对金融数据库的需求
金融数据库采购论证报告
一、对金融数据库的需求
实证经济、金融、会计学和与金融计量研究的发展，金融统计学、金融数学等学科的兴起，一个重要的基础是财经数据的搜集。对于学术研究者，唯有搜集到全面、准确的数据，才能进行有意义的经济、金融与会计研究，高质量的数据平台的建设，是开展经济、金融、会计、贸易等专业实证研究的首要基础和必备条件。
目前在我们的教学和研究中，对于所需的财经数据，多采用的是业界的数据库，或是通过自己搜集来完成。但业界的数据库存在一定的问题，尤其是其在数据结构和数据质量上并不能很好的满足科研要求。它们仅仅提供基础的市场数据，而没有用于科研的衍生指标，例如持有期收益率、日收益Beta系数、波动率等等，很多时候还需要教学研究人员进行再次繁杂的加工与计算，而且它们提供的数据质量往往并不可靠。很多时候，在教学研究中，在数据搜集与整理花费的时间要占总研究时间的50%以上，甚至会超过80%。由于对“好”的数据越来越迫切的需求，使得为研究者提供统一、便捷的数据平台成为必要，在这样的背景下，数据库平台的建设已经成为我们专业学科建设、实验室建设、教学科研、实证研究等首先解决的重要事项。
二、金融数据库选择
金融数据库的选择可能涉及许多问题，但一些评价金融数据库的优劣标准基本是一致的。一般认为，金融数据库产品的关键技术标准有以下几点：
2.1 设计体系是否科学合理
设计体系科学合理的金融数据库，原则上需要设计人员在具有相当的金融理论与实务经验的基础上，且完成所有金融计算与模型的实现后，设计出来的数据库。科学的数据库设计体系将极大地方便使用者认知数据库内容，更方便数据获取与使用。反之，一个差的数据库设计体系，表面看上去数据库庞大、表格众多，但实际上是个冗余度极高、结构混乱、通用性差的数据库。
2.2 内容是否全面
内容是否全面是很明显的标准。数据越全面，当然越好。内容全面还包括历史数据全，
缺失值少等。
2.3 数据质量是否好
错误率低，数据质量高是保证科学研究正确性的前提。
2.4 相关指标的计算是否正确
金融数据库除了基础数据外，还会提供大量方便用户研究的衍生指标，如收益、指数等。这些指标的计算一定要正确，否则，只能使研究者产生垃圾进垃圾出的研究成果。如最基本的衍生指标是收益，金融实证与投资研究中，真正有用的是持有期收益。象著名的CRSP，非常强调使用其提供的持有期收益指标作实证研究，甚至认为累积收益指标用户可以自己计算，他们并不直接提供该类收益指标。
2.5 是否方便易用
是否方便不同需要层次研究人员的数据获取与使用，也是判断一个金融数据库好坏的标准。国外甚至有专门的机构提供用户获取数据的平台，像WRDS与FACTSET等。
2.6 数据库结构是否稳定
数据库的大类确定后，尽量不要随便添加与更改，以保持数据库结构不稳定。此外，数据库的表名与字段等都应该保持稳定。
2.7 数据更新是否及时
对于用于教学与科研的金融研究数据库，相对及时的更新也很重要，这样才能比较充分地满足研究人员的需要。如果一个研究性的数据库要到每年6-7月份才能更新上一年的数据，其更新的及时性就很差了，因为这样的数据库，在每年的上半年只有前年的数据可以使用。
2.8 服务是否完善
包括采用不同的数据获取方式，如网上点击下载、随时方便地查看数据词典、算法与数据示例等。
三、锐思数据库优势
RESSET金融研究数据库（RESSET/DB）是一个为模型检验、投资研究等提供专业服务的数据平台。RESSET/DB有多位国内外著名高校和研究机构专家全称参与，充分参照了国际著名数据库CRSP，Compustat等的设计标准，又考虑了中国金融市场实际情况，以实证研究为导向进行整体设计。RESSET/DB设计体系科学先进，数据全面准确，提供多种数据获取模式，方便易用。其设计思想、体系结构、数据质量、技术模式等，均达到了国际先
进水平，可为实证研究、学科与实验室建设提供强力支持。
锐思数据（RESSET）推出的RESSET金融研究数据库RESSET/DB，是为实证研究、模型检验等提供支持的数据平台。主要供高校、金融研究机构、金融企业的研究部门使用。RESSET/DB金融研究数据库目前包括股票、固定收益、基金、宏观、行业、港股、外汇、期货、黄金等9大系列，共60多个数据库，包括中英文各500多张表，超过15000个字段的内容，覆盖范围广泛，历史数据全面，涵盖了经济、金融、会计实证与投资研究所需的绝大部分数据。
在同类型数据库中，锐思数据库提供的金融数据是最完整也是最准确的，该数据库的所有原始数据都经过进一步处理，如删除废、误数据，填补了缺失数据等。另一点是，其衍生指标丰富，提供了大量经过深加工的衍生指标数据，如：股票持有期收益，风险因子,波动率,估计指标，三因子数据，期限结构等，并且对于这些指标提供相应的模型说明，这能为教学研究提供极大的便利。此外，其还提供数据定制服务，极大地方便老师的研究。
下面列出的是RESSET/DB的显著优势：
●涵盖范围广泛：股票、固定收益、基金、期货、黄金、外汇、宏观、行业、高频数
据等9大系列。
●信息量大：库表数据量超过50G，数据库表超过1,000个，数据字段数近20,000个。
●历史数据完整：确保每张表都有完整的历史数据。
●数据的专业合并，方便用户使用，如股票综合数据，行情与分配表，债券信息，债
券行情等。
●数据格式多样：支持包含Txt，Excel，SAS，SPSS，MATLAB，逗号分隔文本CSV，
Tab键分隔文本TXT，HTML表格，XML文件格式在内的9种格式。独创SAS、SPSS格式下载。
●衍生指标丰富：提供了大量经过深加工的衍生指标数据，如：股票持有期收益，风
险因子,波动率,估计指标，三因子数据，期限结构等。
●金融知识全面：对于每个表都有详细说明（全部中英文对照）；同时还给出金融分析
所需背景、模型、历史变更等知识，以及完全开放的模型和算法，构成了一个全面专业的金融知识库。
●数据频度齐全：提供最为详细的交易所和银行间分笔高频数据。
●数据更新及时：标准更新频率为每月更新。
●界面友好，使用方便：提供下载查询时结果数据集大小的设定；提供查询数据范围，
条件查询语句等查询条件；提供数据自动定位及连续下载功能。
●强大的搜索功能：提供对所有数据表的字段（变量）的中英文跨库搜索。支持单次
最大200万条记录检索下载；单表数据连续下载。
●多种访问模式：互联网方式；局域网方式；通过ODBC直接调用。
四、锐思数据库内容
五、锐思数据的专业服务
与其它数据公司相比，锐思数据公司不仅提供数据平台，还提供以下专业的服务。
5.1 科研数据定制服务
RESSET可以为我们提供研究数据的定制服务。定制的内容包括如下形式：
1)数据合并处理：将不同库表内的数据按照一定的逻辑关系进行合并处理，整合成一张表
