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最新上市公司治理水平/治理指数数据!.rar

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简介：
本资料汇集了最新的上市公司治理水平及治理指数数据，旨在为投资者、分析师和学者提供权威参考信息。 最全！上市公司公司治理水平/公司治理指数数据：1. 数据来源：国泰安数据库（CSMAR）2. 时间跨度：1999-2020年3. 区域范围：沪深A股上市公司 计算方式详见文件内的stata do文件。

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  • 最新上市公司治理水平/治理指数数据!.rar
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    本资料汇集了最新的上市公司治理水平及治理指数数据，旨在为投资者、分析师和学者提供权威参考信息。 最全！上市公司公司治理水平/公司治理指数数据：1. 数据来源：国泰安数据库（CSMAR）2. 时间跨度：1999-2020年3. 区域范围：沪深A股上市公司 计算方式详见文件内的stata do文件。
     
  • 2003-2021年公司治理指数及质量水平分析【结果与代码】
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    本研究深入分析了2003至2021年间公司治理指数及其质量变化趋势，提供详尽的数据结果和实用的代码资源。 公司治理是一个复杂且抽象的概念，涵盖了股权结构、薪酬激励等多个方面，在实证研究中难以通过单一指标进行衡量。然而，许多学者采用构建综合评价指数的方法来量化公司的治理质量，并利用这些指数来进行进一步的分析。该指数值越高，则表明公司在治理体系上的表现越佳。 为了建立这一评价体系，我们参考了周宏等（2018）的研究方法，选取八个影响公司治理的关键变量并运用主成分分析法构建了一个综合性的指标——即公司治理质量综合评价指数(CorpGov)。该研究发表在《会计研究》期刊上，并提供了详细的理论和实证依据。 3. 数据介绍 本数据集涵盖了2003年至2021年间的样本，包含以下内容： - 原始数据：股权结构文件、治理综合信息文件以及股权集中度文件。 - 计算结果：公司治理质量综合评价指数（以.dta和.xlsx两种格式提供）可以直接应用于后续的实证研究中。 - 过程代码：过程代码.do，运行后将生成上述提到的结果文件。
     
  • 华为数据湖治理中心的数据治理方法论.rar
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    本资源深入探讨了华为公司数据湖治理中心在大数据环境下的数据治理策略与实践方法，旨在帮助企业构建高效、安全且易于管理的大数据平台。通过详尽的方法论分享，提供实际操作建议和案例分析，助力企业实现数据价值的最大化。 华为数据湖治理中心的数据治理方法论是为了帮助企业高效、有序地管理和利用大数据而提出的一套系统性策略与实践指南。该方法旨在确保数据的质量、安全、可用性和合规性，从而帮助企业在基于数据分析的决策中发挥最大价值。 一、 数据资产管理 作为数据治理的核心部分，数据资产管理涵盖了从创建到删除的数据生命周期管理。华为的方法论强调了分类标准、命名规范以及元数据管理和血缘分析的重要性，以确保数据的一致性和完整性。 二、 数据质量 高质量的数据直接影响数据分析的准确性与决策的有效性。华为提供了包括清洗、校验和监控在内的流程来定义并执行数据质量管理的标准，以此保证其准确度、完整性和时效性。 三、 数据安全及隐私保护 在构建数据湖的过程中，确保数据的安全是至关重要的环节之一。为此，华为制定了一系列策略以保障加密传输、访问控制以及符合GDPR等法律法规要求的隐私防护措施，并进行定期审计工作来防止未授权的数据泄露行为发生。 四、 数据治理框架 华为的数据湖治理体系包括了从战略规划到技术实现五个方面的内容：即明确目标与原则（政策）、角色分配和职责界定（组织结构）、流程设计及执行机制（程序），以及自动化工具和技术平台的支持。这五项维度共同构成了一个完整的数据管理生态系统。 五、 数据湖的构建与运营 除了单纯的技术层面外，华为还强调了业务理解的重要性，在模型设计阶段充分考虑企业需求，并通过持续监控来优化整个系统的运行效率和效果。 六、 元数据管理 元数据是描述实际内容的关键元素。华为提倡采用有效的策略去捕捉并利用这些信息以便于用户更快速地获取所需的数据资源。 七、 数据服务与共享机制 将存储在湖中的大数据转化为业务价值的最后一步就是提供相应的服务和接口供内外部使用，同时也要确保相关权限设置合理且遵循规定流程。华为在此方面鼓励开放协作精神但同时也注意保护数据主权不受侵犯。 总体而言，这套方法论旨在帮助企业构建一个高效、安全及合规的数据环境，并通过管理好每一个环节来实现对大数据价值的最大化利用。
     
