基金数据采集抓取方法
大数据在基金中的应用
大数据在基金中的应用一、引言随着大数据技术的不断发展，越来越多的行业开始将其应用于自身的业务中。
其中，基金行业也不例外。
本文将从基金行业的角度出发，探讨大数据在基金中的应用。
二、基金行业概述基金是指由一定数量的投资者共同出资，交由专业机构管理并投资于股票、债券、货币市场等各种证券品种的一种集合投资方式。
基金作为一种重要的投资工具，在现代社会中得到了广泛应用。
三、大数据在基金中的应用1. 数据采集与分析在基金行业中，大量数据需要被采集和分析。
例如，股票价格、公司财务报表等信息都需要被及时地收集和处理。
通过大数据技术，可以快速地收集和处理这些信息，并生成有价值的分析报告。
2. 风险控制在投资过程中，风险控制是非常重要的一环。
通过大数据技术，可以对市场风险进行实时监测，并根据情况进行相应调整。
此外，在对个股进行评估时，也可以利用大数据技术来评估其风险水平。
3. 投资决策基金经理需要根据市场情况和投资目标来进行投资决策。
通过大数据技术，可以对市场趋势进行分析，并预测未来的走势。
此外，还可以利用大数据技术对股票进行评估，从而做出更加准确的投资决策。
4. 个性化服务在基金行业中，每个投资者的需求都是不同的。
通过大数据技术，可以对投资者的需求进行分析，并提供个性化的服务。
例如，在推荐基金产品时，可以根据投资者的风险偏好和收益要求来进行推荐。
5. 市场营销在基金行业中，市场营销是非常重要的一环。
通过大数据技术，可以对客户群体进行细分，并制定相应的营销策略。
此外，在推广新产品时，也可以利用大数据技术来预测客户反应，并制定相应的推广计划。
四、结论综上所述，大数据在基金行业中具有广泛的应用前景。
通过大数据技术，可以提高基金经理的决策能力和风险控制能力；提供个性化服务；制定更加科学合理的市场营销策略等。
随着大数据技术的不断发展，基金行业将会迎来更加广阔的发展空间。
社会保险基金征缴数据采集需求地税部门
社会保险基金征缴数据采集需求(地税部门)————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期：ﻩ附件２社会保险基金征缴数据采集需求(地税部门)根据《全国社会保障资金审计工作方案》中的审计范围、审计内容及审计重点的要求，针对地税部门全责征收或者代征的地区,对社会保险基金征缴业务提出以下审计数据需求。
一、有关名词的解释本次采集的数据包括标准表数据、数据库数据和报表数据。
数据采集:指将财务或业务数据按一定标准从财务或业务数据库中抽取、导出,并提交审计机关的过程。
标准数据表:根据审计工作方案,由审计署统一制定的，反映社会保险基金财务和业务信息的标准表，具有明确的数据结构。
数据库数据：指各地社会保险基金财务和业务信息的信息系统的数据，其数据结构是由各地自行设计。
数据整合:是指被审计单位按照审计机关提供的标准表数据结构,自行设定转化规则，从财务或业务数据库中抽取相关信息并将其转换成符合标准表数据结构的数据的过程。
二、数据采集的目标和范围本次采集的数据包括标准表数据、数据库数据和报表数据。
具体如下：(一）标准表数据。
共４张标准表（详见第五部分），包括个人基本信息、单位基本信息表、个人应缴实缴明细、单位应缴实缴明细。
各地根据当地信息系统的实际情况,按照标准表的数据结构，将数据库数据整合为标准表数据提交审计机关。
(二）数据库数据。
各地根据当地财务和业务信息系统的实际情况，将与整合标准数据表相关的数据库数据导出并提交审计机关，数据库数据不包括控制类、管理类、数据库系统类数据。
（三）报表数据。
指统计报表(电子版)。
三、数据采集的时间范围自系统建立以来的数据,以2００９至201１年为主。
四、提供资料及采集数据要求（一)标准表数据1．采集的数据必须真实、完整。
按照审计机关所提供的标准表数据结构从财务和业务信息系统的原始数据库中提取数据。
社会保险基金审计数据采集需求(人社、卫生部门)
附件1社会保险基金审计数据采集需求（人社、卫生部门）根据《全国社会保障资金审计工作方案》中的审计范围、审计内容及审计重点的要求，对其中社会保险基金提出以下审计数据采集需求。
一、有关名词的解释本次采集的数据包括标准表数据、数据库数据和报表数据。
数据采集：指将财务或业务数据按一定标准从财务或业务数据库中抽取、导出，并提交审计机关的过程。
标准数据表：根据审计工作方案，由审计署统一制定的，反映社会保险基金财务和业务信息的标准表，具有明确的数据结构。
数据库数据：指各地社会保险基金财务和业务信息的信息系统的数据，其数据结构是由各地自行设计。
