它所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。其绝对值越大，显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值，则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反；大盘涨的时候它跌，大盘跌的时候它涨。由于我们投资于投资基金的目的是为了取得专家理财的服务,以取得优于被动投资于大盘的表现情况，这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。 在计算贝塔系数时,除了基金野瞎的表现数据外,还需要有作为反映大盘表现的指标。
6. 科技公司钟爱的50款开源工具
大数据
1. Hadoop
Apache主持的这个项目是最广为人知的大数据工具。众多公司为Hadoop提供相关产品或商业支持，包括亚马逊网络服务、Cloudera、Hortonworks、IBM、Pivotal、Syncsort和VMware。知名用户包括：阿里巴巴、美国在线、电子港湾、Facebook、谷歌、Hulu、领英、Spotify、推特和雅虎。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//hadoop.apache.org
2. Hypertable
Hypertable在互联网公司当中非常流行，它由谷歌开发，用来提高数据库的可扩展性。用户包括网络、电子港湾、Groupon和Yelp。它与Hadoop兼容，提供商业支持和培训。
支持的操作系统：Linux和OS X
相关网站：http：//www.hypertable.com
3. Mesos
Apache Mesos是一种资源抽象工具，有了它，企业就可以鼗整个数据中心当成一个资源池，它在又在运行Hadoop、Spark及类似应用程序的公司当中很流行。使用它的企业组织包括：Airbnb、欧洲原子核研究组织（CERN）、思科、Coursera、Foursquare、Groupon、网飞（Netflix）、推特和优步。
支持的操作系统：Linux和OS X
相关网站：http：//mesos.apache.org
4. Presto
Presto由Facebook开发，自称是“一款开源分布式sql查询引擎，用于对大大小小（从GB级到PB级）的数据源运行交互式分析查询。”Facebook表示，它将Presto用于对300PB大小的数据仓库执行查询，其他用户包括Airbnb和Dropbox。
支持的操作系统：Linux
相关网站：https：//prestodb.io
5. Solr
这种“快若闪电”的企业搜索平台声称高度可靠、扩展和容错。使用它的公司包括：AT&T、Ticketmaster、康卡斯特、Instagram、网飞、IBM、Adobe和SAP Hybris。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：http：//lucene.apache.org/solr/
6. Spark
Apache Spark声称，“它在内存中运行程序的速度比Hadoop MapRece最多快100倍，在磁盘上快10倍。”Spark“支持”的企业组织包括：亚马逊、网络、Groupon、日立解决方案、IBM、MyFitnessPal、诺基亚和雅虎。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//spark.apache.org
7. Storm
正如Hadoop用来处理批量数据，Apache Storm用来处理实时数据。官方网站上显示用户包括：天气频道、推特、雅虎、WebMD、Spotify、威瑞信（Verisign）、Flipboard和Klout。
支持的操作系统：Linux
相关网站：https：//storm.apache.org
云计算
8. Cloud Foundry
Cloud Foundry提供用于构建平台即服务的开源工具。它声称“由行业领袖为行业领袖构建”，其支持者包括IBM、 Pivotal、惠普企业、VMware、英特尔、SAP和EMC。
支持的操作系统：Linux
相关网站：https：//www.cloudfoundry.org
9. CloudStack
这个交钥匙IaaS解决方案构成了许多公共云和私有云的基础。它的用户极多，包括阿尔卡特－朗讯、苹果、Autodesk、英国电信、冠群科技、思杰、Cloudera、戴尔、富士通、SAP和韦里逊。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：http：//cloudstack.apache.org
