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、为什么用命令行模式
使用GUI方式启动jmeter，运行线程较多的测试时，会造成内存和CPU的大量消耗，导致客户机卡死；
所以一般采用的方式是在GUI模式下调整测试脚本，再用命令行模式执行；
命令行方式支持在多个环境下使用，windosw的dos环境下，也可以在linux环境上执行。
注意：使用命令执行jmeter脚本必须使用jmeter 3.0及以上版本。
2、怎么用
2.1、执行命令
jmeter -n -t <testplan filename> -l <listener filename>
示例： jmeter -n -t testplan.jmx -l test.jtl
示例含义：表示以命令行模式运行testplan.jmx文件，输出的日志文件为test.jtl2.2、参数介绍
Jmeter官方手册给的介绍如下：
-h, –help -> prints usage information and exit
-n, –nongui -> run JMeter in nongui mode
-t, –testfile <argument> -> the jmeter test(.jmx) file to run
-l, –logfile <argument> -> the file to log samples to
-r, –runremote -> Start remote servers (as defined in remote_hosts)
-H, –proxyHost <argument> -> Set a proxy server for JMeter to use
-P, –proxyPort <argument> -> Set proxy server port for JMeter to use中文释义：
-h 帮助 -> 打印出有用的信息并退出
-n 非 GUI 模式 -> 在非 GUI 模式下运行 JMeter
-t 测试文件 -> 要运行的 JMeter 测试脚本文件
-l 日志文件 -> 记录结果的文件
-R 远程执行 -> 远程执行机的IP（ip地址）如果有多个ip时，使用-R 192.168.2.170，192.168.2.171（分布式使用）
-r 远程执行 -> 在Jmter.properties文件中指定的所有远程服务器（分布式使用）
-H 代理主机 -> 设置 JMeter 使用的代理主机
-P 代理端口 -> 设置 JMeter 使用的代理主机的端口号2.3、执行过程
命令：jmeter -n -t C:\Users\yzs\Desktop\Unione_performance.jmx -l report-result.jtl
不在jmeter安卓目录执行脚本的前提是配置了jmeter的环境变量。
上述的命令有测试结果保存到D:\report中，在GUI模式下查看测试报告：
1、在测试计划下，添加对应的测试报告元件，举例增加了：查看结果树、聚合报告
2、在“所有数据写入一个文件”，选择加载对应的结果文件
3、下面就会有对应的表格展示，具体见下图
2.5、命令行传递变量值
设置线程组的线程数和循环次数。
注意格式：
${__P(threadNum)}
${__P(threadCount)}
其中P前面是两个下划线，()内就是变量名
执行时，在命令行中用-J参数给变量赋值即可：
jmeter -n -t C:\Users\yzs\Desktop\Unione_performance.jmx -J threadNum=10 -J threadCount=2 -l report-result.jtl
此次测试相当于：10个线程，循环2次，共计20个请求。
3、生成HTML报告
生成HTML报告有2种方式，一种是直接在命令行加上-o参数，另一种是已有jtl结果文件，运行命令生成报告
3.1、命令行直接生成报告
jmeter -n -t 【Jmx脚本位置】-l 【中间文件result.jtl位置】-e -o 【报告指定文件夹】-e：测试结束后，生成测试报告
-o：指定测试报告的存放位置注意：-o后面跟的文件夹一定是不存在的或者是空文件夹
3.2、已有jtl结果文件，运行命令生成报告
jmeter -g【已经存在的.jtl文件的路径】-o 【用于存放html报告的目录】注意：经实操，windows系统上，以上2种方法都可以生成HTML测试报告，但是在Linux系统上第1种方法，没有生成报告，只有第二种方法才可以（具体原因后面在慢慢找吧）
3.3、HTML报告注解
用浏览器打开index.html
报告详解
Dashboard：（重点查看）
Test and Report informations：指的是测试和报告信息
APDEX(Application Performance Index)：应用程序性能满意度的标准
其中，
Requests Summary：请求的通过率(OK)与失败率(KO)，百分比显示
Statistics：数据分析，基本将Summary Report和Aggrerate Report的结果合并（平均响应时间、TPS在此查看）
Errors：错误情况，依据不同的错误类型，将所有错误结果展示