数据整合：是指被审计单位按照审计机关提供的标准表数据结构，自行设定转化规则，从财务或业务数据库中抽取相关信息并将其转换成符合标准表数据结构的数据的过程。
二、数据采集的内容（一）标准表数据。
社会保险基金审计数据共有42张标准表（详见第五部分），内容包括社保费征缴明细、待遇支付明细、基础信息、参数信息、个人账户信息、基础养老金待遇核定信息以及财务信息等七个方面。
各地根据当地信息系统的实际情况，按照标准表的数据结构，将财务和业务信息系统的数据库数据整合为标准表数据提交审计机关。
（二）数据库数据。
各地根据当地财务和业务信息系统的实际情况，将与整合标准数据表相关的数据库数据导出并提交审计机关，数据库数据不包括控制类、管理类、数据库系统类数据。
（三）报表数据。
包括统计报表和财务报表（电子版）。
三、数据采集的时间范围自系统建立以来的数据，以2009至2011年为主。
四、提供资料及采集数据要求（一）标准表数据1．采集的数据必须真实、完整。
按照审计机关所提供的标准表数据结构从财务和业务信息系统的原始数据库中提取数据。
仔细阅读数据结构说明，根据标准表数据结构进行数据整合，保留数据整合的脚本。
整合后的数据、整合脚本和导出日志一并提交审计机关。
2．按规范目录提交数据。
提交数据时，标准表数据、脚本和日志存放的目录为“001_标准表数据_统筹区名称”，按照“数据”、“脚本”和“日志”设二级目录，并将有关内容存放在相应的目录里。
国家医疗保障局办公室关于印发医疗保障基金结算清单填写规范的通知
国家医疗保障局办公室关于印发医疗保障基金结算清单填写规范的通知文章属性•【制定机关】国家医疗保障局•【公布日期】2020.04.24•【文号】医保办发〔2020〕20号•【施行日期】2020.04.24•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】已被修改•【主题分类】社会保障基金监督正文国家医疗保障局办公室关于印发医疗保障基金结算清单填写规范的通知医保办发〔2020〕20号北京市、天津市、吉林省、江苏省无锡市、浙江省金华市、安徽省滁州市、湖北省宜昌市、四川省成都市、DRG付费国家试点城市医疗保障局：为统一医保结算清单数据采集标准，提高医保结算清单数据质量，根据《国家医疗保障局关于印发医疗保障定点医疗机构等信息业务编码规则和方法的通知》（医保发〔2019〕55号）和《关于印发疾病诊断相关分组（DRG）付费国家试点技术规范和分组方案的通知》（医保办发〔2019〕36号）有关要求，我们研究制定了《医疗保障基金结算清单填写规范（试行）》。
现印发给你们，请认真贯彻落实，加快推进医保结算清单的落地使用，做好基础信息质量控制，提高数据管理能力。
如遇重大问题，请及时向国家医疗保障局规财法规司和医药管理司反馈。
附件：1.医疗保障基金结算清单填写规范（试行）2.医疗保障基金结算清单国家医疗保障局办公室2020年4月24日附件1医疗保障基金结算清单填写规范（试行）医疗保障基金结算清单（简称“医保结算清单”）是指医保定点医疗机构在开展住院、门诊慢特病等医疗服务后，向医保部门申请费用结算时提交的数据清单。
为统一医保结算清单数据采集标准，提高医保结算清单数据质量，促进医保结算管理行为规范，提升医保管理绩效，根据《国家医疗保障局关于印发医疗保障定点医疗机构等信息业务编码规则和方法的通知》（医保发〔2019〕55号）有关要求，制定医保结算清单填写规范。
一、基本要求（一）医保结算清单是各级各类医保定点医疗机构开展住院、门诊慢特病、日间手术等医疗服务后，向医保部门申请结算时提交的数据清单。
金融行业的数据抓取技术与数据分析方法
金融行业的数据抓取技术与数据分析方法随着金融行业的发展，数据成为了重要的资产，数据的采集、分析和应用也成为了金融行业的重要技术。
本文将探讨金融行业中的数据抓取技术与数据分析方法。
一、数据抓取技术1. 网络爬虫技术网络爬虫技术是一种用于自动化获取互联网信息的技术手段。
在金融领域中，网络爬虫可以自动化收集金融市场的行情信息、公司财报、基金数据等。
不同于人工获取数据的缺点，在数据量大、时间短的情况下，网络爬虫可以更加高效地完成数据的采集工作。
特别是在HFT（高频交易）领域中，网络爬虫技术可以实现对市场数据的实时监控和分析，有助于金融机构制定更加快速和准确的交易策略，提高交易效率和盈利水平。
2. 数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中自动发现潜在模式、关系或知识的过程。
在金融领域中，数据挖掘可以帮助金融机构分析大量的市场和客户数据，从中找出更加有效的投资机会和客户需求，优化投资组合和消费金融产品设计。