10. OpenStack
这种很受欢迎的云计算平台声称，“世界上成百上千个大品牌”每天依赖它。支持者包括：AT&T、Ubuntu、惠普企业、IBM、英特尔、Rackspace、红帽、SUSE、思科、戴尔、EMC、赛门铁克及另外许多知名科技公司。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：http：//www.openstack.org
11. Scalr
这种云管理平台备受市场研究公司的好评，它简化了管理多个云环境的过程。知名用户包括Expedia、三星、美国宇航局喷气推进实验室、埃森哲、索尼和Autodesk。
支持的操作系统：Linux
相关网站：http：//www.scalr.com
容器
12. Docker
Docker在相对新兴的容器领域迅速确立起了主导平台这一地位。科技界的许多大牌公司在构建或提供扩展或使用Docker技术的产品，包括亚马逊、微软、IBM、惠普企业、红帽、Rackspace和Canonical。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：https：//www.docker.com
输入标题 内容管理
13. DNN
这款内容管理解决方案之前名为DotNetNuke，承诺构建丰富的交互式网站时，只要花较少的精力，就能收到显着的成效。用户包括佳能、时代华纳有线电视、德州仪器和美国银行。
支持的操作系统：Windows
相关网站：http：//www.dnnsoftware.com
14. Drupal
Drupal声称，98000多个开发人员在为这个极其流行的内容管理系统积极贡献代码。支持者包括微软、Zend、Fastly和New Relic，其内容市场有数百家公司参与其中，它们提供了相关的产品和服务。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：https：//www.drupal.org
15. Joomla
Joomla为数百万个网站提供平台，其下载量超过了5000万人次。许多用户当中就有这些公司：电子港湾、巴诺书店、MTV和标致。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：https：//www.joomla.org
16. MediaWiki
MediaWiki以维基网络使用的软件而出名，它还为网络、Vistaprint、Novell、英特尔和美国宇航局支持网站。它是构建可编辑网页的不错选择，许多企业组织用它来构建内部知识库。
支持的操作系统：Windows、Linux/Unix和OS X
相关网站：https：//www.mediawiki.org/wiki/MediaWiki
数据库
17. Cassandra
这种NoSQL数据库由Facebook开发，其用户包括苹果、欧洲原子核研究组织（CERN）、康卡斯特、电子港湾、GitHub、GoDaddy、Hulu、Instagram、Intuit、网飞、Reddit及其他科技公司。它支持极其庞大的数据集，声称拥有非常高的性能和出色的耐用性和弹性。可通过第三方获得支持。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：http：//cassandra.apache.org
18. CouchDB
CouchDB为Web而开发，这种NoSQL数据库将数据存储在JSON文档中，这类文档可通过HTTP来加以查询，并用JavaScript来处理。Cloudant现在归IBM所有，它提供一款专业人员支持的软件版本，用户包括：三星、Akamai、Expedia、微软游戏工作室及其他公司。
支持的操作系统：Windows、Linux、OS X和安卓
相关网站：http：//couchdb.apache.org
19. MongoDB
MongoDB是一种NoSQL数据库，声称“针对关键任务型部署环境进行了优化”，用户包括Foursquare、《福布斯》、Pebble、Adobe、领英、eHarmony及其他公司。提供收费的专业版和企业版。
支持的操作系统：Windows、Linux、OS X和Solaris
相关网站：http：//www.mongodb.org
20. MySQL
MySQL自称是“世界上最流行的开源数据库”，备受众多互联网公司的青睐，比如YouTube、贝宝、谷歌、Facebook、推特、电子港湾、领英、优步和亚马逊。除了免费社区版外，它还有多款收费版。最新更新版声称速度比老版本快三倍。
支持的操作系统：Windows、Linux、Unix和OS X
相关网站：http：//www.mysql.com