关于Apdex的补充：
性能指数，Apdex(Application Performance Index)是一个国际通用标准，Apdex 是用户对应用性能满意度的量化值。它提供了一个统一的测量和报告用户体验的方法，把最终用户的体验和应用性能作为一个完整的指标进行统一度量。下图表示为通用用户满意度区域，0代表没有满意用户，1则代表所有用户都满意。实际业务系统开发过程中，1是团队的追求目标。
若所有请求的Apdex值都接近1，说明用户满意度优秀，也从侧面说明了服务器响应速度快。
通常而言，最低要求超过0.5，当然项目组可设定具体需求。
Charts：（辅助分析）
主要有如下特点：
（1）将测试过程中经常使用的数据，用图表的形式展示，让测试结果更加直观
（2）每个图表数据，有两种展示形式
（3）支持请求样例过滤显示
（4）支持导出PNG图片格式
Over Time Charts：
Throughput Charts：
Response Times Charts：
3.4、HTML报告的自定义配置
JMeter3.0开始在bin目录新增了reportgenerator.properties文件保存了所有关于图形化HTML报告生成模块的默认配置，要变更配置，建议不要直接编辑该文件，而是推荐在user.properties中去配置和覆盖。
3.4.1总体配置
总体配置都是以jmeter.reportgenerator.为前缀，如：jmeter.reportgenerator.overall_granularity=60000
# Change this parameter if you want to change the granularity of over time graphs.
jmeter.reportgenerator.overall_granularity=6000Apdext = (Satisfied Count + Tolerating Count / 2) / Total Samples
另外，在jmeter.properties中，有关于集合报告中的三个百分位的默认值：
aggregate_rpt_pct1 : Defaults to 50
aggregate_rpt_pct2 : Defaults to 70
aggregate_rpt_pct3 : Defaults to 993.5、HTML报告的定制
JMeter的HTML报告生成时是使用了固定的模板，模板文件路径为./bin/report-template。
进入该目录可以看到报告的每个页面都有一个.fmkr模板文件，包括index.html.fmkr和./content/pages路径下的几个文件。通过查看这些模板文件，就可以知道怎样去进行报告的轻度定制，比如将一些文本修改得更易懂，或者修改为中文等
页面的title
默认为"Apache JMeter Dashboard"
可以由reportgenerator.properties中的jmeter.reportgenerator.report_title来统一定义，这种方式就是所有页面的title都使用同一个。
也可以直接修改对应的.fmkr文件中的title标签中双引号内的值，如<title>${reportTitle!"想要设置的title"}</title>，这中方式可以为每个页面单独定义title
图表的名称
当前版本下，各图表的名称是直接在模板文件中定义，要修改也是直接修改模板文件中对应元素的值即可
如要修改Transactions Per Second图表的名称，可以直接在./content/pages/Throughput.html.fmkr文件中修改，效果如下图
, 是用于分隔表达式并返回链中最后一个表达式的运算符。
let oo = (1, 2, 3)
console.log(oo) // 3
这里有三个主要表达式 1 、 2 和 3。所有这些表达式均被求值，最后一个赋给 oo。
我们在 for 循环中看到这个：
for(let i = 0, ii = 1; i< 10; i++, ii--) { ... }
当我们要编写短的 lambda 函数时，这会派上用场：
const lb = (a, b, arr) => (arr.push(a*b), a*b)
这里有两个语句，第一个将乘法结果推入数组arr，第二个将乘数a和b推入数组。第二个结果就是返回给调用者的内容。
对于三元运算符，它也很有用，因为与短lambda语法相同，它仅接受表达式而不是语句。
in 是用于检查对象中属性是否存在的关键字。我们在 for..in 循环中使用了它，但没有意识到，其实 in 也是一个关键字:)
如果对象上存在属性，则 in 将返回 true ，否则将返回 false。
const o = {
prop: 1
}
console.log("prop" in o) // true
看，in 可以独立使用，而不是在 for..in 中。
它将检查 "prop" 是否可作为 o 对象中的属性使用。它返回 true ，因为我们在 o 中定义了 "prop" 属性。
如果我们检查未定义的属性：
const o = {
prop: 1
}
console.log("prop1" in o) // false
