从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？

经济、金融领域的从业者，为了洞悉行业脉搏、预判经济走向，数据是他们的“粮食”，而获取这些“粮食”并加以“烹饪”分析，则依靠一系列专业渠道和强大工具。这可不是随便上网搜搜就能搞定的事儿，里面门道深着呢。

数据资源获取的“朋友圈”

想象一下，一个金融分析师需要了解一家上市公司的营收状况，或者一个宏观经济研究员需要追踪国家的CPI数据，他们不会凭空变出这些数字。他们的信息来源，可以说是五脏俱全，遍布线上线下。

官方权威机构： 这是最核心、最可靠的数据源。
政府部门： 比如国家统计局（统计数据，如GDP、CPI、PMI等）、人民银行（货币政策、金融市场数据）、财政部（财政收支、国债发行）、商务部（进出口、外贸数据）等等。这些机构发布的数据，都是经过严格统计和核算的，是分析的基础。
监管机构： 证监会（上市公司财报、市场监管信息）、银保监会（银行业、保险业数据）、外汇局（汇率、国际收支数据）。这些数据直接关系到金融市场的运行和风险。
国际组织： 国际货币基金组织（IMF）、世界银行（World Bank）、国际清算银行（BIS）、经济合作与发展组织（OECD）等，它们提供全球经济、金融的宏观数据和报告，对于进行跨国比较和分析至关重要。

商业数据服务商： 这些公司专门收集、整理、加工各种市场数据，并以订阅制的方式提供给用户。它们是金融工作者日常工作中非常重要的“供应商”。
专业金融数据终端： 像Bloomberg（彭博）、Refinitiv（路孚特，原汤森路透金融数据）、Wind（万得）、Choice（Choice数据库）等。这些终端就像金融界的“瑞士军刀”，集成了海量的市场行情、公司财报、新闻资讯、研究报告等，而且更新速度极快。比如，你想知道某股票的实时价格、历史K线图、股东构成、财务比率，或者某债券的发行信息、评级变动，这些终端都能迅速提供。它们往往是按年或按席位收费，价格不菲，但对于专业机构来说是必不可少的。
行业咨询与研究机构： IDC、Gartner（科技行业）、尼尔森（消费品）、标普、穆迪（信用评级）等。它们会发布针对特定行业的深度研究报告、市场规模预测、竞争格局分析等，这些数据往往是定性的，但对于理解行业发展趋势非常有价值。
第三方数据平台： 一些公司专门提供特定类型的数据，比如招聘网站（拉勾、BOSS直聘）的数据可以用来分析就业市场和人才流动；电商平台（淘宝、京东）的一些公开数据，或者与它们合作的第三方（如星图数据）可以用来分析消费趋势。

企业自身的公开信息：
上市公司年报、季报、招股说明书： 这是最直接了解企业经营状况的渠道。里面包含了财务报表、管理层讨论与分析、风险提示等关键信息。
公司官网、新闻发布会、投资者关系平台： 企业会通过这些渠道发布公司动态、战略规划等信息。

新闻与媒体：
财经新闻门户： 华尔街日报、金融时报、彭博新闻、路透社、国内的财新、第一财经、证券时报等。它们及时报道市场动态、政策变化、公司新闻，是获取第一手信息的“雷达”。
社交媒体与论坛： Twitter、微博、雪球等平台，虽然信息鱼龙混杂，但有时也能捕捉到一些市场情绪、非公开的信息或者独到的观点，需要辨别和筛选。

学术研究与数据库：
学术期刊、会议论文： 经济学、金融学领域的最新研究成果，往往会提供新的理论框架和实证分析方法。
专业数据库： 如ACMR（中国上市公司研究数据库）、CRSP（美国上市公司股票数据）等，主要供学术研究使用。

分析工具的“武库”

拿到数据只是第一步，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，洞察规律，这就要靠各种各样的分析软件了。

专业金融数据终端（再次强调，它们是多面手）： Bloomberg、Refinitiv、Wind、Choice等，不仅提供数据，还内置了强大的分析工具。
行情分析： 提供各种图表工具（K线图、折线图、散点图），技术指标（均线、MACD、RSI等），帮助分析股票、债券、外汇、商品等的价格走势和波动。
财务分析： 能够快速生成公司财务报表的横向和纵向比较，计算各种财务比率（如市盈率、市净率、ROE、ROA），并提供行业平均值进行对比。
宏观经济分析： 可以下载、绘制各种宏观经济指标的历史数据，进行趋势分析和预测。
新闻与研究报告： 集成搜索和分析新闻事件对市场影响的功能。