21. Neo4j
Neo4J自诩为“世界上领先的图形数据库”，用于欺诈检测、推荐引擎、社交网站、主数据管理及更多领域。用户包括电子港湾、沃尔玛、思科、惠普、埃森哲、CrunchBase、eHarmony、Care.com及另外许多企业组织。
支持的操作系统：Windows和Linux
相关网站：http：//neo4j.com
开发工具
22. Bugzilla
Bugzilla是开源社区的宠儿，用户包括Mozilla、Linux基金会、GNOME、KDE、Apache、LibreOffice、Open Office、Eclipse、红帽、Novell及其他公司。这款软件缺陷追踪系统（bugtracker）的重要功能包括：高级搜索功能、电子邮件通知、预定报告、时间追踪、出色的安全及更多特性。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：https：//www.bugzilla.org
23. Eclipse
Eclipse项目最为知名的是，它是一种大受欢迎的面向Java的集成开发环境（IDE），它还提供面向C/C++和PHP的IDE，此外提供另外一大批开发工具。主要支持者包括冠群科技、谷歌、IBM、甲骨文、红帽和SAP。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：http：//www.eclipse.org
24. Ember.js
这种框架用于“构建野心勃勃的Web应用程序”，旨在为JavaScript开发人员提高工作效率。官方网站上显示用户包括雅虎、Square、Livingsocial、Groupon、Twitch、TED、网飞、Heroku和微软。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站： http：//emberjs.com
25. Grunt
Grunt是一种JavaScript任务运行工具，有助于自动处理重复性的开发任务。使用它的知名科技公司包括：Adobe、推特、Mozilla、Cloudant和WordPress。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：http：//gruntjs.com
26. LoopBack
这个Node.js框架旨在让用户很容易构建REST API，并连接到后端数据存储区。知名用户包括GoDaddy、美国能源部和赛门铁克。
支持的操作系统：Windows、Linux、OS X、安卓和iOS
相关网站：http：//loopback.io
27. Node.js
Node.js的成名之处在于，它让开发人员可以使用JavaScript，编写服务器端应用程序。开发工作之前由Joyent管控，现在交由Node.js基金会监管。用户包括IBM、微软、雅虎、SAP、领英、贝宝和网飞。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：https：//nodejs.org/en/
28. PhoneGap
Apache Cordova是一种开源框架，让开发人员可以使用HTML、CSS和JavaScript等Web技术，构建移动应用程序。PhoneGap是最受欢迎的Cordova发行版。使用某一种Cordova发行版的科技公司包括：维基网络、Facebook、 Salesforce、IBM、微软、Adobe和黑莓。
支持的操作系统：Window、Linux和OS X
相关网站：http：//phonegap.com
29. React Native
React Native由Facebook开发，这种框架可用于使用JavaScript和React JavaScript库（同样由Facebook开发），构建原生移动应用程序。其他用户包括：《探索》频道和CBS体育新闻网。
支持的操作系统：OS X
相关网站：http：//facebook.github.io/react-native/
30. Ruby on Rails
这个Web开发框架在开发人员当中极其流行，它声称“为确保编程员满意和持续高效地工作进行了优化”。用户包括Basecamp、推特、Shopify和GitHub等公司。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//rubyonrails.org
31. Sencha Touch
Sencha Touch自称是“一种用于构建通用移动应用程序的领先的跨平台移动Web应用程序框架，基于HTML5和JavaScript”。它既有开源许可证版本，也有商业许可证版本。据官方网站声称，《财富》100强中60%使用它。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：https：//www.sencha.com/procts/touch/