的形式提供给教师。免去我们自行下载各库表数据后，编写合并程序或手工进行数据合并的庞大工程。
2)数据指标计算：根据我们提供的公式或RESSET自查的公式，对现有数据进行某项指
标的计算，并将指标计算结果提供给我们用户。无须在为某项复杂指标的计算实现过程而烦恼，也无须通过反复调试自己编写的程序来提高计算效率或降低计算错误。
RESSET根据自身积累的大量指标计算经验，并采用专业的SAS工具，对所需的指标进行高效实现。
5.2 研究项目合作服务
RESSET可以为我们提供研究项目的合作服务。合作方式有：
1)数据搜集与处理：为专门的研究项目所需的数据进行搜集和处理，确保研究项目在规定
时间内顺利进行，降低研究项目的周期和风险。如，RESSET曾为中国计量学院等高校的国家自然科学基金项目提供数据搜集与处理服务，达到3个月内解决所有数据问题的高效。
2)程序调试与优化：提供对研究项目过程中涉及的数据处理程序进行调试和优化工作，给
予对应用软件不精通的用户以支持。RESSET曾在半年内为对外经贸大学金融学院的多项研究课题进行30多次的相关服务，课题成果也已在国外一流期刊发表。
3)疑难攻关与建议：为在研究项目的各个阶段遇到的瓶颈和疑难提供专家支持，包括模型
推导、数据校验、学术建议等。RESSET曾为上海交通大学一研究项目提供关键性建议，该项目成果已在《中国软科学》杂志发表。
4)系统开发与发布：为研究项目中涉及的原型系统开发提供IT解决方案，并完成研究成
果的发布工作。
5.3 统计与计量算法与建模服务
RESSET凭借自身丰富的科研数据和强大的顾问团队，可以为我们提供统计与计量算法与建模服务。
六、锐思数据库引用统计
2011年2月统计的2010年已发表的论文情况，近600多种国内外期刊论文；数千篇硕博士论文。见《锐思数据引用情况2011.02》。
国际顶尖经济金融期刊发表论文引用情况：国际经济金融类A类杂志Journal of Financial Economics 2009年接收论文Profiting from Government Stakes in a Command Economy: Evidence from Chinese Asset Sales主要引用RESSET的数据；The impact of corruption on state asset sales-Evidence from China；2011年2月，发表于Journal of Corporate Finance的论文Nonnegotiable shares, controlling shareholders, and dividend payments in China。此外还有许多未统计的外文期刊论文。
七、采购建议
锐思数据库主要的优势在于质量好，相对于国内其他数据库，错误最少。同时，其衍生指标丰富，能够为教学研究提供极大的方便。该数据库的另一大优势是，可以根据高校和老师的需要订制数据，能够极大地方便个别老师的研究。
在技术方面，RESSET的研发团队有众多的签约专家顾问，多来自清华大学、北京大学、沃顿商学院WRDS等国内外的著名高校和研究机构，保障了数据的高质量。在上海、北京、成都设有三个数据中心，保证了数据服务的稳定性、可靠性和高可用性。RESSET拥有先进的数据库维护和管理平台，保证数据高质量和即时性。同时，RESSET/DB采用了功能强大的SAS软件进行数据加工和纠错，极大地提高了数据清洗的速度和质量。
在服务方面，RESSET拥有一支专业的服务与支持团队，对用户提供完善的售前和售后服务。可提供最终用户使用与操作、固定收益分析、金融计算与建模、SAS编程应用等多方面的培训。并提供了《金融数据库》、《SAS编程技术教程》、《金融计算与建模》等相关教材。在购买期限内进行数据和应用的免费升级。定期举行专题研讨会、用户联谊会、网上答疑等多种形式的互动交流。提供数据整理、模型和算法实现等特定需求的支持。
全面的历史数据、大量的衍生指标、更新及时的数据库，只需一个产品，即可满足教学和研究各方面需要。
综合相关院系教师的意见，建议购买锐思数据库。
金融数据查找
大家是怎么寻找经济数据的呢？相信很多要留学的同学都是去读经济学的吧！给大家分享50个这样的网站，方便此专业的同学们在写论文的时候有reference可以引用。来源：邱弋麟的日志 SEC EDGAR数据库 美国国会两院记录、商务部经济数据、伯克莱圆桌会议、斯坦福法律经济词典 Web统计资源指南（密执安大学）Statistical Resources on the Web (University of Michi gan) 由密执安大学文献中心建立。这是一个内容广泛、编排细致的资源指南。包括以下类目：工商业、生活消费、图表、经济学、财政金融、国际经济、国际贸易、劳动与就业等。 报价公司 提供有价证券的数据、信息。如有价证券一览表、快报 产品价格指数（PPI）详细报告PPI Detailed Report 每月一次的产品价格指数报告和数据。包括最终产品和中间产品到原材料等）。 房产起价和建筑许可Housing Starts and Building Permits (US Census Bureau) 在这里可以看到美国人口普查局最近发布的经济指标。包括私有房产起价和当月、当年的建筑许可摘要。 高校财经数据库 收录12个在线数据库，超过三百万篇商业报告和文章。 国际股票市场数据库 包括国际股票市场的价格图表、交易量、共同基金图、上市公司简介等
国民收入和产品帐户National Income and Product Accounts (University of Virginia) 这是佛吉尼亚大学社会科学数据中心的杰作。可检索自1959年以来的数据。主要包括：政府收入和支出；收入、就业、工业产品；国民生产和收入；个人收入和消费；数量和价格指数；存款和投资等。 华通数据中心 宏观经济信息、行业(产业)发展报告、企业(公司)信息、产品市场分析 环境安全数据库 多伦多大学和平与冲突研究项目组维护，涉及发展中国家环境压力与暴力冲突 经济数据（国际）EconData (International) 马里兰大学提供的国际性EconData时间序列数据库。新用户要先看数据库说明。文件是P K压缩格式。 经济数据（美国马里兰大学）EconData (University of Maryland) 可以下载大量的时间序列数据和查看数据的工具。也可以下载一些指令和工作论文。数据覆盖了全球及美国经济。数据文件用PKZip格式压缩。 经济数据和链接（美国加州大学Fresno分校）Econ Data & Links (CAL State Fresno) 由美国加州大学Fresno分校建立。该站点提供了大量表格和统计数据，以及很多相关站点的链接，内容从收入、财富到贫困问题都有。 经济学数据Economics Data 是WebEc的一部分。以良好的编排方式将数据和经济学站点排列出来。可参见经济学与计算网页，上面提供了很多软件链接。 经济学网络
