
上市公司广告支出
一行代表一家上市公司在某一年的广告支出及相关财务指标。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:2000–2022 年数据出处 国泰安 CSMAR
- 记录
- 4.1 万
- 字段
- 12
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
12 个字段,12 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 12 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 41,068 行计算。
关于这个数据集
一行代表一家上市公司在某一年的广告支出及相关财务指标。数据覆盖沪深及北京上市公司,包含股票代码、行业、广告支出金额、营收及比率等字段。可用于分析企业营销投入强度、评估企业市场活跃度及作为责任险或企业财产险的风险因子。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 股票代码stock_code含义:代码或编号键:股票代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 listed-security-master、hk-security-master、stock-company-profile、neeq-company-info | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:Symbol | ||
| 年份year含义:年份键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名:year | ||
| 股票简称company_name含义:名称 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:ShortName | ||
| 沪深上市标志is_sh_sz_listed含义:是否 | 是非 | 原生 | 100% | 1为是,0为否 原表列名:沪深上市 | ||
| 北京上市标志is_bj_listed含义:是否 | 是非 | 原生 | 100% | 1为是,0为否 原表列名:北京上市 | ||
| 行业名称industry_name含义:类别键:行业名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 证监会2012年版 原表列名:IndustryName | ||
| 行业代码industry_code_1含义:代码或编号键:大类证监会行业代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 原生 | 100% | 证监会2012年版 原表列名:Industry1 | ||
| 细分行业代码industry_code_2含义:代码或编号键:大类证监会行业代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 原生 | 100% | 制造业取两位,其他取大类 原表列名:Industry2 | ||
| 广告支出对数ad_expense_ln | 小数 | 原生 | 100% | 广告支出加1取自然对数 原表列名:AD1 | ||
| 广告营收比ad_expense_ratio含义:比率(小数) | 小数 | 原生 | 100% | 广告支出与营业收入的比值 原表列名:AD2 | ||
| 单位:元。根据[销售费用]明细项目,筛选ad_expense_amount含义:金额(元) | 小数 | 原生 | 100% | 单位:元 原表列名:广告支出 | ||
| 营业收入revenue_amount含义:金额(元) | 小数 | 原生 | 100% | 单位:元 原表列名:B001101000 |
02样本
先看样本,再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 股票代码stock_code | 年份year | 股票简称company_name | 沪深上市标志is_sh_sz_listed | 北京上市标志is_bj_listed | 行业名称industry_name | 行业代码industry_code_1 | 细分行业代码industry_code_2 | 广告支出对数ad_expense_ln | 广告营收比ad_expense_ratio | 单位:元。根据[销售费用]明细项目,筛选ad_expense_amount | 营业收入revenue_amount |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 000002 | 2007 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 20.3373546600342 | 0.0191358178853989 | 679830784 | 35526611301.94 |
| 2 | 000002 | 2008 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 20.6586990356445 | 0.0228698011487722 | 937473856 | 40991779214.96 |
| 3 | 000002 | 2009 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 20.1490020751953 | 0.0115202125161886 | 563119680 | 48881013143.49 |
| 4 | 000002 | 2010 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 20.341911315918 | 0.0134664447978139 | 682935296 | 50713851442.63 |
| 5 | 000002 | 2011 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 20.6173286437988 | 0.0125306053087115 | 899481280 | 71782749800.68 |
| 6 | 000002 | 2012 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 20.8685398101807 | 0.0112140960991383 | 1156355456 | 103116245136.42 |
| 7 | 000002 | 2013 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.1689033508301 | 0.0115307979285717 | 1561486720 | 135418791080.35 |
| 8 | 000002 | 2014 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.2560253143311 | 0.0116377603262663 | 1703628544 | 146388004498.44 |
| 9 | 000002 | 2015 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.0499286651611 | 0.00708943884819746 | 1386333568 | 195549130020.9 |
| 10 | 000002 | 2016 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.1578960418701 | 0.00642218999564648 | 1544390528 | 240477236923.34 |
| 11 | 000002 | 2017 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.3955192565918 | 0.00806369353085756 | 1958647808 | 242897110250.52 |
| 12 | 000002 | 2018 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.8376789093018 | 0.0102384565398097 | 3047777024 | 297679331103.19 |
| 13 | 000002 | 2019 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.9549007415771 | 0.00931472331285477 | 3426829568 | 367893877538.94 |
| 14 | 000002 | 2020 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.9201526641846 | 0.00789716467261314 | 3309793792 | 419111677714.12 |