32. ZK
索尼、Sun、IBM、Adobe、电子港湾、富士通、梦工厂和优利系统等公司使用这种Java Web框架来构建Web和移动应用程序。提供收费支付及相关工具。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：http：//www.zkoss.org
中间件
33. JBoss
红帽的JBoss中间件包括各种轻量级、对云计算友好的工具，同时结合、集成和自动化各个企业应用程序和系统。用户包括：橡树岭国家实验室、日产、思科、冠群科技、AMD及其他公司。
支持的操作系统：Linux
相关网站：http：//www.redhat.com/en/technologies/jboss-middleware
操作系统
34. 红帽企业版Linux
红帽最知名的产品就是其旗舰Linux发行版，这需要付费订购。据该公司声称，《财富》全球500强公司中超过90%在使用红帽产品。
相关网站：http：//www.redhat.com/en/technologies/linux-platforms/enterprise-linux
35. SUSE Linux企业版
这款面向企业的Linux发行版同样备受大企业的追捧，它也需要付费订购。该公司声称，它有13000多个企业用户，包括伦敦证券交易所、SAP、天睿（Teradata）和沃尔格林连锁药店（Walgreens）。
相关网站：https：//www.suse.com
36. Ubuntu
Ubuntu提供广受欢迎的Linux发行版，有多个版本：桌面版、服务器版、云版、手机版、平板电脑版和物联网版。声称用户包括亚马逊、IBM、维基网络和英伟达。
相关网站：http：//www.ubuntu.com/index_kylin
项目管理
37. Project Libre
这个屡获奖项的项目是微软Project的替代者，下载量已有近200万人次。它有一大批用户，包括IBM、埃森哲、美国能源部、思科、ATI和AMD。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//www.projectlibre.org
存储
38. FreeNAS
这款开源网络附加存储（NAS）软件声称，它备受联合国、迪士尼互动媒体集团、路透社和Dr. Phil等用户的“喜爱”。它可以安装到几乎任何硬件上，而TrueNAS提供的预先构建的设备就基于该技术。
支持的操作系统：FressBSD
相关网站：http：//www.freenas.org
39. Gluster
Gluster是一种可高度扩展的网络文件系统，适合云计算环境。红帽提供一款基于该技术的收费产品，用户包括卡西欧和Intuit。
支持的操作系统：Linux
相关网站：http：//www.gluster.org
40. Lustre
Lustre是另一种可高度扩展的文件系统，旨在支持高性能计算（HPC）环境。一些最早采用它的用户包括美国的几大国家实验室：劳伦斯·利物莫尔国家实验室、桑迪亚国家实验室、橡树岭国家实验室和洛斯阿拉莫斯国家实验室。
支持的操作系统：Linux
相关网站：http：//lustre.org
系统管理工具
41. Ansible
Ansible现在归红帽所有，它自称是“一种异常简单的IT自动化引擎，可以使云服务配置、配置管理、应用程序部署、服务内部的编排以及其他许多IT操作实现自动化。”使用它的科技公司包括：思科、瞻博网络、Evernote、推特、威瑞信、GoPro、EA Sports、Atlassian和韦里逊。它既有免费版，也有收费版。
支持的操作系统：Linux
相关网站：http：//www.ansibleworks.com
42. Chef
作为另一款自动化工具，Chef支持开发运维方法，同时改善了速度、协作和安全性。拥有免费版和收费版。官方网站上显示用户包括：塔吉特（Target）、诺德斯特龙（Nordstrom）、Facebook、Etsy、IGM、雅虎和彭博社。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：https：//www.chef.io/chef/
43. Hudson
Hudson在使用敏捷和开发运维方法的企业当中很流行，它是一种可扩展的持续集成服务器系统，可以监控重复作业的执行。这个项目得到了Eclipse基金会、甲骨文、Atlassian和YourKit的支持。
支持的操作系统：与操作系统无关
相关网站：http：//hudson-ci.org