实验数据库的建立和维护
实验 2 ：数据库的建立和维护实验 本实验需要 2 学时。 一、实验目的 要求学生熟练掌握使用SQL 、Transact-SQL 和SQL Server 企业管理器建立数据库、表、修改数据库、表和删除数据库和表的操作。 二、实验内容和步骤 1．创建数据库 1)在企业管理器中创建数据库姓名_数据库名,要求： ●数据库姓名_数据库名初始大小为10MB，最大大小为50MB，数据库自动增长，增长方式是按5%比例增 长； ●日志文件初始大小为2MB，最大可增长到5MB，按1MB增长； ●数据库的逻辑文件名和物理文件名均采用默认值； ●（分别为姓名_数据库名和e:\姓名\data\姓名_数据库名.mdf ●事务日志的逻辑文件名和物理文件名也采用默认值。 ●（分别为姓名_数据库名_LOG和e:\姓名\data\姓名_数据库名_LOG.ldf） 2)②使用T-SQL语句创建数据库姓名_数据库名_2，要求同1； Create database 姓名_数据库名_2 On (name=STUDENT_01_data, filename='e:\姓名\data\姓名_数据库名_2.mdf', size=10, maxsize=unlimited, filegrowth=10%) log on (name=student1_log, filename='e:\姓名\data\姓名_数据库名.mdf', size=2, maxsize=5, filegrowth=1) 2．创建表 以上面创建的数据库为例，创建表。创建表实际上就是创建表结构，再向表中输入数据。既可以使用企业管理器创建表，也可以用Transact-SQL命令创建表。
互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统
肅互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统 肄随着互联网的发展，互联网金融已成为当前最热门的话题，包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补充，因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求，核心仍是风险控制。 膁传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。在国内的征信服务远远不够完善的情况下，互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，如BAT 等公司拥有大量的用户信息，这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。而机器学习将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。 艿1. 什么是机器学习？ 蒄机器学习这个词相信大家都是耳熟能详，尤其是近几年机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻（见图1），更加推动了大众对机器学习的追求热情和在互联网行业中应用的探索热情。 那么，什么是机器学习呢？机器学习这个词是英文名称Machine Learning
的直译，从字面意义不难知道，这门技术是让计算机具有因此她是人工 智能的一个分支。我个人还是比较喜欢Tom Mitchell在《Machine Learning》一书中对其的定义： 羈"A computer program is said to lear n from experie nee E with respect to some task T and some performa nee measure P, if its performa nee on T, as measured by P, improves with experie nee E." 莇关于机器学习的具体概念及介绍，有很多这方面的资料，有兴趣的话大家 可以去查看，在这里我就不赘述。简而言之，机器学习方法就是计算机利用已有的数据（经验），得出某种模型，并利用模型来预测未来的一种方法，这种方法很类似于人类的思考方式（见图2）。也就是说，机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据的处理计算得出模型的过程。 芁机器学习与人类思考的对比 自主学习”的能力, 预测
对金融数据库的需求
金融数据库采购论证报告 一、对金融数据库的需求 实证经济、金融、会计学和与金融计量研究的发展，金融统计学、金融数学等学科的兴起，一个重要的基础是财经数据的搜集。对于学术研究者，唯有搜集到全面、准确的数据，才能进行有意义的经济、金融与会计研究，高质量的数据平台的建设，是开展经济、金融、会计、贸易等专业实证研究的首要基础和必备条件。 目前在我们的教学和研究中，对于所需的财经数据，多采用的是业界的数据库，或是通过自己搜集来完成。但业界的数据库存在一定的问题，尤其是其在数据结构和数据质量上并不能很好的满足科研要求。它们仅仅提供基础的市场数据，而没有用于科研的衍生指标，例如持有期收益率、日收益Beta系数、波动率等等，很多时候还需要教学研究人员进行再次繁杂的加工与计算，而且它们提供的数据质量往往并不可靠。很多时候，在教学研究中，在数据搜集与整理花费的时间要占总研究时间的50%以上，甚至会超过80%。由于对“好”的数据越来越迫切的需求，使得为研究者提供统一、便捷的数据平台成为必要，在这样的背景下，数据库平台的建设已经成为我们专业学科建设、实验室建设、教学科研、实证研究等首先解决的重要事项。 二、金融数据库选择 金融数据库的选择可能涉及许多问题，但一些评价金融数据库的优劣标准基本是一致的。一般认为，金融数据库产品的关键技术标准有以下几点： 2.1 设计体系是否科学合理 设计体系科学合理的金融数据库，原则上需要设计人员在具有相当的金融理论与实务经验的基础上，且完成所有金融计算与模型的实现后，设计出来的数据库。科学的数据库设计体系将极大地方便使用者认知数据库内容，更方便数据获取与使用。反之，一个差的数据库设计体系，表面看上去数据库庞大、表格众多，但实际上是个冗余度极高、结构混乱、通用性差的数据库。 2.2 内容是否全面 内容是否全面是很明显的标准。数据越全面，当然越好。内容全面还包括历史数据全，
