地质钻孔数据库建库工作涉及不同省(直辖市、自治区)、不同地质行业、不同地质工作类型和不同地勘单位,为避免建库工作的混乱,特定义如下所示的地质钻孔数据库命名原则。
地质钻孔数据库建库技术要求与工作方法
地质钻孔数据库命名长度,不包括扩展名,最多17位,后15位,用0~9字符表示。
(1)基层地勘单位,地质钻孔数据库命名长度为17位,不包括扩展名。
(2)地质行业汇总、建库命名长度为前8位,不包括扩展名。
(3)省(直辖市、自治区)汇总、建库命名长度为前6位,不包括扩展名。
(4)全国汇总、建库命名长度为前4位,不包括扩展名。
例如,国土资源实物地质资料中心,地质钻孔数据库命名如下:
钻孔数据库代码:ZK
地质工作类型代码:05(矿产地质勘查)
省(直辖市、自治区)代码:13(河北省)
地质行业代码:01(地矿部门)
组织机构代码:400015276
扩展名:MDB
地质钻孔数据库的名称:MDB
中国工业企业数据已成为国内外学者研究中国企业行为和绩效的主要数据之一,但是这个数据库处理起来并不容易。在正式开始之前,我们必须清楚两个概念:
1、脱敏数据:所谓脱敏之后的工业企业数据,就是指这份工业企业数据每个企业的名称、地址、电话等敏感信息已经剔除;
2、序贯匹配:将不同年份的未脱敏数据合并为一份面板数据时,需要每家企业具有唯一的企业标识码,序贯匹配的方法可以为每家企业生成唯一的标识码(除序贯匹配外还有聂辉华(2012)交叉匹配法,本文主要以序贯匹配法为例);
有了上述两个概念之后,就可以将我们获取的工业企业数据分为以下三种类型:
1、经过序贯匹配之后的未脱敏数据
2、经过序贯匹配之后的脱敏数据
3、未经过序贯匹配的未脱敏数据
首先是 经过序贯匹配之后的未脱敏数据(获取这类数据的渠道包括:EPS、中国工业企业数据查询系统),这一类型的数据未脱敏,因此可以与污染、创新、海关等数据库匹配使用,但由于数据商并没有提供序贯匹配的代码和详细方法,因此序贯匹配过程是一个黑洞;
其次是 经过序贯匹配之后的脱敏数据( 获取这类数据的渠道包括:RESSET),这一类型的数据脱敏,因此不可以与其他数据库匹配使用,并且序贯匹配过程是一个黑洞;
最后是 未经过序贯匹配的未脱敏数据(获取这类数据的渠道包括:不详 高校老师可能有),这一类型的数据未脱敏,因此可以与其他数据库匹配使用,并且这一类型数据并没有经过序贯匹配的方法为每家企业生成唯一的标识码,因此可以自己参考Brandt et al(2012)等方法进行匹配,避免序贯匹配过程的黑洞;
本文主要以第三种类型,即 未经过序贯匹配的未脱敏数据 来讲解处理流程(本文的数据也不一定“真实”但是不影响处理流程),主要分为以下几步:
预备部分:
第一,样本期内中国部分地区发生了行政区划调整, 本文在匹配时将1998-2012年每家企业的行政区划代码调整到了 2013 年版的行政区划代码 ( GB T2260-2013) ,具体方法参考本人写的另一篇文章:县级行政区划代码的统一与调整 - 你的男孩ZT的文章 - 知乎 >
国家统计局网站,可以查询各行业的经济指标情况。或者WIND万得经济数据库可以下载全球海量宏观和行业统计数据,不过是要收费的。
国家统计局主管全国统计和国民经济核算工作,拟定统计工作法规、统计改革和统计现代化建设规划以及国家统计调查计划,组织领导和监督检查各地区、各部门的统计和国民经济核算工作,监督检查统计法律法规的实施。
扩展资料:
指标说明
(1)资产负债率是衡量企业负债水平及风险程度的重要判断标准。该指标不论对企业投资人还是企业债权人都十分重要,适度的资产负债率既能表明企业投资人、债权人的投资风险较小,又能表明企业经营安全和稳健,具有较强的筹资能力。
(2)资产负债率是衡量企业负债能力和经营风险的重要指标,比较保守的经营判断一般为不高于50%,国际上一般公认60%比较好。
(3)实际工作中,难以简单地用资产负债率的高低来判断负债状况的优劣,实际分析时,应结合国家总体经济状况、行业发展趋势、企业所处竞争环境等具体条件进行客观判定。
国泰安数据库选采矿业的方法步骤
1、请检查您使用的浏览器。如果您使用搜狗、腾讯、360等自带加速的浏览器,在您访问某些数据库时,这类浏览器可能会自动启用加速代理,从而改变您的IP,导致无法正常访问数据库。建议您将加速设置为关闭状态。推荐使用IE、Firefox等标准浏览器。
2、进入国泰安研究服务中心,输入账号密码登录。
3、点击需要的数据库名称即可进入相应的数据提取页面。
4、选择一个下级分类来提取数据,点击交易数据库中的日数据。
5、选择所有代码,可以导入所有代码的数据。
可以在公司营业执照上查看。
营业执照以上经营范围即为企业所属行业。企业所属行业是指企业在国民经济行业分类中所属于的行业类别。
公司性质是根据出资情况来确定的,可以设立有限公司,也可以是股份公司,要看出资人的构成情况,所属工商局来确定。
扩展资料:
行业的发展必将遵循由低级的开发利用自然资源和低级劳务输出,逐步规模经济,科技密集型、金融密集型、人才密集型,知识经济,从自然资源的输出,逐步的输出工业产品、知识产权、高新技术人员等等。