统计分析软件：
Python： 这是目前最火的语言之一，尤其在数据科学领域。它拥有强大的第三方库，如`pandas`（数据处理和分析）、`numpy`（数值计算）、`matplotlib`/`seaborn`（数据可视化）、`scikitlearn`（机器学习）等。金融从业者可以用Python进行数据清洗、处理、可视化，构建量化交易模型，甚至进行复杂的经济计量分析。
R语言： 另一门在统计学界备受推崇的语言，拥有海量的统计分析包，尤其擅长统计建模、回归分析、时间序列分析等。许多经济学研究者和数据科学家都离不开R。
MATLAB： 在工程、科学计算领域非常流行，在金融领域也广泛用于数值计算、算法开发，特别是在金融工程和量化分析方面。
Stata： 也是一款强大的统计分析软件，在经济学、社会学等领域有很高的声誉，尤其擅长计量经济学分析，如面板数据、工具变量法等。
SAS： 历史悠久且功能强大的统计分析软件，在大型企业和金融机构中有广泛应用，尤其在风险管理、数据挖掘方面。

电子表格软件：
Microsoft Excel： 虽然看起来普通，但Excel在金融领域的地位不可动摇。它不仅是基本的数据录入和整理工具，更可以通过VBA（Visual Basic for Applications）进行宏编程，实现自动化处理和简单的模型构建。许多基础的财务分析、数据报表制作，都离不开Excel。

数据库管理软件：
SQL Server, Oracle, MySQL： 当数据量巨大时，就需要数据库来存储和管理。熟练使用SQL语言进行数据查询和提取，是很多数据分析岗位的基本要求。

可视化工具：
Tableau, Power BI： 这些工具能够将复杂的数据转化为直观的图表和仪表盘，让人们更容易理解数据背后的含义，对于向非专业人士展示分析结果非常有帮助。

专业建模与预测软件：
EViews, SPSS： 这些是专门用于经济计量分析的软件，内置了丰富的计量模型和时间序列分析方法，方便研究人员进行经济预测和政策影响分析。

实操场景的“组合拳”

在实际工作中，这些数据和工具并非孤立使用，而是形成一套“组合拳”：

1. 数据收集与清洗： 通过Bloomberg/Wind/Python脚本等渠道获取原始数据，然后用Pandas/Excel/SQL对数据进行清理、去重、格式转换。
2. 描述性分析： 使用Excel/Python/R绘制图表，计算基本统计量，初步了解数据的分布和特征，识别异常值。
3. 深度分析与建模： 运用Python/R/Stata/EViews构建计量经济模型，例如回归分析、时间序列预测（ARIMA, GARCH）、因子模型等，来量化变量之间的关系，预测未来走势。
4. 情景模拟与压力测试： 针对特定经济事件（如加息、地缘政治风险），利用模型模拟不同情景下的市场反应和资产表现。
5. 报告撰写与展示： 将分析结果整理成报告，并使用Tableau/Power BI/Excel制作可视化图表，清晰地向决策者或客户传达洞见。

总而言之，经济金融领域的工作者，数据来源广泛且专业化，分析工具更是琳琅满目，并且需要根据分析目标和数据特性灵活运用。这是一个不断学习和迭代的过程，因为新的数据源和分析技术总是在涌现。要在这个领域立足，就得像一个侦探，既要广结“线人”获取信息，也要精通“破案”工具，才能拨开迷雾，看清真相。

网友意见

2016年4月15号更新：增加了如何做中国数据地图，以及几个平时做行业研究时常用的数据源。我从国外角度参与下讨论。政治经济文化类数据与研究方法基于读博经历（经济学），金融类基于工作经历（某欧洲大行）。