数据库运维管理规范
数据库运维管理规范 龙信思源(北京)科技有限公司 一、总则 为规范公司生产系统的数据库管理与配置方法,保障信息系统稳定安全地运行,特制订本办法。 二、适用范围 本规范中所定义的数据管理内容,特指存放在系统数据库中的数据,对于存放在其她介质的数据管理,参照相关管理办法执行。 三、数据库管理员主要职责 3、1、负责对数据库系统进行合理配置、测试、调整,最大限度地发挥设备资源优势。负责数据库的安全运行。 3、2、负责定期对所管辖的数据库系统的配置进行可用性,可靠性,性能以及安全检查。 3、3、负责定期对所管辖的数据库系统的可用性,可靠性,性能以及安全的配置方法进行修订与完善。
3、4、负责对所管辖的数据库系统运行过程中出现的问题及时处理解决。 3、5、负责对所管辖数据库系统的数据一致性与完整性,并协助应用开发人员、使用操作等相关人员做好相关的配置、检查等工作。 3、6、负责做好数据库系统及数据的备份与恢复工作。 四、数据库的日常管理工作 4、1、数据库管理的每日工作 (1)检查所有的数据库实例状态以及所有与数据库相关的后台进程。 (2)检查数据库网络的连通与否,比如查瞧监听器(listener)的状态、网络能否ping通其它的计算机、应用系统的客户端能否连通服务器等等。 (3)检查磁盘空间的使用情况。如果剩余的空间不足 20% ,需要删除不用的文件以释放空间或申请添加磁盘。 (4)查瞧告警文件有无异常。 (5)根据数据库系统的特点,检查其它的日志文件中的内容,发现异常要及时加以处理。 (6)检查cpu、内存及IO等的状态。 (7)检查备份日志文件的监控记录,确定自动备份有无成功完成。对于数据库的脱机备份,要确信备份就是在数据库关闭之后才开始的,备份内容就是否齐全。运行在归档模式下的数据库,既要注意归档日志文件的清除,以免磁盘空间被占满,也必须注意归档日志文件的保留,以备恢复时使用。
经济学数据大全&经济学免费数据库大全
经济学数据大全|经济学免费数据库大全 1.SEC EDGAR数据库 美国国会两院记录、商务部经济数据、伯克莱圆桌会议、斯坦福法律经济词典 https://www.360docs.net/doc/1314400897.html,/radio/JEC 2.高校财经数据库 收录12个在线数据库，超过三百万篇商业报告和文章。https://www.360docs.net/doc/1314400897.html,/ 3.国际股票市场数据库 包括国际股票市场的价格图表、交易量、共同基金图、上市公司简介等 https://www.360docs.net/doc/1314400897.html,/ 4.华通数据中心 宏观经济信息、行业(产业)发展报告、企业(公司)信息、产品市场分析 https://www.360docs.net/doc/1314400897.html,/
5.经济数据和链接（美国加州大学Fresno分校）Econ Data & Links (CAL State Fresno) 由美国加州大学Fresno分校建立。该站点提供了大量表格和统计数据，以及很多相关站点的链接，内容从收入、财富到贫困问题都有。 https://www.360docs.net/doc/1314400897.html,/Economics/econ_EDL.htm 6.经济学数据Economics Data 是WebEc的一部分。以良好的编排方式将数据和经济学站点排列出来。可参见经济学与计算网页，上面提供了很多软件链接。http://www.helsinki.fi/WebEc/webecc8d.html 7.经济学网络 这是一个内容非常丰富的资源中心，有大量美国和世界经济与金融市场的在线图表、经济指南、每周经济分析与简评，以及指向其它资源的链接。所有文件都是PDF格式。由德国驻纽约Morgan Grenfell的首席经济学家Ed Yardeni博士提供。 https://www.360docs.net/doc/1314400897.html,/
数据库维护保养管理方案计划规范标准
数据库运维管理规范龙信思源（北京）科技有限公司
一、总则 为规范公司生产系统的数据库管理和配置方法，保障信息系统稳 定安全地运行，特制订本办法。 二、适用范围 本规范中所定义的数据管理内容，特指存放在系统数据库中的数据，对于存放在其他介质的数据管理，参照相关管理办法执行。 三、数据库管理员主要职责 3.1.负责对数据库系统进行合理配置、测试、调整，最大限度地发 挥设备资源优势。负责数据库的安全运行。 3.2.负责定期对所管辖的数据库系统的配置进行可用性，可靠性， 性能以及安全检查。 3.3.负责定期对所管辖的数据库系统的可用性，可靠性，性能以及 安全的配置方法进行修订和完善。
3.4.负责对所管辖的数据库系统运行过程中出现的问题及时处理解决。 3.5.负责对所管辖数据库系统的数据一致性和完整性，并协助应用开发人员、使用操作等相关人员做好相关的配置、检查等工作。 3.6.负责做好数据库系统及数据的备份和恢复工作。 四、数据库的日常管理工作 4.1.数据库管理的每日工作 (1)检查所有的数据库实例状态以及所有与数据库相关的后台进程。 (2)检查数据库网络的连通与否，比如查看监听器（listener）的 状态、网络能否ping通其它的计算机、应用系统的客户端能否连通服 务器等等。 (3)检查磁盘空间的使用情况。如果剩余的空间不足 20% ，需要删除不用的文件以释放空间或申请添加磁盘。 (4)查看告警文件有无异常。 (5)根据数据库系统的特点，检查其它的日志文件中的内容，发现 异常要及时加以处理。 (6)检查cpu、内存及IO等的状态。 (7)检查备份日志文件的监控记录，确定自动备份有无成功完成。 对于数据库的脱机备份，要确信备份是在数据库关闭之后才开始的， 备份内容是否齐全。运行在归档模式下的数据库，既要注意归档日志
大数据风控的现状、问题及优化路径
大数据风控的现状、问题及优化路径 2016-04-11巴曙松侯畅唐时达互联网金融互联网金融 iefinance互联网金融与金融互联网、互联网等模式，主要包括（p2p网贷、虚拟货币、众筹模式、第三方支付、互联网银行、电商小贷、金融服务等）进行研究与分析。发布的内容也请转发到朋友圈。本账号编辑转载目的在于传递信息对真实性不负责，版权及观点归原作 者所有。4:54 Yiruma - Do You来自互联网金融 文/巴曙松；侯畅（东北大学工商管理学院）；唐时达（北京大学光华管理学院博士后流动站） 摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引 人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。 关键词：互联网金融；大数据；风险控制 大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文?托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数