44. Puppet
Puppet号称“使用最广泛的开源IT管理系统”，它包括40多个基础设施管理方面的开源项目。除了开源版本外，它还有一款收费的企业版本。它声称，用户包括25000多家企业，比如迪士尼、沃尔玛、1-800-Flowers.com、Heartland Payment Systems、盖蒂图片社（Getty Images）和Yelp。
支持的操作系统：Windows、Linux、Unix和OS X
相关网站：https：//puppetlabs.com/puppet/open-source-projects
版本控制
45. Bazaar
Bazaar由Canonical管理，被许多开源项目所使用，包括Ubuntu、 GNU基金会、Linux基金会、MySQL、Bugzilla、 Debian和Maria DB。它简单易学，支持任何工作流程和工作区间模式，承诺存储效率很高、速度很快。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//bazaar.canonical.com/en/
46. Git
这个版本控制系统已变得极受欢迎，这一方面归功于GitHub服务的使用日益广泛。使用它的公司和项目包括：谷歌、Facebook、微软、推特、领英、网飞、Perl、PostgreSQL、安卓、Rails、QT、Gnome和Eclipse。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//git-scm.com
47. Mercurial
Mercurial是一种分布式源代码控制管理工具，专注于帮助团队更轻松、更快速地协同工作。用户包括OpenJDK和NetBeans等各大项目。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：https：//www.mercurial-scm.org
48. Subversion
这个企业级版本控制系统得到Apache的支持，首次发布于2000年。使用它的企业组织包括Apache软件基金会自己、Hobby Lobby、Mono、Plone和GNU Enterprise。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//subversion.apache.org
Web服务器
49. Apache HTTP Server
Apache至今已有20年多的历史，专利是自1996年以来互联网上最受欢迎的Web服务器系统。据W3Techs声称，目前所有网站中55.3%是由Apache支持的。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//httpd.apache.org
50. Nginx
Nginx的人气也极旺，它被互联网上所有网站中的大约四分之一所使用。除了俄罗斯许多访问量很大的网站外，用户还包括网飞和WordPress.com。
支持的操作系统：Windows、Linux和OS X
相关网站：http：//nginx.org
7. 汇率管家系统和彭博、路透系统有什么区别
1.汇率管家系统免费，彭博一年要18万，还要代扣代缴税费。
2.汇率管家只做外汇相关报价资讯策略，以及企业外汇管理工具，彭博和路透是一体化资讯哪槐平台，什么信息都有，金融方面期货、商品、股票、债券，更别说体育、娱乐、政治新闻都有。
3.汇率管家可以提供人口服务，提交你的问题，付年费就可以春山提各种外汇方面的需求，他们有专家团队来解决。彭博可以双击 HELP HELP ，也是专家，不过只能做彭博系统，数据上的问题，不是针对企业的外汇问题
4.汇率管家听说后面可以做外汇交易，彭博扒缓中是做不来
8. 专访数库科技CEO刘彦 | 数据科技时代已来
现代管理学之父德鲁克说过，每个企业都是 社会 的“器官”，用来解决 社会 问题。
如果说企业是器官，那么连接器官的“血管”就是“ 产业链网络 ”。如同血管连接了全身一样，产业链网络则将我们的 社会 实体紧密相连。通过这条网络，经济“血液”得以流动，时时传输着利益与风险。
可宴亏陪以想见，如果在数据层面打造这样的产业链网络，实体经济中的每个个体均可在数据关系层面互连互通，从而形成模拟实体经济运转规律的数据网络体系。进一步地，在这样的基础上建模，则必将在各行各业创造巨大的应用空间。
但建造又谈何容易，仅仅把上市公司的数据披露做标准化处理、梳理上下游关系，就已经是一个复杂而耗时的浩荡工程。将超过4000万家非上市企业链接到这张产业网上，同时将已标准化处理的供应链、企业图谱、实时新闻资讯、宏观、行业、航运、海关、产销等另类数据根据产业节点组装，形成上下游产业逻辑关系，则更是几乎不可能完成的任务。