《国民经济产业分类及代号》(GB/4754-2011),《国民经济产业分类》。农业、林业、畜牧业、渔业,B采矿,C制造业,(四)生产、供应电、热、气、水,E建筑业,F批发及零售,G运输、仓储和邮政服务,H住宿和餐饮。
I资讯传输、软件及资讯科技服务,金融行业,K房地产行业,L租赁和经营服务,科学研究和技术服务;N水资源。
环境和公用事业管理;O住宅服务、维修及其他服务;P教育;Q卫生和社会工作;文化、体育、娱乐;中国的公共管理、社会保障和社会组织。
一、DM
软件名称:达梦数据库(DM)。
开发商:武汉华工达梦数据库有限公司。
软件描述:
达梦数据库具有如下技术特色:支持多个平台之间的互联互访、高效的并发控制机制、有效的查询优化策略、灵活的系统配置、支持各种故障恢复并提供多种备份和还原方式。
具有高可靠性、支持多种多媒体数据类型、提供全文检索功能、各种管理工具简单易用、各种客户端编程接口都符合国际通用标准、用户文档齐全。
二、OpenBASE
软件名称:OpenBASE。
开发商:东软集团有限公司。
软件描述:
主要包括OpenBASE 多媒体数据库管理系统、OpenBASE Web应用服务器、OpenBASE Mini嵌入式数据库管理系统、OpenBASE Secure安全数据库系统等产品。
所有的这些产品涵盖了企业应用、Internet/Intranet、移动计算等不同的应用领域,具有不同的应用模式。
形成了OpenBASE面向各种应用的全面的解决方案。多媒体数据库管理系统OpenBASE是OpenBASE产品系列的核心和基础,其它的产品都是在其基础上,根据各自应用领域的不同特点发展、演变而成的。
三、OSCAR
软件名称:神舟OSCAR数据库系统。
开发商:北京神舟航天软件技术有限公司。
软件描述:
神舟OSCAR数据库系统基于Client/Server架构实现,服务器具有通常数据库管理系统的一切常见功能,此外还包括一些有助于提高系统对工程数据支持的特别功能,而客户端则在提供了各种通用的应用开发接口的基础上,还具有丰富的连接、 *** 作和配置服务器端的能力。
提供与Oracle、SQL Server、DB 2等主要大型商用数据库管理系统以及TXT、ODBC等标准格式之间的数据迁移工具。
四、KingbaseES
软件名称:金仓数据库管理系统KingbaseES。
开发商:北京人大金仓信息技术有限公司。
软件描述:
交互式工具ISQL;图形化的数据转换工具; 多种方式的数据备份与恢复; 提供作业调度工具;方便的用户管理;支持事务处理;支持各种数据类型;提供各种 *** 作函数;提供完整性约束;支持视图;支持存储过程/函数;支持触发器。
五、iBASE
软件名称:iBASE。
开发商:北京国信贝斯软件有限公司。
软件描述:
包括五个部分:iBASE Reliax Server全文检索服务器。
iBASE Web网上资源管理与发布系统。
iBASE Index System文文件管理与发布系统。
iBASE Webrobot 网络资源采编发系统。
iBASE DMC 数据库管理中心。
扩展资料:
国产最新商业数据库系统:
一、阿里的数据库系统
软件名称:OceanBase & PolarDB
官方称为“完全自主研发的金融级分布式关系数据库”。下面是其官网的介绍:OceanBase 对传统的关系数据库进行了开创性的革新。
在普通硬件上实现金融级高可用,在金融行业首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准,同时具备在线水平扩展能力,创造了4200万次/秒处理峰值的纪录(注:当时TPS官宣为256w)。
现在OceanBase的版本已经2x了,OceanBase TPC-C的评测刷遍了朋友圈,TPS达到了100w (6088w tpmc),榜单第一。
二、腾讯的数据库系统
软件名称:TDSQL
其官网简介:分布式数据库(Tencent Distributed SQL,TDSQL)是腾讯打造的一款分布式数据库产品,具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性。
同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施,为用户提供完整的分布式数据库解决方案。
目前 TDSQL 已经为超过500+的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务,客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网+、政务等领域。TDSQL 亦凭借其高质量的产品及服务,获得了多项国际和国家认证,得到了客户及行业的一致认可。
三、华为的数据库系统
软件名称:GaussDB
全球首款AI-Native数据库,内部有100、200、300多个版本,应该是基于PostgreSQL开发的。在国内,可能除了阿里,就到华为的团队了(高斯实验室)。和不少高校建立了合作。
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