它返回 false ，因为 "prop1" 在 o 中未定义。
你知道我们可以不使用传统方法定义数组吗？
const arr = [1, 2, 3]
怎么样？
我们也可以使用 Array ：
const arr = new Array(1, 2, 3)
传递给 Array 构造函数的参数的排列将构成其索引的基础。
1 是第一个参数，其索引为 0；2 是第二个参数，其索引为 1；3 是第三个参数，其索引为 2。
arr[0] // 1
arr[1] // 2
arr[2] // 3
所以，
const arr = new Array(1, 2, 3)
和
const arr = [1, 2, 3]
表达的是一个意思。
但使用 new Array() 有一个问题，例如：
var a = new Array(10, 20);
a[0] // 返回 10
a.length // 返回 2
但：
var a = new Array(10);
a[0] // 返回 undefined
a.length // 返回 10
当你仅给 Array 构造函数一个整数（大于等于 0 的整数，否则将会报错）时，才会发生这种情况。这是为什么喃？
其实，新的 Array 构造函数正在从某些编程语言中提取思想，在这些语言中，你需要为数组指定内存，这样就不会出现 ArrayIndexOutOfBounds 异常。
int *a = (int *) malloc( 10*sizeof(int) ); // ya ol' c
int *a = new int[10]; // c++
int[] a = new int[10]; // java
是的，它实际上是在创建一个长度为 10 的数组。我们在 Javascript 中没有 sizeof 函数，但是 toString 足以证明这一点。
a.toString() // 返回 ",,,,,,,,," 它相当于 [,,,,,,,,,]
a // [empty × 10]
所以，当将一个参数传递给的 new Array，将导致 JS 引擎为传递的参数大小的数组分配空间。
并且这也在 EcmaScript 规范中：
看，这不是矛盾的。规格中都有所有描述。在得出任何结论之前，我们应该始终先阅读任何语言的规范。
你是否知道我们可以使用 Function 构造函数定义 Function 。
你不明白吧？让我更清楚。在 JavaScript 中，我们定义如下函数：
const mul = (a, b) => a * b
// 或
function mul(a, b) {
return a * b
}
// 或
const mul = function(a, b) {
return a * b
}
我们也可以这样做，来实现相同的功能：
const mul = new Function("a", "b", "return a * b")
传递给 Function 的参数形成函数的参数和主体。变量 mul 成为函数名称。
并且，最后一个参数将是函数的主体，而最后一个参数之前的参数将成为函数的参数。
在在 mul 中。 "a" 和 "b" 是函数将接收的参数，"return a * b" 是函数的主体。它实现将 "a" 和 "b" 相乘并返回结果。
我们使用 mul（…） 调用该函数，并传入参数：
const mul = new Function("a", "b", "return a * b")
console.log(mul(7, 8)) // 56
根据 MDN：
Function 构造函数创建一个新的 Function 对象。直接调用此构造函数可用动态创建函数，但会遭遇来自 eval 的安全问题和相对较小的性能问题。然而，与 eval 不同的是，Function 构造函数只在全局作用域中运行。
我们可以通过使用元素的索引号来分解数组中的元素。
const arr = [1, 2, 3]
元素 1 、2 、3 的索引分别为 0、1、2，即：
arr[0] // 1
在日常开发中，我们最常使用的是对象解构：
let o = {
prop: 1
}
o["prop"] // 1
// 解构
const {prop} = o
prop // 1
所以，我们将解构用于数组上：
const arr = [1, 2, 3]
const { 0: firstA, 1: secA, 2: thirdA } = arr
firstA // 1
secA // 2
thirdA // 3
所以我们可以使用索引号来提取元素。索引是定义数组中元素位置的属性。
const arr = [1, 2, 3]
相当于：
const arr = {
0: 1,
1: 2,
2: 3,
length: 3
}
数组也是对象，这就是为什么要对其进行对象分解的原因，但是还有一种特殊的数组分解语法：
const [first, second, third] = arr
first // 1
second // 2
third // 3
注意：应尽可能避免知道数组中的特定位置信息（开始、结束索引是什么）。
数组中的 length 属性表示数组中元素的数目。
const arr = [1, 2, 3]
arr.length // 3
