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『聚源数据』见过了负40美金的油价之后

2020开年至今 ， 巨圆脸跟大家一起 ， 非常频密地经历了金融市场的各种“活久见” 。
『聚源数据』见过了负40美金的油价之后
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在欧美股市接连熔断、原油暴跌、避险资产齐刷刷遭抛……之后 ， 我们又在21日凌晨亲眼见证了5月交割的WTI原油期货盘中一度下探到-40.32美元的历史低价 。
-40.32美元/桶的油价……
朋友 ， 你是不是也有很多问号？在大宗商品之王砸出如此深坑的情况下 ， 是不是也想梳理清楚上下游产业链的运行逻辑？各产业链的价格传导路径？
噔噔噔~巨圆脸来送福利了！【聚源产业链数据】介绍给大家~
10大类实体&20+类关系目前数据已覆盖【254条】传统行业+新兴行业产业链以及【90多万条】宏观行业指标数据 ， 可即时发现关键异动 ， 深度挖掘行业线索 。
知识图谱体系包括产品、公司、股票等10大类实体类型以及下游、竞争、股东20+类关系类型 。 囊括了4000+产品、5800+产品的上下游关系、15000+公司主营产品关系以及120000+产品关键性指标 。
『聚源数据』见过了负40美金的油价之后
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产业知识图谱体系
当然 ， 我们也一直在迭代~
【『聚源数据』见过了负40美金的油价之后】通过平台体系化、语义化地积累研究逻辑及上下游关联知识 ， 持续沉淀产业链数据图谱的丰富度 。
数据优势【覆盖全行业】：上下游产业链产品节点与公司主营产品、产品总分体系映射连通 。 【蝴蝶效应推演】：从投研视角构建产业链 ， 支持行业间成本、供给和需求变化的传导 。 【指标研判与预警】：产品关联关键性指标 ， 可进行研究分析与指标异动预警 。比如大家非常关注的原油产业链：
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原油产业链一览（部分）
PS：上下游产业链数据可以直接体现产业链的商业逻辑、生产流程、价值传导过程 ， 刻画了行业、产品间成本传导、需求传导效应 ， 清晰又直观~
举一些例子聚源产业链知识体系包括产品总分体系、上下游产业链、产品主营公司、产品关联指标等四部分 ， 为基于产业链的蝴蝶效应的推演提供了数据支撑 。
（1）产业链上下游
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产业链上下游
（2）产品总分体系
总分体系是由统计局行业产品分类标准演化而来 ， 在统计局分类的基础上进行向下细分 ， 根据公司定期报告实际披露主营业务和产业特性 ， 扩充产品分类内容 ， 构建了六级总分分类体系 。
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家电行业总分层级
（3）公司主营产品
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公司主营产品
应用场景那么 ， 哪些环节下会用到这些产业链数据？以及如何能让这些数据更好地服务于投研工作呢？
从投研分析、风险预警、事件推理、监管判断等各个维度来看 ， 聚源产业链数据可以支持行业宏观、股票、期货等场景的投资研究、选择投资标的、行业研报撰写 ， 还能通过对行业重点指标数据进行监控、实时提示风险 ， 满足行业预警模型对行业底层数据的要求 。
同时产业链底层数据做到了打通产业链上下游关系 ， 并补充了相关公司数据 ， 可以在行业重要事件发生时 ， 进行事件推理研判行业对相关公司的影响 。 并且产业链数据还能够满足监管机构对重点行业的监管、把控与分析 ， 维护投资者利益 。


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