据定义为“未来的新石油”。凯文?凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。 一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳 在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。 美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。 为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。 中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。
7.金融信用信息基础数据库用户管理规范(银发2014-323号)
《金融信用信息基础数据库用户管理规范》 银发[2014]323号 2014.11.17 1. 范围 本标准规定了金融信用信息基础数据库管理员用户、数据报送用户、查询用户、异议处理用户等各类用户管理的一般原则。 本标准适用于金融信用信息基础数据库运行机构、向金融信用信息基础数据库报送或查询信息的机构进行用户设置与管理，并为各类机构建立内部审计和培训机制提供指导。 2. 术语与定义 2．1 下列术语和定义适用于本标准 信用信息：能够反映个人、企业或其他组织信用状况的信息，包括基本信息、信贷交易信息以及反映信息主体信用状况的其他信息等。 2．2 征信业务 对企业、事业单位等组织的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供的活动。 2．3 用户机构 金融信用信息基础库的各类用户所在机构。 2．3．1 中国人民银行征信中心：金融信用信息基础数据库运行机构，负责金融信用信息基础数据库的建设、运行和维护。 2．3．2 中国人民银行各级查询网点：设在中国人民银行上海总部、各分行、营业管理部、省会(首府)城市中心支行、副省级城市中心支行、地市中心支行和县支行的查询网点，提供对外查询、异议处理服务。 2．3．3 从事信贷业务的机构：接入金融信用信息基础数据库的银行业金融机构和信托公司、财务公司、汽车金融公司、金融租赁公司、消费金融公司等非银行金融机构以及小额贷款公司、融资性担保公司、住房公积金中心等非金融机构。 从事信贷业务的机构按照《征信业管理条例》规定向金融信用信息基础数据库报送信贷信息，通过金融信用信息基础数据库查询信息主体的信用信息。
金融监管部门：银行业、证券业、保险业监督管理部门。 金融监管部门与中国人民银行协商一致后，通过接入方式从金融信用信息基础数据库获取信贷信息，用于防范金融风险，履行金融监督管理职责。 2．4 用户 各类机构管理、使用金融信用信息基础数据库的用户，包括管理员用户、报送用户、查询用户、异议处理用户。 2．4．1管理员用户：金融信用信息基础数据库设置的高级用户，用于设置和管理下级用户。2．4．1．1 超级管理员用户：金融信用信息基础数据库的系统内置初始用户，负责管理征信中心的一般管理员用户。 2．4．1．2 一般管理员用户：征信中心、从事信贷业务的机构、中国人民银行各级查询网点负责管理数据报送用户、查询用户、异议处理用户和下级一般管理员用户的管理员用户。2．4．2 数据报送用户：从事信贷业务的机构负责向金融信用信息基础数据库报送本单位信贷信息的用户。 2．4．3 查询用户：查询金融信用信息基础数据库信用信息的各类用户。 2．4．3．1 业务查询用户：从事信贷业务的机构为自身业务需要查询金融信用信息基础数据库信用信息的用户。 2．4．3．2 窗口查询用户：征信中心、中国人民银行各级查询网点为信息主体、法律规定有权查询的国家机关提供查询服务的用户。 2．4．3．3 金融监管查询用户：金融监管部门为防范金融风险查询信息主体信用信息的用户。 2．4．4 异议处理用户：征信中心、从事信贷业务的机构、中国人民银行各级查询网点处理信息主体提出的异议的用户。 2．5 国务院征信业监督管理部门及其派出机构 中国人民银行及其分支机构，依照《征信业管理条例》的规定，对征信中心、向金融信用信息基础数据库报送或者查询信息的机构的征信业务及其相关活动进行监督管理。 3. 管理原则 3．1 权限控制原则 各类用户的权限应与其职责相适应，机构应对用户权限严格控制，明确规定各类用户的权限和岗位职责，为用户分配权限时，应遵循权限最小化原则。用户岗位调整时，及时调整
Wind金融数据库介绍
W i n d金融数据库介绍标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
——中国金融数据及解决方案首席服 Wind中国金融数据库介绍上海万得信息技术有限公司 Shanghai Wind Information Co., Ltd. 地址: 上海市浦东新区福山路33号建工大厦9楼 邮编Zip: 200120 电话Tel: (8621) 6888 2280 传真Fax: (8621) 6888 2281 Email 目录
1为什么选择Wind中国金融数据库 数据全面：Wind资讯作为中国最领先的金融数据服务商，经过十年的 积累，已建成国内最完整、最准确的以金融证券数据为核心的一流大 型金融工程和财经数据仓库，数据内容涵盖股票、基金、债券、外 汇、保险、期货、金融衍生品、现货交易、宏观经济、财经新闻等领 域。收集了所有金融品种完整的（包括上市前和上市后）数据，尤其 是推出了很多独具特色的深度加工数据，为其他公司所不具备。万得 数据库的全面完整已经得到了中国证券行业高端专业人士的公认。 数据准确：Wind资讯视数据的准确为生命，%的准确率倚靠科学的核查 方法和先进的管理手段得以保证。从核查方法来看，除了传统的人工 校对外和数据库约束条件外，更多地利用各种平衡公式和经验公式对 数据进行合法性校验、一致性校验和统计校验。第一层是合法性校 验，即表内校验，不符合公式的不得入库，起到事前控制的作用；第 二层是一致性校验，即表间校验，每日所有数据处理完毕后，找出不 同表中相互矛盾的数据，并制作出报告，提交相关人员解决，起事后 稽核的作用；第三层是统计校验，即从数据库中提取大量数据制作专 题报表，与权威机构的公布报表核对，从中发现问题，如每年年报结 束后的综合统计。从管理手段来看，Wind资讯成立质量检验部门，选 派专人负责数据核查工作，通过一系列的激励措施，使数据质量始终 保持在很高的水准之上。更重要的是，目前有1500家机构每天实时对 Wind中国金融数据库进行使用和校验。 更新及时：为满足机构投资者投资决策和学术机构实证研究的需要， Wind资讯一直视及时性为公司发展的基石，所有数据在第一时间进行