减小 length 属性值，会使 JS 引擎将数组元素个数减少到与 length 属性的值相等。
const arr = [1, 2, 3]
arr.length // 3
arr.length = 1
arr // [1]
arr 的 length 属性值更改为 1，因此 arr 减少了元素个数，使其等于 length 属性值。
如果增加 length 属性，则 JS 引擎将添加元素（未定义的元素）以使数组中的元素数量达到 length 属性的值。
const arr = [1, 2, 3]
arr.length // 3
arr.length = 1
arr // [1]
arr.length = 5
arr // [1, empty × 4]
arr 中的元素只有一个，然后我们将长度增加到 5 ，因此又增加了 4 个元素长度，使元素数达到 5。
我们可以使用 arguments 对象获取传递给函数的参数，而无需在函数中明确定义 arguments 变量：
function myFunc() {
console.log(arguments[0]) // 34
console.log(arguments[1]) // 89
}
myFunc(34,89)
arguments 对象是数组索引的。也就是说，属性是数字，因此可以通过键引用进行访问。
arguments 对象是从 Arguments 类实例化的，该类具有一些很酷的属性。
arguments.callee.name 指当前正在调用的函数的名称。
function myFunc() {
console.log(arguments.callee.name) // myFunc
}
myFunc(34, 89)
arguments.callee.caller.name 是指调用当前执行函数的函数的名称。
function myFunc() {
console.log(arguments.callee.name) // myFunc
console.log(arguments.callee.caller.name) // myFuncCallee
}
(function myFuncCallee() {
myFunc(34, 89)
})()
这在可变参数功能中特别有用。
你是否知道实例化对象时可以跳过方括号 () ？
例如：
class D {
logger() {
console.log("D")
}
}
// 一般情况下，我们这么做：
(new D()).logger(); // D
// 其实，我们可以跳过 ():
(new D).logger(); // D
// 并且它可以正常运行
即使在内置类中，括号也是可选的：
(new Date).getDay();
(new Date).getMonth();
(new Date).getYear();
void 是 JS 中的关键字，用于评估语句并返回未定义。
例如：
class D {
logger() {
return 89
}
}
const d = new D
console.log(void d.logger()) // undefined
logger 方法应该返回 89 ，但是 void 关键字将使其无效并返回 undefined 。
我曾经读到过 undefined 之前可能会被赋予另一个值，而这会伪造其语义。因此，使用 void 运算符可确保你得到一个真正的 undefined 。也用于最小化目的。
_proto_ 是从 JavaScript 中的对象继承属性的方法。__proto__ 是 Object.prototype 的访问器属性，它公开访问对象的 [[Prototype]] 。
此 __proto__ 将其 [[Prototype]] 中设置的对象的所有属性设置为目标对象。
让我们看一个例子：
const l = console.log
const obj = {
method: function() {
l("method in obj")
}
}
const obj2 = {}
obj2.__proto__ = obj
obj2.method() // method in obj
我们有两个对象常量：obj 和 obj2 。obj 具有 method 属性。obj2 是一个空的对象常量，即它没有属性。
我们访问 obj2 的 __proto__ 并将其设置为 obj 。这会将通过 Object.prototype 可访问的 obj 的所有属性复制到 obj2 。这就是为什么我们可以在 obj2 上调用方法而不会在没有定义的情况下得到错误的原因。
obj2 继承了 obj 的属性，因此 method 方法属性将在其属性中可用。
原型可用于对象，例如对象常量、对象、数组、函数、日期、RegEx、数字、布尔值、字符串。
一元 + 运算符将其操作数转换为数字类型。
+"23" // 23
+{} // NaN
+null // 0
+undefined // NaN
+{ valueOf: () => 67 } // 67
+"nnamdi45" // NaN
当我们希望将变量快速转换为 Number 时，这非常方便。
一元运算符 - 将其操作数转换为 Number 类型，然后取反。
