
上市公司分析师跟踪和研报数
一行是一家上市公司一年跟踪它的分析师人数和研报数量,以及它们的对数。2001 至 2023 年。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:2001–2023 年数据出处 研究整理数据,出处待核实
- 记录
- 6.1 万
- 字段
- 7
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
7 个字段,7 个没有空值
图片:Jakub Żerdzicki / Unsplash,Unsplash License(在新窗口打开图片的原始页面)
01字段
字段来源,逐一标明
共 7 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 60,535 行计算。
关于这个数据集
一行是一家上市公司一年跟踪它的分析师人数和研报数量,以及它们的对数。2001 至 2023 年。可用来看市场对企业的关注程度。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 证券代码stock_code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% | 股票代码 原表列名:Stkcd | ||
| 证券简称company_name | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:Stknmec | ||
| 年份year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 | ||
| 分析师人数analyst_count | 整数 | 原生 | 100% | 关注同一家上市公司的证券分析师人数 原表列名:ANALYST1 | ||
| 分析师人数对数analyst_count_ln | 小数 | 原生 | 100% | 分析师人数加1后取自然对数 原表列名:ANALYST2 | ||
| 研报数量report_count | 整数 | 原生 | 100% | 对同一家上市公司进行分析的研报数量 原表列名:REPORT1 | ||
| 研报数量对数report_count_ln | 小数 | 原生 | 100% | 研报数量加1后取自然对数 原表列名:REPORT2 |
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。
| # | 证券代码stock_code | 证券简称company_name | 年份year | 分析师人数analyst_count | 分析师人数对数analyst_count_ln | 研报数量report_count | 研报数量对数report_count_ln |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 000001 | 深发展A | 2001 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 000001 | 深发展A | 2002 | 2 | 1.0986123085022 | 2 | 1.0986123085022 |
| 3 | 000001 | 深发展A | 2003 | 3 | 1.3862943649292 | 3 | 1.3862943649292 |
| 4 | 000001 | 深发展A | 2004 | 5 | 1.7917594909668 | 6 | 1.94591009616852 |
| 5 | 000001 | 深发展A | 2005 | 5 | 1.7917594909668 | 6 | 1.94591009616852 |
| 6 | 000001 | S 深发展A | 2006 | 9 | 2.30258512496948 | 19 | 2.99573230743408 |
| 7 | 000001 | 深发展A | 2007 | 22 | 3.13549423217773 | 42 | 3.76120018959045 |
| 8 | 000001 | 深发展A | 2008 | 44 | 3.80666255950928 | 92 | 4.53259944915771 |
| 9 | 000001 | 深发展A | 2009 | 66 | 4.20469284057617 | 157 | 5.06259489059448 |
| 10 | 000001 | 深发展A | 2010 | 80 | 4.39444923400879 | 163 | 5.09986639022827 |
| 11 | 000001 | 深发展A | 2011 | 50 | 3.93182563781738 | 114 | 4.74493217468262 |
| 12 | 000001 | 平安银行 | 2012 | 38 | 3.66356158256531 | 86 | 4.46590805053711 |
| 13 | 000001 | 平安银行 | 2013 | 41 | 3.7376697063446 | 101 | 4.62497282028198 |
| 14 | 000001 | 平安银行 | 2014 | 37 | 3.63758611679077 | 95 | 4.5643482208252 |
| 15 | 000001 | 平安银行 | 2015 | 26 | 3.29583692550659 | 61 | 4.12713432312012 |
| 16 | 000001 | 平安银行 | 2016 | 26 | 3.29583692550659 | 61 | 4.12713432312012 |
| 17 | 000001 | 平安银行 | 2017 | 35 | 3.58351898193359 | 78 | 4.36944770812988 |
| 18 | 000001 | 平安银行 | 2018 | 29 | 3.40119743347168 | 68 | 4.23410654067993 |
| 19 | 000001 | 平安银行 | 2019 | 43 | 3.78418970108032 | 97 | 4.58496761322021 |
| 20 | 000001 | 平安银行 | 2020 | 42 | 3.76120018959045 | 118 | 4.77912330627441 |
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 v12026/11/14 发布
生效中60,535 行 · 7 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,能和不少于 15 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 股票代码 + 年份 能连
296 个数据集 · 本数据集 60,535 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 ts_code、list_date按股票代码对上本数据集 60,535 行(100%)
- 上市公司档案参照企业主体 · 5,704 行 · 连接字段 stkcd、establish_date按股票代码对上本数据集 60,535 行(100%)
- 上市公司月个股回报率企业主体 · 73.7 万 行 · 连接字段 trade_month、stock_code按股票代码对上本数据集 60,535 行(100%)
- A股独立联合绿色专利企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 60,535 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 60,535 行(100%)
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 60,535 行(100%)
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 60,535 行(100%)
- 上市公司基本信息企业主体 · 6.5 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 60,535 行(100%)
- 上市公司年个股回报率企业主体 · 6.5 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 60,535 行(100%)
- 上市证券历史简称企业主体 · 1.5 万 行 · 连接字段 start_date、ts_code按股票代码对上本数据集 60,535 行(100%)
- 上市公司环保处罚累计次数企业主体 · 5,633 行 · 连接字段 cutoff_date、stock_code按股票代码对上本数据集 60,535 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、year按股票代码对上本数据集 60,533 行(99%)
按 股票代码 能连
3 个数据集 · 本数据集 60,535 行有股票代码只按年份能连:789 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
789 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-analyst-coverage/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"stock_code","op":"eq","value":"000001"}],"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。