补充更新：对答案里中国数据地图感兴趣的朋友可以移步：

excel上怎么做数据地图？ - 钱粮胡同的回答

或

用Excel做出强大的数据地图 - 钱粮胡同28号

更新1：银行对于行业分析的方法和框架可以参看

初入金融行业，如何进行实用行业研究与行业分析，比如风投和券商是怎么分析行业的？ - 钱粮胡同的回答

或

如何分析商业银行年报？ - 钱粮胡同的回答

更新2：宏观金融和经济分析方法或思路可以参看

区位因素是否是江苏省省内贫富差距的主要原因？ - 钱粮胡同的回答

或

欧洲债务危机的根源是什么？ - 钱粮胡同的回答

正文：读博期间主要做经济类研究，数据来源主要分一手和二手数据，三手的没碰过，也不敢碰，但是亲眼见识过 (/sigh)。

######宏观经济类######

1. 直接从国家统计局买，地级市各类经济指标等，大学图书馆结账 （国统局网站也有不少：中华人民共和国国家统计局>>统计数据）
2. 直接从国家信息中心买，各类经济数据，大学图书馆买单
3. 买的这些也可以找助研手动收集，比如需要地级市类的经济数据，一本本省级年鉴慢慢抄（这个虐人方法还没有试过，下不了手，也怕助研干完堵家门）
4. 也可以尝试去经管之家(原人大经济论坛)-国内最大的经济、管理、金融、统计在线教育和咨询网站, 发帖求数据，神人很多
5. 密西根大学的China Data Center提供中国数据的服务，没有用过，据说不错（非广告）
   

补充1：使用前两点提到的数据做了些研究，比如中国区域收入差距不平衡（省内收入差距和省间收入差距，GEM指标），收入极化现象 (polarization) 等，截取部分分析结论，见下图（红色代表中国省份之间的收入不平衡占整个国家不平衡的比例，蓝色代表省内不平衡（同省地市间不平衡度）占整个国家的比例，可以看出省内不平衡远超省间不平衡，这种角度采用Gini系数等是无法计算的）。

补充2：用同样的经济数据和一些基础设施数据，采用最近流行的机器学习（可以参考：

机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？ - 钱粮胡同的回答

），可以做很多有意思的启发性研究，比如对中国的城市群做集群分类（方法：SOM （自组织地图），人工神经网络的一种，unsupervised learning），具体方法可以参考

AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重？ - 钱粮胡同的回答

，截图（蓝绿色代表较低收入城市群，红色代表中等收入，黄色代表高收入，之后的工作就是看每个群的属性然后从经济，社会发展等角度尝试解释）：

######文化类######

• 全国各地县级方言数据，收集方法是招了一个勤奋好学热爱生活对学术有向往的助研，耗时几个月收集所有方言数据放到提前设计好的数据库，根据中国方言系统（前辈的学术研究，可以参考中国社科院的 方言研究室），量化数据做文章。

结合上边儿宏观经济类和人文类，使用的分析方法和得出的结果请参看发表的拙作：

Economic integration in China: Politics and culture

文字不够性感，截取一点拙作中的图片，根据方言系统重构的其中一种中国方言地图。然后采用空间计量的方法，分析经济溢出与文化的关系（其中方言作为文化的一种proxy）。

这篇文章具体的分析和截图请移步：文化对经济有着怎样的影响？ - 钱粮胡同的回答

######政治类######

对的，政治类也行，再招一个爱好生活喜欢被虐但是仍然对学术有向往的助研（和之前不是同一个人，否则估计已经躺医院了 - 是我躺医院，不是助研），收集了所有地级市层面大部分官员近20年的简历（简历好找，人民网，百度百科，地方政府网站，看不了的直接上Google Cache，甚至爬虫），放入设计好的数据库，量化做文章。

没有性感图片，但是咱有感性的文章，分析方法和结果等请参看发表的文章：

Career Backgrounds of Municipal Party Secretaries in China

补充一张上述政经文章比较有意思的统计图：样本中市委书记出生，上大学或之前工作省份与他当市委书记的时候不是同一个省的比例：

其他常用的宏观经济数据源：

• 如果是一般宏观经济或金融数据，世界银行，IMF, 中国央行，银监会，Reserve Bank of St. Louis都有很多很好很全的免费数据库，如：Data | The World Bank，The National Bureau of Economic Research或IMF Data；付费类的网站比如TRADING ECONOMICS
• 最后再补充一个，估计这个用的不多，也不知道现在还有没有：EcoWin，是个财经数据库，很多大学用，好像是某机构资助的学术类平易近人版

经济类分析工具：用的最多的是Stata, R, excel & VBA，偶尔用过一些专门的软件，比如做神经网络的，后来有了R，其他就弃用了。其实Stata和R有很多package，足够了，更重要的是了解package背后的模型和方法。

上边的研究味儿太浓，谈钱的请看下面金融类：

######金融类######

国内的用的不多，只知道高大上的有wind（万得资讯），通联，开源的有TuShare等，自己玩得话用用Yahoo Finance或者Google Finance也挺好，R或Python里都有对应的包, Mac上也有一些软件可以直接下载这些数据到excel里。