Wind中国金融数据库介绍
——中国金融数据及解决方案首席服务商 Wind中国金融数据库介绍上海万得信息技术有限公司 Shanghai Wind Information Co., Ltd. 地址: 上海市浦东新区福山路33号建工大厦9楼 邮编Zip: 200120 电话T el: (8621) 6888 2280 传真Fax: (8621) 6888 2281 Email: sales@ .cn
目录 1为什么选择WIND中国金融数据库................................................................ 错误!未定义书签。2数据库分类介绍............................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1宏观经济数据库 ...................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1.1中国宏观经济数据库 ......................................................................错误!未定义书签。 2.1.2进出口数据库..................................................................................错误!未定义书签。 2.1.3世界经济国民经济帐户数据库 ......................................................错误!未定义书签。 2.2中观经济数据库 ...................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2.1地区经济数据库 ..............................................................................错误!未定义书签。 2.2.2行业经济数据库 ..............................................................................错误!未定义书签。 2.3微观经济数据库 ...................................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.1单公司海量数据大全 ......................................................................错误!未定义书签。 2.3.2多公司指标型、股价行为、事件型数据库 ..................................错误!未定义书签。 2.3.3外汇市场研究数据库 ......................................................................错误!未定义书签。 2.3.4银行间交易数据库 ..........................................................................错误!未定义书签。 2.3.5基金数据库......................................................................................错误!未定义书签。 2.4其他数据库 .............................................................................................. 错误!未定义书签。 2.4.1指数数据库......................................................................................错误!未定义书签。 2.4.2新闻情报数据库 ..............................................................................错误!未定义书签。 2.4.3组合数据库及模拟投资 ..................................................................错误!未定义书签。3公司介绍与资质............................................................................................... 错误!未定义书签。 3.1公司介绍 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 3.2公司资质 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 3.3公司部分客户 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
如何用大数据进行金融风控_光环大数据培训