  • CDGA数据治理学习资料（最新版）
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    CDGA数据治理学习资料（最新版）是一套全面涵盖数据治理理论与实践的专业教程，旨在帮助学员掌握最新的数据管理技能和知识。 内容概要：该资料包含章节语义图及数据治理学习材料，并提供练习用的Excel格式文件，支持导入相关软件APP进行打分。 本资料涵盖了CDGA考试大部分知识点，由资深从业者整理而成。这有助于减少学生在备考过程中的盲目性，并提高学习效果。普遍考生使用后成绩均能达到80+以上。 此外，如需其他数据治理方面的电子材料，可以私信获取。对于准备参加CDGA考试的人员来说，在阅读完书本内容并时间紧张的情况下，建议重点复习评分高于8分的章节（前提是时间紧迫）。下载资料后如有需要视频学习资源，也可通过私信免费获得。
     
  • 上市公司指数数据集.xlsx
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    该文档《上市公司指数数据集.xlsx》包含了中国上市公司的详细指数数据，包括但不限于股票价格、市值、交易量等信息，适用于金融分析和市场研究。 上市公司指数数据集.xlsx包含了相关上市公司的指数数据。
     
  • 睿治数据治理平台元模型管理白皮书.docx
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    本白皮书深入探讨了睿治数据治理平台中的元模型管理功能，阐述其设计理念、架构和实施策略，助力企业提升数据资产管理效率。 睿治元数据基于Meta Object Facility (MOF)规范，支持XMI格式的元模型导入和导出，并内置了大量的技术与业务元数据元模型供用户直接使用。在元模型管理中，可以执行对基本属性、父子关系及依赖组合等信息的操作，包括增加、删除或修改。然而，对于预设的内部元模型中的信息，则不允许进行任何修改或删除操作，仅可新增内容。
     
  • 全球治理指数
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    《全球治理指数》是由知名研究机构编制的一套评估体系，旨在量化分析各国在全球治理关键领域的表现与贡献。该指数覆盖了环境保护、国际安全等多方面内容，为政策制定者和学者提供了宝贵的参考依据。 世界银行最新公布的WGI世界治理指数涵盖了六个方面：声音与问责、政治稳定及暴力/恐怖主义的缺失、政府效能、监管质量、法治以及控制腐败。
     
  • 数据治理方案，助力大数据平台的数据治理子系统建设与管理
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    本项目专注于构建和完善大数据平台的数据治理子系统，通过实施有效的数据治理方案，提升数据质量、安全性和利用效率，为企业决策提供坚实支持。 为了构建并管理大数据平台的数据治理子系统，为平台上各类基础技术和应用提供支持，并强化数据管控力度以及提升数据治理子系统的自我管理水平，主要涵盖以下几个方面：总体概述、数据治理体系框架、核心模块设计及具体应用场景等。
     
  • 公开整理版-上市公司-数字普惠金融水平数据集（2011-2022年）.xlsx
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    本数据集提供了2011年至2022年间中国上市公司的数字普惠金融服务水平详细信息，涵盖业务规模、服务可得性和使用率等关键指标。 公开整理的上市公司数字普惠金融水平数据集（2011-2022年）.xlsx包含了从2011年至2022年间上市公司的相关数据。这份数据集为研究者提供了关于中国数字普惠金融发展的宝贵资源，涵盖了各年度的数据变化和趋势分析。