该运算符将一元 + 运算符的结果取反。首先，它将操作数转换为其 Number 值，然后取反该值。
-"23" // -23
此处发生的是，字符串 "23" 将转换为其数字类型，从而得到 23 。然后，此正数将转换为其负数形式 -23 。
-{} // NaN
-null // -0
-undefined // NaN
-{ valueOf: () => 67 } // -67
-"nnamdi45" // NaN
如果转换为数值的结果为 NaN ，则不会应用取反。
取负 +0 产生 -0 ，取负 -0 产生 +0 。
- +0 // -0
- -0 // 0
该运算符用于指定数字的指数。
在数学中， 2 的 3 次方意味着将 2 乘以 3 次：
2 * 2 * 2
我们可以使用 ** 运算符在 JS 中进行相同的操作：
2 ** 3 // 8
9 ** 3 // 729本文来翻译自 https://blog.bitsrc.io/features-of-javascript-you-probably-never-used-4c117ba3f025
想学习JavaScript，可以点击：了解更多 即可学习免费视频
读：资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是数据分析入门的基本，良好的信息资料搜集能力有利于我们快速了解基本情况，为后续的调研及一手资料的获得打下较好的基础。
作者：王术，发表于知乎来源：
https://www.zhihu.com/question/22698541/answer/22367802部分内容来自网络
搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。
由于每个搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的关键词在多个搜索引擎试一下，可能会搜出你意想不到的结果。
大家对国内的引擎基本都很熟悉，尤其是百度和google，需要搜索同一主题的资料，不同的人所搜出来的结果可能就天差地别了，主要原因在于如下两点：
1. 搜索关键字的选择
举例说明，假如我们要搜索大数据行业发展相关资料，如果我们就在百度上搜索"大数据"，结果非常多，无法进行筛选，可以对关键词进一步界定，如"大数据行业""大数据市场规模""中国大数据产业""大数据技术""大数据企业"等等，需要不停地变换搜索关键词，直到查到满意的搜索结果。
在查找的过程中可以根据查找结果内容再进行对关键词进行修正，修正有些名称专业表达方式，因为最开始搜索我们表达的不一定准确。
2. 搜索技巧
主要是针对百度、google等搜索引擎一些高级搜索技巧。常用技巧主要有如下几个方面：
1）文件类型搜索
使用filetype，如在百度或google中键入"filetype:pdf 大数据"搜索出有关大数据内容pdf内容，而且这些文档基本都是可直接下载。还可以变换为其他的，如"filetype:doc""filetype:ppt""filetype:xls"等等，注意其中的冒号为英文的冒号，一定要变换为英文冒号。
2）定位于哪个网站上搜索
使用site，如在百度或google中键入"大数据空格site:sina.com",则在sina.com搜索有关大数据的一些资料信息，这个特别适用针对某些信息可能在哪些网站上出现的一个快速搜索方法，注意冒号也是英文的，网站名称也不用加www。
3）精确匹配搜索
使用""，如在百度中键入"大数据行业"，表示搜索"大数据行业"五个必须联在一起的，如果不加""，搜到的为大数据及行业两个词并列显示结果，没有这么精确匹配。
4）限制性的网页搜索
使用intitle,如在百度键入"intitie:大数据"，限定于搜索标题中含有"大数据"网页，如果输入"intitie:大数据市场规模"限定于搜索标题中含有"大数据"和"市场规模"的网页。
附：搜索引擎推荐
http://scholar.google.com/
Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列，在中国搜索出来的，前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章。
http://www.scirus.com
Scirus 是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！
Scirus覆盖的学科范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法学，生命科学，材料科学，数学，医学，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。
http://www.base-search.net/
BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源（超过200 万个文档）的数据。
http://www.vascoda.de/
Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。
http://www.goole.com/