https://www.360docs.net/doc/1314400897.html, 如何用大数据进行金融风控_光环大数据培训 至少应该从数据资源获取、数据处理、数据应用场景3个层面去谈。他表示，数据应用的风险控制首先数据资源量要大，且数据需要持续生产、持续更新、动态变化。其次，要用技术加固数据，面对数据越来越多、越来越分散、相关性越来越弱等问题，想要做到强大的数据处理必须要使用深度学习、机器学习、强化学习等先进技术，可建立风控模型、量化运营模型、用户洞察模型、企业征信模型等模型和产品出来；最后企业需要在应用场景下训练和使用数据，这样才能使数据处理能力得到反馈，使之成为一个正向的循环。许凌透露，京东金融的资源获取主要来自体系内电商数据，体系外大量合作投资获得的数据，还有一部分来自大量模型变量和多维度数据。 大数据风控团队的核心能力在于拥有海量数据、能够实时决策以及数据在贷前贷中贷后的流转三大能力。强大的数据获取和处理能力不仅包括对数据稳定性的维持，还包括对第三方欺诈数据的识别等等。关于技术如何推动数据加工的问题，张敬华表示，拿到数据之后如何做清洗、加工、分成以及进行分布式计算、风控决策等等都需要大量技术层面的工作。 张敬华以“用户敏感信息”为例指出，技术要做到的是如何在保护用户隐私的情况下，让风控人员、不同的系统客户人员使用和支持，并进行流转。全业务的智能决策引擎实践是掌众金服正在做的事情，该决策引擎包括风险授信，即让用户在56秒得到贷款；智能支付，用户在微信、支付宝等不同场景的代扣代收代付体验；精准营销，即怎么基于不同用户，实现贷款的需求。这一决策模型能够实现在于掌众的自动化学习反哺体系，通过人工智能机器学习进行实践。 欺诈风险识别、信用风险识别是捷信当时亟待解决的问题，张韶峰表示，这两大方面涉及贷款申请设备反欺诈、黑名单过滤、身份验证、网络异常行为及申请信息对比等问题。 由于捷信的客户群下沉，其客户主要是蓝领工人、农民工，但这些人身上几乎没有常规的信用数据，百分之八九十查不到银行征信报告。张韶峰介绍说，用机器学习算法和大数据技术，百融金服经过大半年的探索，最终的模型有效性由原来的0.2做到了0.38。以还款能力计算为例，首先需要了解用户收入，第二个是负债，第三个是消费，以及很多辅助变量，以及是否看书或杂志、手机号使用多少年、在什么地方消费、社交圈怎么样等等，张韶峰表示这些都可以用来进行风险识别。
大数据在互联网金融风控中的应用研究
大数据在互联网金融风控中的应用研究 【摘要】本文首先针对大数据在互联网金融中的应用提出了几个创新的方向，然后介绍了在互联网金融的大环境下风险控制的原则和核心方法，并重点分析了大数据在这些规则下数据积累、加工和应用的场景，最后根据应用的现状提出了需要注意的问题和后续的展望。 【关键词】大数据;互联网金融;风险控制 1.引言 互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。 论起互联网金融首先想到的是马云的“三步走战略”——平台、数据、金融。未来的互联网金融无疑有着巨大的发展空间，可目前看来三步走已经不符合市场预期，因为市场到今天已经不只是平台之争，特别随着这两年互联网金融爆发式的发展，已经形成了平台、数据、金融相互影响的格局。在这种形势下破局的点在哪里？就在于连接平台、用户、金融等方面的工具——大数据上，谁能对大数据合理利用，谁就能掌握这场数据之争的未来市场。 2.大数据在互联网金融的应用方向 从大数据的应用场景来看尽管达不到人们所预期的精确性，但确实已经有了不少比较成功的商业案例。如Decide利用超过80亿条的已知价格信息预测价格走势，给出购买建议;DataSift通过分析社交网络数据，制定针对性营销方案;Zestfinance则利用大数据进行信用评估，并已累积获得近一亿美元的融资等等。 随着平台的发展和数据的积累，互联网金融也越来越多参与到其中，所以三步走已经转变成交叉并行的三个方面。国内对互联网金融的应用比较多的还是在理财上，这是受了阿里余额宝、百度百发、微信理财通等的影响，可实际上贷款才是金融服务中最具刚性需求的服务。而且随着大众时间和需求上的碎片化程度提升，一方面是银行等金融机构的产品自然而然的落地，二是互联网信贷围绕大数据分析等方式进行了很好的改造。因此大数据已经促进了高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新。 2.1 高频交易和算法交易 以高频交易为例，交易者为获得利润，利用硬件设备和交易程序的优势，快
河南牧业经济学院经济金融数据库项目投标技术文件
目录 五、设备的规格型号、主要技术参数介绍 (1) 1. 所报产品清单 (1) 2. 实证学术研究的必备工具——CSMAR系列研究数据库 (2) （1）主要技术参数 (2) （2）数据库的功能特征 (5) （3）产品特色 (6) 3. 产品彩页 (8) 4. 产品优势资质...................................................................................... 错误!未定义书签。 （1）数据库入选国外知名数据库体系，得到国内外知名高校认可—沃顿商学院证 明文件................................................................................................ 错误!未定义书签。 （2）数据库为世界知名金融机构提供过数据源并被其用来二次开发--摩根斯坦利 证明文件............................................................................................ 错误!未定义书签。 （3）有超过20000篇以上的学术论文是采用所投数据库中的数据，并在国内外一 流刊物发表........................................................................................ 错误!未定义书签。 八、售后服务体系 (12) 1. 免费质保期限 (12) 2. 设备供货期 (12) 3. 售后服务方案 (12) I
运维部门管理规范(201111)
运维部门管理规范 v1.0.201403 一、组织结构 运维部门组织结构图 组织结构说明： 运维部门，下设三个室：数据库管理室、硬件管理室、应用系统管理室； 原技术支持部下维护组成员，根据实际职责分工以及技能特点，分别转入到数据库管理室、硬件管理室及数据库管理室中，详见“附：运维中心编制人员规划”。 二、部门和主要岗位职责 2.1.部门职责 1)根据项目需要，整理项目硬件配置，进行询价； 2)新平台的网络架构设计、硬件配置、系统施工； 3)公司各平台系统、数据库日常维护； 4)负责保障全公司所有平台的系统、数据库、网络稳定安全运行； 5)协助业务单位实施平台的重大升级/割接；