数据挖掘技术包括分类、预测、聚类等多种方法，通过有效的数据挖掘可提高金融机构的判断能力和决策效率。
二、数据分析方法1. 统计分析方法统计分析是一种基于统计学原理和方法的数据分析方法，包括描述统计、推断统计等多个方面。
在金融领域中，通过统计分析可以研究市场的行情走势、资产收益率、风险管理等问题，帮助机构进行更加精细化的交易和风险控制。
例如，在资产管理领域中，通过对历史数据进行回归分析和预测模型构建，可以为资产配置和风险分散提供科学依据。
2. 机器学习方法机器学习是一种人工智能的分支，通过对实验数据进行大量的处理和训练，建立模型，实现预测和决策。
在金融领域中，机器学习可以帮助机构分析客户行为、市场趋势、风险等多个因素，实现更加高效、准确的风险评估和投资策略。
例如，在消费金融领域中，通过对客户行为数据进行机器学习，可以建立更加精准的信用评分体系，优化风控和产品设计。
结语数据抓取技术和数据分析方法是金融行业创新发展的重要基础，对于提高金融机构的竞争力和风险控制能力具有重要意义。
社保基金预算的方法、路径与机制解析
社保基金预算的方法、路径与机制解析社保基金预算是指政府机构根据社保基金的收入和支出情况，制定和
执行一定的计划和措施，以保证社保基金的可持续性和稳定性。
以下是社
保基金预算的方法、路径与机制的解析：
一、预算方法。
1.收入预算：对社保基金的收入情况进行评估和预测，包括个人缴费、企业缴费、国家财政补贴、资产收益等方面；
2.支出预算：对社保基金的支出情况进行评估和预测，包括养老、医疗、失业、工伤、生育等方面的支出；
3.赤字预算：对社保基金收支情况进行综合分析，预测社保基金的赤
字情况，制定应对措施，如适当调整社保费率等；
4.调整预算：根据实际情况和未来趋势，对社保基金的预算进行调整
和修订。
二、预算路径。
1.政策研究：对社会、经济、人口等方面的趋势进行研究，对社保基
金预算的相关政策进行分析和研究；
2.数据采集：采集有关社保基金收入、支出、银行存款等数据，进行
汇总、分析和处理；
3.预算编制：根据政策研究和数据采集的结果，制定社保基金的预算
方案、年度资金预算和财务指标预算等，提出调整建议；
4.审批执行：经过审批后，将社保基金的预算方案提交落实，同时在年度财政预算中列入社保基金相关支出预算。
大数据在金融行业应用案例
大数据在金融行业应用案例引言随着互联网技术的快速发展和数据规模的不断增长，大数据已成为金融行业的重要资源。
大数据的应用为金融行业带来了许多机遇和挑战。
本文将深入探讨大数据在金融行业的应用案例，涵盖金融风控、投资决策、市场营销等方面，以展示大数据技术的巨大潜力。
金融风控基于大数据的反欺诈体系银行、保险公司等金融机构面临着大量存在欺诈嫌疑的交易，传统的反欺诈体系往往难以有效识别。
利用大数据技术，可构建起强大的反欺诈体系。
具体案例如下：1.数据收集：金融机构通过各种途径收集大量交易数据、用户信息等数据。
2.数据清洗和整合：利用大数据技术，对收集到的数据进行清洗和整合，剔除异常数据和无效信息。
3.建模和分析：通过对清洗后的数据进行建模和分析，建立反欺诈模型，利用机器学习算法自动识别潜在的欺诈交易。
4.实时监控和预警：将反欺诈模型与实时监控系统相结合，能够实时监测交易，并及时发出预警。
大数据风险评估模型金融机构需要对客户的信用风险、借贷风险等进行评估。
借助大数据技术，可以建立更为精准的风险评估模型。
具体案例如下：1.数据获取和清洗：通过各种渠道获取客户的贷款记录、消费行为等数据，并对数据进行清洗和整理。
2.特征提取和建模：利用大数据技术对清洗后的数据进行特征提取，并采用机器学习算法建立风险评估模型。
3.风险评估和预测：使用建立的模型对客户的信用风险进行评估，并预测潜在的风险事件。
4.风险管理和优化：根据风险评估结果，金融机构可以制定相应的风险管理策略，并优化风险控制流程。
投资决策基金推荐系统对于投资者而言，选取合适的基金产品是一个复杂的任务。
利用大数据技术，可以建立基金推荐系统，为投资者提供个性化的投资建议。
具体案例如下：1.数据采集和清洗：收集和清洗基金相关数据，包括历史净值、基金经理履历等信息。
2.用户画像建立：通过分析用户的个人特征、投资偏好等数据，建立用户画像，并进行个性化推荐。
3.相似基金推荐：利用大数据算法，寻找历史表现相似的基金，并推荐给用户。
养老保险基金计算机审计方法简述
理论探讨摘要：2011年，按照审计署和省厅工作安排，××市审计局开展了养老保险基金审计调查，本次养老保险审计调查中，审计组将计算机审计作为整个工作的重要组成部分，审计调查中大量运用计算机审计方法，重点对养老保险财务数据和业务数据进行多方面、多角度的分析，本文将对审计调查中应用的计算机审计方法进行介绍。
