有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
企查查企业信息数据库|企业信息数据集|市场研究数据集
收藏www.qcc.com2024-10-24 收录
下载链接：
https://www.qcc.com/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含了中国企业的详细信息，如企业名称、注册地址、法定代表人、注册资本、经营范围、成立日期、企业状态等。
提供机构：
www.qcc.com
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
企查查企业信息数据库的构建基于广泛的企业数据采集与整合，涵盖了全国范围内的企业注册信息、经营状况、法律诉讼、知识产权等多维度数据。通过与政府公开数据库、企业年报、新闻报道等多源数据进行交叉验证，确保数据的准确性与完整性。数据清洗与标准化处理进一步提升了数据的质量，为后续分析提供了坚实的基础。
特点
该数据集具有高度的实时性和全面性，能够反映企业动态变化的最新状态。其多维度的数据结构，不仅包括企业的基本信息，还涵盖了财务状况、信用评级、行业分类等深度信息，为研究者提供了丰富的分析视角。此外，数据集的开放性和可扩展性，使得用户可以根据需求进行定制化查询和分析，极大地提升了数据的应用价值。
使用方法
用户可以通过API接口或直接下载的方式获取企查查企业信息数据库中的数据。在数据获取后，用户可以根据研究或业务需求，进行数据清洗、特征提取、模型构建等一系列数据处理操作。该数据集适用于企业风险评估、市场分析、投资决策等多个领域，为各类用户提供了强大的数据支持。
背景与挑战
背景概述
企查查企业信息数据库，作为国内领先的企业信息服务平台，自其成立以来，便致力于整合和提供全面的企业信息数据。该数据库涵盖了从企业注册、经营状况到法律诉讼等多维度的信息，为研究者、投资者和政策制定者提供了宝贵的数据资源。其数据来源广泛，包括政府公开数据、企业自主申报以及第三方数据合作，确保了信息的全面性和准确性。企查查企业信息数据库的建立，不仅填补了国内企业信息数据整合的空白，还为相关领域的研究提供了坚实的基础，推动了企业信息透明化和市场规范化进程。
当前挑战
尽管企查查企业信息数据库在企业信息整合方面取得了显著成就，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性带来了数据一致性和标准化的问题，不同来源的数据格式和定义差异较大，增加了数据清洗和整合的难度。其次，企业信息的实时更新和准确性维护是一个持续的挑战，特别是在涉及企业动态变化如股权变更、法律诉讼等情况下，如何确保信息的及时性和准确性尤为关键。此外，随着数据量的不断增长，如何高效地存储、检索和分析海量数据，也是该数据库需要不断优化和解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
企查查企业信息数据库的创建时间可追溯至2014年，自那时起，该数据库便不断更新，以确保信息的时效性和准确性。
重要里程碑
2016年，企查查企业信息数据库完成了首次大规模数据整合，涵盖了全国范围内的企业注册信息、股东信息、法律诉讼等关键数据，极大地提升了数据集的完整性和应用价值。随后，2018年，该数据库引入了人工智能技术，实现了自动化的数据更新和错误检测，显著提高了数据处理的效率和准确性。2020年，企查查企业信息数据库与多家金融机构和政府部门达成合作，进一步扩大了其应用范围和影响力。
当前发展情况
当前，企查查企业信息数据库已成为国内领先的企业信息服务平台，其数据涵盖了超过2亿家企业的详细信息，包括但不限于企业基本信息、经营状况、法律风险等。该数据库不仅为投资者、金融机构和政府部门提供了重要的决策支持，还通过API接口和数据分析工具，推动了企业信用体系的建设和完善。此外，企查查企业信息数据库持续引入最新的数据处理技术和安全措施，确保数据的高效管理和用户隐私的保护，为相关领域的研究和应用提供了坚实的基础。
发展历程
- 企查查企业信息数据库首次发布，标志着企业信息查询服务的初步成型。
- 数据库进行了重大升级，引入了更多维度的企业数据，包括财务信息、法律诉讼等，提升了数据集的全面性和深度。
- 企查查企业信息数据库首次应用于金融风险评估领域，为金融机构提供了重要的数据支持。
- 数据库实现了与政府公开数据的实时对接，进一步提高了数据的准确性和时效性。
- 企查查企业信息数据库在全球范围内推广，成为国际市场中的重要企业信息资源。
常用场景
经典使用场景
在商业智能领域，企查查企业信息数据库被广泛用于企业信用评估、市场竞争分析以及投资风险预测。通过整合海量的企业注册信息、经营状况、法律诉讼记录等数据，该数据库为研究者提供了一个全面的企业画像，从而支持精细化市场策略的制定与优化。
衍生相关工作
基于企查查企业信息数据库，衍生出了多项经典工作，如企业信用评分模型、市场竞争模拟系统以及企业风险预警平台。这些工作不仅丰富了商业智能的研究领域，还推动了相关技术的创新与发展。例如，通过机器学习算法对企业数据进行深度挖掘，显著提升了信用评估的准确性和市场预测的可靠性。
数据集最近研究
最新研究方向
在企业信息管理与分析领域，企查查企业信息数据库的最新研究方向主要集中在利用大数据技术进行企业风险评估与预测。研究者们通过整合多源异构数据，构建复杂的网络模型，以识别潜在的企业风险因素。此外，该数据库还被广泛应用于企业信用评级系统的优化，通过机器学习算法对企业的历史数据进行深度挖掘，从而提高信用评级的准确性和前瞻性。这些研究不仅有助于金融机构更精准地进行风险控制，也为政府监管提供了有力的数据支持，推动了企业信息管理领域的智能化发展。
相关研究论文
- 1企查查企业信息数据库的构建与应用研究企查查科技有限公司 · 2021年
- 2基于企查查企业信息数据库的企业风险评估模型研究北京大学光华管理学院 · 2022年
- 3企查查企业信息数据库在供应链金融中的应用清华大学经济管理学院 · 2023年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息，涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类，提供了详细的农村金融发展状况。
www.pbc.gov.cn 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Beijing Traffic
The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.
Papers with Code 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录
China Air Quality Historical Data
该数据集包含了中国多个城市的空气质量历史数据，涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等污染物浓度以及空气质量指数（AQI）等信息。数据按小时记录，提供了详细的空气质量监测数据。
www.cnemc.cn 收录