平时工作上最常用的：

企业与金融机构的财务数据：这方面因为工作需要，所以基本都是银行自己的分析师填入系统的企业数据。这类数据一般来源有：

1. 从企业直接要（如果这个企业没有上市也没有发债的话），催银行的RM
2. 巨潮资讯网，拿上市企业的，基金年报等，免费
3. 中国货币网--中国外汇交易中心主办，拿发债企业的财务（包括企业的债券募集说明书），免费
4. 银行和券商的财务数据从Bankscope下 (Bankscope | Global database for bank)，保险的从isis下，需要机构帐户
5. S&P，Moody等评级机构的帐户，上面有很多Credit Research和评级信息等
6. Bloomberg（彭博终端），不多说了
7. 美国上市的可以看http://SEC.gov | Filings & Forms
8. 德意志银行研究部的公开网站（DB Research），也有一些还不错的数据和研究文章
   
9. 外汇信息除了自己行内部用的，一般看Oanda
   
10. CreditSights, 独立研究服务提供商，偶尔会用一些他们提供的行业研究报告
11. Dealogic, 英国的一个数据/平台服务提供商，主要做行研的时候用
    
12. 很多金融机构自己内部的一些软件或package，比如我们行内部的一些R package，可以直接导入财经数据

补充：感谢评论里 @

一扬

的补充，这里加上两个学术圈常用的金融数据源：

1. 国泰安CSMAR金融数据库
   
2. 锐思RESSET金融数据库

平时休闲自己常用的：

1. http://Investing.com，很多市场信息，如油价，天然气，美元指数，各类经济指标等
   
2. 更新：评论里有问到Mac上下载数据到excel的软件 (假设你指的主要是要金融类数据)，我用过的几个：
1. StockXloader（软件截图如下），直接批量下载Yahoo Finance的数据，输出到Mac上的ProTA做技术分析，也可以直出excel文件。
2. 如果用R或Python，选择比较多，可以用quantmod: Quantitative Financial Modelling Framework或TuShare -财经数据接口包，获得数据后直接输出成excel格式文件就好。
   

平时工作用的分析软件很少，大部分时间VBA和R足够了，其他的都是公司内部软件（SAS等，但是不喜欢）或平台。

补充两个iOS上看市场数据/ 画曲线图的app：

1. 外汇，大宗商品市场（WTI，Brent, 天然气，美元欧元指数等）我常用NetDania，看动态数据，画技术图很方便实用，免费，有iPad版本

2. http://Investing.com，之前提到了，这个是手机上的，看大部分证券信息，同时还可以跟踪每天的财经热点和指标，基本每天一读

######One more thing######

现在很多分析师或研究员张嘴全是模型，但我觉得，不论是宏观经济研究，行研或是企业层面的分析，软件或模型只是工具，最重要的是阅历的积累，对研究对象本质的体会与把握，而不是拿过来一堆数据，扔进个模型里看结果。

目前先想到这些，如果还有其他的，再来更新。

我的专栏：

钱粮胡同28号

从事金融搬砖工作的金融民工，大部分时候不需要分析经济走势。

获取数据资源，最主要的就是谷歌，百度，必应。还有国家统计局等等政府官方数据来源。

如果想找上市公司的文件抠数，就是SEC Edgar，HKEXnews，各上市公司的投资者关系部门等等。

高级一点，肯花一点钱，有Wind，Bloomberg，CapitalIQ，FactSet等等数据库可以抠数。

如果机构稍微大一点，有卖方跪舔，就可以看卖方的研究报告。虽然很多时候观点都不太敢恭维，但是数字收集得都挺好的，还有很多是直接从公司那边拿来的详细运营数字，或者是自己大胆假设，没去求证过的宏观数字，引用起来很方便。

再肯多花一点钱，就可以找咨询公司，甚至MBB这样的很高大上的咨询公司，根据你的需求来帮你做（拍）调（数）研（字）。这种研究很多时候是定制的，不管什么数据、信息都能给你找出来，如果实在没有编也会给你编出来。当然，过程是很科学的。结果嘛，哎呀，都有数字可以用了，还问那么多干什么。

如果针对特定公司或者项目，就可以做尽调。一般这种会比较严谨一些，毕竟是针对特定公司，如果后续除了问题，是会被找麻烦的。

总之，我们是很认真的！

还打造啥“国际金融中心”。主流的国际金融网站，没有一个可以通过合法途径上去。最多打造一个“关起门来金融中心”。

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