一、被审计单位信息系统基本情况（一）信息系统基本情况业务系统是××市社会保险事业管理局于2009年12月使用××市统一的养老保险信息系统（沈阳东软金保系统），系统采用ORACLE数据库，各种业务数据定期备份，集中存放。
系统包括企业养老保险、医疗、工伤等多个险种，涵盖险种登记、征收、发放、待遇核算、关系转移等业务流程。
企业养老保险涉及单位基本信息、个人基本信息、社会保险个人应缴信息、离退休人员基本信息等多张表。
财务系统是由用友公司开发的全省联网的用友A++财务系统，当地社保部门登陆财务系统进行账务处理，数据统一备份在省社保局，当地社保部门无备份数据。
二、数据采集（一）财务数据采集1.由于本地无备份数据，因而由本地社保部门与用友软件公司的省客户服务联系，取得了ACCESS格式的软件备份数据，在现场审计实施系统（以下统称AO）中安装Ａ++采集模板后，通过采集模板将备份数据导入AO中，生成财务账。
２．异常分析及处理方法在通过模板形成账套后，经过与调取的纸质账页核对，发现电子账套存在部分会计科目发生额及年底余额与纸质账页不符的情况。
通过对电子账套进一步核对后，发现部分凭证存在异常。
一是期初余额重复录入，原因是财务人员在Ａ++系统中录入期初余额时，将期初余额做成凭证进行录入，Ａ++系统会通过凭证号进行识别，生成账套，而AO采集模板在生成电子账套时，将记录期初余额的凭证也进行录入，导致期初余额被录入两次。
二是一些作废的凭证也被录入，凭证表中有一个记账标志字段，区分有效的凭证和作废的凭证，而AO采集模板未加区分，将作废的凭证也录入了。
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基金数据采集抓取方法
本文介绍使用八爪鱼采集基金数据（以金融界为例）的方法
采集网站：
/netvalue/currency.shtml
采集的内容包括：基金代码，基金简称，每万份基金净收益，7日年华收益率，成立日期，基金经理。
使用功能点：
●Ajax点击
●分页表格信息采集
步骤1：创建金融界基金数据采集任务
1）进入主界面，选择“自定义采集”
2）将要上述采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”
步骤2：创建文本循环
1）鼠标滑动到页底，然后选中“下一页”，提示框中选择“循环点击下一页”
2）由于页面使用了ajax加载技术，需要对点击元素及翻页步骤设置ajax延时加载（ajax判断方法：打开流程图，找到翻页循环框，手动执行翻页，看网站有没有进行加载）在右侧的高级选项框中，勾选Ajax加载数据，选择合适的超时时间，一般设置3秒；最后点击确定。
步骤3：分页表格信息采集
●∙选中需要采集的字段信息，创建采集列表
●∙编辑采集字段名称
移动鼠标选中表格里任意一个空格信息，右键点击，如图所示，框中数据会被选中，变成绿色，点击右侧提示中点击“TR”
选中数据当前一行的数据会被全部选中，点击“选中子元素”
右侧操作提示框中，查看提取的字段，可将不需要字段删除，点击“选中全部”
点击“采集以下数据”
注意：
在提示框中的字段上会出现一个“X ”标识，点击即可删除该字段。
修改采集任务名、字段名，并点击下方提示中的“保存并开始采集”
根据采集的情况选择合适的采集方式，这里选择“启动本地采集”
步骤4：基金数据采集及导出
采集完成后，会跳出提示，选择导出数据，选择合适的导出方式，将采集好的数据导出，这里我们选择excel作为导出为格式，一份完好的金融界基金数据就导出好了。
数据导出后如下图。
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八爪鱼——90万用户选择的网页数据采集器。
1、操作简单，任何人都可以用：无需技术背景，会上网就能采集。
完全可视化流程，点击鼠标完成操作，2分钟即可快速入门。
2、功能强大，任何网站都可以采：对于点击、登陆、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据的网页，均可经过简单设置进行采集。
3、云采集，关机也可以。
配置好采集任务后可关机，任务可在云端执行。
庞大云采集集群24*7不间断运行，不用担心IP被封，网络中断。
4、功能免费+增值服务，可按需选择。
免费版具备所有功能，能够满足用户的基本采集需求。
同时设置了一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需要。