6)各平台信息安全扫描，系统漏洞修复； 7)技术支持质量检测； 8)协助宽连学院实施技术支持技能提升培训； 2.2.主要岗位职责 ●系统部高级经理 1)负责部门战略规划和目标实现，制定并完善部门管理制度； 2)对公司所有平台的系统、数据库支撑工作总负责，保障所有平台的系统、数据库、网 络稳定安全运行； 3)对业务单位平台的重大升级/割接提供技术指导； 4)牵头公司系统、数据库技术难题攻关工作。 ●系统部系统组技术经理 1)负责公司所有平台的系统、网络支撑工作，保障所有平台的系统、网络稳定安全运行； 2)牵头或直接解决公司平台的系统、网络方面的问题； 3)协助业务单位实施平台上系统、网络方面的重大升级/割接； 4)负责对组内人员进行技术指导； 5)协助技术管理部对公司所有平台定期进行信息安全质量检查。 ●系统部数据库组技术经理 1)负责公司所有平台的数据库支撑工作，保障所有平台的数据库稳定安全运行； 2)牵头或直接解决公司平台的数据库方面的问题； 3)协助业务单位实施平台上数据库方面的重大升级/割接； 4)负责对组内人员进行技术指导。 ●系统工程师 1)公司各平台系统日常维护； 2)项目硬件施工； 3)协助各平台实施系统方面的重大升级/割接； ●网络工程师 1)公司各平台网络日常维护； 2)项目硬件施工； 3)协助各平台实施网络方面的重大升级/割接；
互联网金融做大数据风控的九种维度
互联网金融做大数据风控的九种维度 在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。
互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。 互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种： 1验证借款人身份 验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。 如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
国泰安金融财经数据库简介
国泰安金融财经数据库简介 国泰安经济金融研究数据库由深圳市国泰安信息技术有限公司开发，主要提供数据下载、资料信息等服务。其中数据部分涵盖范围广泛，主要包括：经济类、公司情况、股票市场、基金市场、债券市场、期货市场、外汇市场、黄金市场、高频交易、市场资料、香港数据、海外市场等，提供查询、挑选、下载及定制等服务。资料部分包含每支证券的摘要信息、公司报告原文，国泰安特色的市场资讯，最新学术动态，研究所需工具，科研基金和奖励计划，创业和招聘信息，研究机构和深造留学等内容。 国泰安是国内第一家，也是规模最大的从事金融、经济信息精准数据库设计开发的专业高科技公司，是大中华地区唯一被美国沃顿商学院纳入沃顿研究服务体系的中国数据提供商；2005年5月，摩根斯坦利?Barra推出了基于国泰安CSMAR数据的“MSCI?中国A 股指数”。 目前，国泰安已为包括中国证监会、沪、深交易所、摩根斯坦利－BARRA、光大保德信基金、清华大学、北京大学、复旦大学、武汉大学、美国耶鲁大学、英国瑞丁大学、日本东京国际大学、新加坡国立大学及香港地区所有高校在内的海内外200著名院校和金融机构提供产品与服务。近几年有200余篇采用国泰安CSMAR?系列研究数据库及其研究服务的高质量学术论文在国内外一流期刊上发表，国内的期刊如《经济研究》、《会计研究》、《金融研究》、《管理科学学报》等，海外的例如JF, JFE, JB, JAE, JAR, JCF, AR, J.Econ, JAPP, JBF, JBFA, JFR, FR, PBFJ, RQFA, JIFMA等。 国泰安CSMAR经济，金融数据研究服务中心含有中国股票市场、公司研究、基金市场、债券市场、期货市场、经济系列等如上市公司财务数据库、财务附注数据库，证券市场交易数据库，治理结构研究数据库、并购重组研究数据库等等在内的一系列研究型数据库。 CSMAR数据库采用开放式数据结构向研究人员提供，并能以Foxpro/Excel/Txt格式输出，可直接供SAS、SPSS通用统计软件调用、分析处理。（syh0000编辑） 国泰安金融财经数据库权限表
DM数据库日常维护管理规范
DM数据库日常维护管理规范 使用工具：DM数据库系统，linux系统，TongWeb 5.0 目的：数据库管理操作，TongWeb5.0部署 内容：数据库启动和关闭，备份和还原，数据迁移操作 一．DM数据库启动和关闭 图形方式： 【达梦数据库】——〉【DM控制台工具console】——〉【DM 控制台】——〉【DM 服务】 在其右侧框右键，【DM DATABASE SERVICE】状态即数据库系统启动/关闭。Linux 命令方式： 终端输入： 开启数据库： /etc/init.d/dmserverd start 关闭数据库： /etc/init.d/dmserverd stop 重启数据库：/etc/init.d/dmserverd restart 提示: 在命令模式下，输入#init 3 ，系统进入图形界面模式 在图形界面下，打开终端，输入#init 5，系统进入命令界面模式 #init 0 关闭服务器。
二．数据库备份和还原（图形界面下） 备份数据库： 方法1：DM数据库控制台console（需要关闭数据库运行） 1.进入DM数据库控制台console，停止DM数据库运行 2.右键【新建备份】 3.开启DM数据库运行，操作完成。 方法2：DM数据库管理工具 Manager（不需要关闭数据库运行） 1．进入DM数据库管理工具 2．选中数据库名称，右键选中【备份】 3．备份完成 PS:备份文件名统一格式：库名+服务器名+日期+时间+备份操作人首拼字母，如“RHIN-213-20110916-14h-cqy” 还原数据库： 方法1：dm控制台console还原（用于本地还原） 1.进入DM数据库控制台console，停止DM数据库运行 2.右键【从指定位置还原】，找到还原包，设置还原路径为DM程序默认安装路 径 3.开启DM数据库运行 4.打开【DB管理工具manager】——〉本地服务器——〉数据库——〉RHIN——〉用户——〉新添加RHIN用户信息和权限（若用户名已存在，则选择该用户名登陆权限，点确定；若不存在，则新建一个RHIN用户名）——〉完成。 5.操作完成。 方法2：脱机还原（用于远程还原） 1.通过CRT软件登录系统，后台命令关闭TongWeb5.0服务进程 2.登录DM数据库管理工具 Manager，备份数据库,名称为RHIN-A.bak，路径统 一为系统默认：/opt/dmdbms/data/ 3.右键数据库【脱机】 4.通过CRT将还原数据库包RHIN-B.bak放入/opt/dmdbms/data/下，重命名 RHIN-A.bak为其他，将RHIN-B.bak重命名为RHIN-A.bak 5.管理工具 Manager 脱机状态下，右键还原RHIN-A.bak 6.联机 7.重启DM数据库和TongWeb5.0应用。 8.完成。