然而，有一家企业熬过了这样漫长而艰苦的历程，它首创了SAM产业链图谱，覆盖了从上市公司到非上市公司几乎所有的数据信息及实时资讯，并按照产业节点及上下游逻辑关系组装，形成了完整的产业链数据体系。在经历了10年的砥砺琢磨与积累后，数库 科技空做 终于在金融 科技 及产业数字化浪潮中迎来了“开花结果”的时刻。
如今，各大头部券商、银行，甚至是摩根大通、穆迪这样的国际知名机构，都成为了数库 科技 的服务对象。同时，数库 科技 的相关产品还在政府、媒体等各大领域逐一渗透。
那么，是什么样的信念，支撑着数库 科技 做成了这样的产业链全生态网络？它的未来又将走向何方？
信息论告诉我们，IT的本质是“信息传播的技术”，它前所未有地延伸了我们各类感官所触及到的广度和深度，极大地缩短了信息传播时间。过去几十年，IT产业获得了空前发展，诞生了谷歌、亚晌蠢马逊、IBM等全球大公司。
属于IT的时代还在前进着，但一些变化却促成它发生了演进，逐渐衍化出“ DT ”的概念。 所谓DT（数据 科技 ），就是让机器更进一步，承担思考、决策工作。
信息传播越来越快、越来越高效的当下，信息量早已呈指数级增长，直到发生“信息大爆炸”。试想一下，当你所从事的领域，1秒的信息增量比以往1年的还要多，当这些信息不止以数字，而是以音频、文本、图像等全维度呈现时，你或许很快就会迷失在信息的海洋里，变得力不从心。
举个例子，一个负责给客户提供实时资讯的业务人员，若是仅凭人力，该如何做到海量信息精准推送？如果还是参照IT时代“机器负责传播，人脑负责处理”的思维运作，那么这意味着，以前可以由一个人胜任的信息处理和分析工作，现在可能用10个人都不够。
好在总有人提前洞见了问题所在，及时转变了思维。正如数库 科技 CEO刘彦所形容的， “在球场上，你不能跟着球跑，而只有提前站在落地点的人，才有可能接到球” ，数库 科技 就是这样的“接球手”。
在企业数据服务领域，从“IT”到“DT”的演进早已开启。以往的几十年，我们都在努力让“流程自动化”。各类ERP、CRM等业务处理软件，归根到底，都是用流程表单、数字表格等形式规范并表达运营流程，让企业参照固定的范式运转，并同步产生运营数据。
而在同期的海外市场，企业早已越过了“ 流程自动化 ”，而进化到“ 决策自动化 ”。
例如彭博已经能利用自然语言处理、大数据处理等先进技术，分析人流、社交媒体信息表现的“情绪”，并利用这种情绪数据帮助投资者在市场中获得先机。再例如，美国银行已经能从几百万贸易信息中，提取有效信息，并精准推送给用户。这些原本由人脑做的分析和决策工作，现已用机器代劳。
洞察了国外金融机构的发展趋势，数库 科技 早在10年前就下了赌注。 “我们多年投入，赌的就是这样一个从‘IT’到‘DT’，从‘流程自动化’到‘决策自动化’的演变” ，刘彦说道。
“一方面，数据是决策的依据，在DT时代，随着各类决策场景的数字化，数据本身的获取成本及质量将直接对决策能力形成制约。再好的决策引擎，没有高质量且成本可控的数据“燃料”，也将难以为继”，
“另一方面，数据行业门槛高、投入大且见效慢，拼的都是基本功。因此，当我们决定将全部的人工智能技术投入数据‘冶炼’的时候，我们就知道迎接我们的将是一段崎岖的旅程，但一旦成功，带给我们的也将是优质的商业模式及突出的商业场景拓展能力。毕竟，决策无处不在，而决策自动化所必须的数据也将无处不在。”等待的过程注定是艰苦的。数库 科技 的前10年，都在投入研发、磨砺技术，只为日后薄发之时。在无数次翻阅报表、统计数据，无数次从散乱的文本中抓取信息、迭代更新，无数次对着底稿分发-汇总-再分发-再汇总后，数库 科技 终于在迭代了数个版本后，打造了强大的“产业链网络”。
刘彦向我们现场展示了其产品成果。例如，当我们随便点开一家公司时，其系统不仅能展现此公司多年经营状况，还能将其整条产业链，乃至所有相关联的 社会 实体经营信息、实时新闻一网打尽。
2018年，当中美贸易战打响，一系列金融开放政策密集出台的时候，数库 科技 终于等来了属于它的时代。
这时起，大量海外机构涌入，参与国内金融竞争。开放环境下，国内机构迫切需要向“决策自动化”的海外金融公司学习，提高运营效率。一时间，机构对数据分析的能力要求急剧提升，银行、券商等纷纷开启了金融 科技 改革。
而数库 科技 早就厉兵秣马、严阵以待。当某头部券商率先在市场寻求技术合作时，数库 科技 作为唯一一家可以提供成熟产品的 科技 企业，自然备受青睐。在2019年，数库 科技 终于迎来了首次业务规模井喷的时刻，1年内业务量增长了5倍！在尚未过去的2020年，数库的业务量又将实现5倍以上的增长，应用场景进一步多元化，印证了各类决策场景对高质量数据服务的强需求。
数据 科技 的时代终究来临了。在这里等候了多时的数库 科技 ，是 如何让机器帮助人们“思考”与“决策”的呢？
