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
UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
www.uniprot.org 收录
Differential introgression in a mosaic hybrid zone reveals candidate barrier genes
Hybrid zones act as genomic sieves; although globally advantageous alleles will spread throughout the zone and neutral alleles can be freely exchanged between species, introgression will be restricted for genes that contribute to reproductive barriers or local adaptation. Seminal fluid proteins (SFPs) are known to contribute to reproductive barriers in insects and have been proposed as candidate barrier genes in the hybridizing field crickets G. pennsylvanicus and G. firmus. Here, we have used 125 SNPs to characterize patterns of differential introgression and to identify genes that may contribute to prezygotic barriers between these species. Using a transcriptome scan of the male cricket accessory gland (the site of SFP synthesis), we identified genes with major allele frequency differences between the species. We then compared patterns of introgression for genes encoding seminal fluid proteins with patterns for genes expressed in the same tissue that do not encode SFPs. We find no evi...
DataONE 收录
ICESat-2 Data
ICESat-2 Data 是由美国国家航空航天局（NASA）发布的卫星数据集，主要用于全球冰层和陆地高程的测量。该数据集包括高精度激光测高数据，用于研究冰川、海冰、植被和地形变化。
icesat-2.gsfc.nasa.gov 收录
iAWE
iAWE是一个专为非侵入式负载监测（NILM）算法设计的优秀数据集。数据集包含多个家用电器的能耗数据，如冰箱、空调、洗衣机等，每个CSV文件包含时间戳和能耗相关参数。数据集的原始格式存在一些问题，如时间戳处理和数据不一致性，需要进行预处理以适应NILM算法。
github 收录
GQA-CCG
GQA-CCG数据集是由北京理工大学、深圳北理莫斯科大学和浙江大学联合创建的，旨在评估视觉问答（VQA）模型在多层次组合泛化中的表现。该数据集基于GQA数据集构建，通过过滤和手动标注，包含了多种层次的组合问题，如短语-短语、短语-单词和单词-单词级别。数据集的创建过程包括自动生成新问题和人工审查，确保了数据的质量和多样性。GQA-CCG数据集主要用于研究模型在不同层次组合泛化中的表现，特别是在视觉问答和时间视频定位任务中的应用。
arXiv 收录