| 15 | 000002 | 2021 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 22.0740604400635 | 0.00852585770189762 | 3860489472 | 452797773974.14 |
| 16 | 000002 | 2022 | 万科A | 是 | 否 | 房地产业 | K70 | K | 21.6725883483887 | 0.00512854242697358 | 2583956480 | 503838367358.76 |
| 17 | 000004 | 2011 | 国农科技 | 是 | 否 | 医药制造业 | C27 | C27 | 12.0353908538818 | 0.00226320163346827 | 168616.9375 | 74503718.53 |
| 18 | 000004 | 2012 | 国农科技 | 是 | 否 | 医药制造业 | C27 | C27 | 15.7481994628906 | 0.0709513500332832 | 6908057.5 | 97363301.61 |
| 19 | 000004 | 2013 | 国农科技 | 是 | 否 | 医药制造业 | C27 | C27 | 15.4864149093628 | 0.0730508044362068 | 5316971 | 72784567.16 |
| 20 | 000004 | 2014 | 国农科技 | 是 | 否 | 医药制造业 | C27 | C27 | 15.5366468429565 | 0.0693580955266953 | 5590874.5 | 80608820 |
03版本
每次发布,都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本,旧版本保留。
版本 v12026/11/13 发布
生效中41,068 行 · 12 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
按键连到企业、行业,能和不少于 31 个数据集连接。另外,它带年份或日期,能和其他数据集按时间对齐。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组,对上的行多的在前。
按 证监会行业大类 + 股票代码 + 年份 能连
78 个数据集 · 本数据集 41,068 行有证监会行业大类- 上市公司年报数字化词频企业主体 · 969 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、year按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司FC融资约束指数企业主体 · 40.7 万 行 · 连接字段 report_date、stock_code、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司KZ指数多口径企业主体 · 40.7 万 行 · 连接字段 report_date、stock_code、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司基础财务企业主体 · 7.7 万 行 · 连接字段 stock_code、industry_code、year按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司盈利能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、year按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司发展能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、year按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司供应链效率企业主体 · 7.1 万 行 · 连接字段 year、stock_code、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 industry_code、stock_code、year按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 year、stock_code、industry_code按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司财务基础企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 stock_code、industry_code、year按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司气候风险指数企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 stock_code、industry_code、year按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司勒纳指数企业主体 · 6.6 万 行 · 连接字段 year、industry_code、stock_code按证监会行业大类对上本数据集 41,068 行(100%)
按 股票代码 + 年份 能连
218 个数据集 · 本数据集 41,068 行有股票代码- 沪深京上市证券参照企业主体 · 6,057 行 · 连接字段 list_date、ts_code按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司月个股回报率企业主体 · 73.7 万 行 · 连接字段 stock_code、trade_month按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司月度ST状态企业主体 · 73.5 万 行 · 连接字段 stock_code、month按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司资产负债表企业主体 · 52.9 万 行 · 连接字段 stock_code、date按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司现金流量表企业主体 · 52.9 万 行 · 连接字段 stock_code、date按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司税费统计企业主体 · 51 万 行 · 连接字段 stock_code、date按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司固定资产明细企业主体 · 24.7 万 行 · 连接字段 stock_code、report_date按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- A股独立联合绿色专利企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司绿色专利获得(CNRDS)企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司绿色专利面板企业主体 · 7.8 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- A股商誉治理财务企业主体 · 7.8 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
- 上市公司偿债能力企业主体 · 7.4 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 41,068 行(100%)
按 证监会行业大类 + 年份 能连
3 个数据集 · 本数据集 41,068 行有证监会行业大类按 股票代码 能连
3 个数据集 · 本数据集 41,068 行有股票代码按 证监会行业大类 能连
1 个数据集 · 本数据集 41,068 行有证监会行业大类只按年份能连:786 个数据集单独按年份连接多半没有意义,先看上面的组
按 年份 能连
786 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据,不用来连接。
还没有发现这个数据集的字段规律。
06授权与接入
申请授权,一次调用就能用上
试用立即生效,并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口,按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量:export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/listed-company-advertising-expense/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"stock_code","op":"eq","value":"000002"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端,用 OAuth 连接后通过工具查询。