IT时代的数据处理工具，虽然能提供统一标准、统一口径的数据，但归根到底却没有解决 数据快速量产问题 。
当海量信息涌入时，由于匮乏先进的算法技术，传统数据商只能靠人力堆砌，处理信息问题。因此，随着信息量呈指数级增加时，传统数据商的成本也在直线上升。效率，始终是制约传统数据商发展的心头大患。同样是数据供应商，数库 科技 的玩法却截然不同。
（图：数库 科技 数据生产引擎系统DAS)
以SAM产业链为例，我们可窥见数库独特的高 科技 玩法。SAM全称Segment Analysis Mapping，中文释义为“数库产业链数据体系”。其将中国大陆，香港及美国市场全部上市公司业务分布及产品集披露进行标准化，确保上市公司在业务及产品纬度实现高度可比。其中包括A股、港股、美股、新三板、发债企业等累计2.5W+家上市公司；全量工商注册非上市公司累计4000W+家，实现了全领域的企业覆盖。
SAM产业链的每一条产品线与国际标准GICS直接对接，将GICS四层产品分布直接扩充至11层。拥有超过5000+个标准化产品节点，70000+个上下游产业关系，这也是目前国内唯一一个针对全部公司自下而上的产业链架构！目前全球仅彭博，Factset和数库拥有完整产业链数据体系，而其中数库专注于中国市场并提供更丰富的产业节点，拥有极强的市场竞争力！
（图：SAM产业链示例）
“SAM产业链就如同通用数据底座，应用到特定场景时，能如拼乐高积木一般与其他数据接口迅速拼装与搭建”，刘彦如是概括道。
刘彦进一步向我们展示了SAM的应用方法，在这张产业链网络上，你可以找出任意两家企业的关系，而不用担心存在“数据孤岛”的问题。
举例来说，某手机公司和某工业品公司，看似毫不相关，但或许它们上游的某个原材料是相同的，又或许它们的股东之间有着千丝万缕的联系，于是风险、利益便可以通过这张产业链网络传递。正如“蝴蝶效应”一般，某个手机公司的小小动态，也可能引起某个工业品公司发生震动。
（图：手机产业链示例）
如此细密的产业链网络，是如何编织而成的呢？
由数库 科技 自研算法驱动的两大核心技术——数据生产引擎和自然语言处理，一个负责数据快速量产，一个负责数据抓取，两者为其产品提供了强有力的支持。
首先，数库率先基于机器学习技术实现了数据自动化量产，将数据提取、清洗、标准化、质检等流程无缝衔接，形成高度自动化处理能力。数据生产引擎不断从文档中解析并生产高质量精准图谱型数据，这些图谱型数据形成金融知识库，与前端自然语言处理引擎结合，在实时资讯处理层面不断提升解析精准度。而自然语言处理引擎在实时资讯文本中不断抓取到的新概念或新想法又能持续反哺至金融及产业知识库中，反向赋能数据生产引擎并提升其数据生产精准度，从而实现金融及产业知识库的持续自我进化。
（图：后端数据生产与前端资讯采集实现相互反哺及自我进化）
如此循环，数据库便能在无人干预的情况下，让金融及产业知识库如“滚雪球”般越做越大，而其算法也在不断自我迭代中愈加精准。最终，这些富有“意义”的数据，被系统以产业角度编排，更新进入产业链网络。
如是，数库 科技 基于“产业+企业”的全景画像 便形成了。可以想见，其应用场景将十分广阔。
除了为券商做舆情分析、风险控制，数库 科技 的产品已经扩展到银行、政府、媒体等各类群体中。对银行而言，其产业链网络能揭示潜在的风险传递过程，助其做风险控制；对新闻社、企业来讲，这意味着消息精准推送、产业链精准营销；对政府而言，意味着产业监控、产业政策评估、智慧招商；对于量化投资机构，则意味着更高质量的新闻舆情因子数据，全面提升Alpha收益……
（图：数库 科技 某政府机构“产业大脑”解决方案）
（图：数库 科技 某大型央企产业监控平台方案）
（图： JPMorgan基于数库 科技 新闻数据撰写的量化研究报告，报告获取请访问：https://www.chinascope.com/doc.html）
扎实的数据处理功底及可快速组装的数据及算法模块，构筑了数库的技术护城河，而不断积累进化的金融及产业知识库，则构成了数库的业务护城河。
回头来看，数库当初选择数据‘冶炼’这条道路的执着是正确的。随着金融机构、政府及企业数字化转型步伐加速，深厚的数据功底及核心能力将协助数库加速拓展落地新应用场景，并持续优化成本结构，打造具备长期竞争力的商业模式。
数库相信，以控制为出发点的IT时代，正在走向激活生产力为目的的DT数据时代。 数据与算力的结合，将会成为新时代的第一生产力。
而今，数据 科技 的时代终于在金融、政务、企业服务等领域迎来爆发。为此等待了10年的数库 科技 ，也终于等到了属于它的时代。前一个十年，数库 科技 磨出了产业链数据生态网络这把“利剑”，后一个十年，数库 科技 将披荆斩棘，开辟它的高增长之路！
9. 国与国之间的贸易额在哪找数据
IMF上面有数据，或者可以通过购买的数据库里面查询得到，比如彭博、路透等，国内的Wind数据也有！