与google比较了一下发现，能搜索到一些google搜索不到的好东东 。它界面简洁，功能强大，速度快，YAHOO、网易都采用了它的搜索技术。各位可以一试。
http://www.a9.com
Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基于Google的，所以保证和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在书本内搜索的功能和个性化功能：主要是可以记录你的搜索历史。
http://www.findarticles.com/
一个检索免费paper的好工具。进入网页以后，可以看到他有三个功能，driectory web article，其中article对我们很有帮助，你可以尝试输入你要找的文章，会有很多发现的！
http://www.emolecules.com
在此搜索引擎里可以搜索到超过千万种化学品信息或相应的供应商，与Chemblink有点相似，但提供的化学品理化信息没有Chemblink详细，与其不同的是该搜索引擎可提供化学品结构式搜索（主页上有在线绘制化学结构式的搜索框）。
http://www.ojose.com/
OJOSE (Online JournalSearch Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。
http://citeseer.ist.psu.edu/
一个关于计算机和信息科学的搜索引擎。
http://hpsearch.uni-trier.de/
专家个人主页搜索引擎。
数据库是研究人员重要的数据来源之一，目前券商、基金研究研究机构都购买有商业数据库，目前研究用的数据库主要分为两大类，一是商业数据库，二是学术数据库。
1. 商业数据库
商业数据库大多为金融投资所用，主要分为国内与国外数据库两大类。
1）国内商业数据库
国内数据库主要有如万德、恒生聚源、锐思数据库、CSMAR数据库、巨潮数据库等。
目前万德数据库主要定位于国内高端客户，市场占有率较高，80%左右，当然其售价较高。
恒生聚源也定位为机构客户，性价比较高，售价要比万德便宜的多。
CSMAR数据库定位于学术与高校，其中金融数据比较全，强大。
锐思数据库定位于学术，质量一般。
巨潮数据库为深交所旗下数据库，有一定的特殊优势。
2）国外商业数据库
国外数据库主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等。
国外数据库中彭博是比较全也大的，在国内销售也较好，但是售价奇贵。一般不做国际市场研究，大多用不到国外数据库，毕竟国外数据库公司对国内的行业数据及公司数据不如本土数据库公司的做得好。
2. 学术数据库
学术数据库基本为高校、研究机构所用，也分为国内与国外两大类，学术数据库中一些学术论文、行业数据、统计年鉴还是有用的，缺点就是其中有些数据的相对较旧，无法做到实时更新。
1）国内学术数据库
2）国外学术数据库
以上大致介绍了国内的商业及学术数据库，但这些数据库都是通过收费或学校账号才能使用，对于平时临时研究用的一些人，没有必要去购买，下面介绍一些免费可用的数据库。
数据汇：国内的宏观数据，国外的也有一部分，可以导出来，免费好用。
http://www.shujuhui.com/database/
数据圈：免费共享平台，行业研究报告，统计年鉴等
http://www.shujuquan.com.cn/
FRED
http://research.stlouisfed.org/fred2/
OECD图书馆
http://www.oecd-ilibrary.org/economics
台湾学术数据库：部分文章提供免费全文下载
http://fedetd.mis.nsysu.edu.tw/
台湾大学电子书
http://ebooks.lib.ntu.edu.tw/Home/ListBooks
首先也非常感谢共享文库的出现，使得大家搜集信息方便了许多，随最早的豆丁、百度、爱问等共享文库的出现，随后到如今出现许多共享文库，不过很多文库规模较小，文档数量较少。
1. 国内主要文库
百度文库
http://wenku.baidu.com/
国内文档数据量最大的共享文库，综合型的，好用。
豆丁文库
http://www.docin.com/
其收费的盈利模式导致用户数量逐年减少，文档质量也不如百度文库。
爱问共享
http://ishare.iask.sina.com.cn/
综合型文库，里面也时常发现好的行业研究报告，电子书籍等。
道客巴巴
http://www.doc88.com/
综合型文库，后起之秀，文档数量和质量较好。
智库文档
http://doc.mbalib.com/
以管理、行业文档为主，质量较好。
文库大全
http://www.wenkudaquan.com/
无需注册，通过点击广告模式盈利，文档内容多。
IT168文库
http://wenku.it168.com/
专业型文库，以计算机及IT技术相关的文档为主。
CSDN
http://www.csdn.net/
全球最大的中文IT社区。
呱仕网
http://www.guasee.com/
以创业投资、证券市场等文档为主的专业型文库，刚起步状态。
新浪地产
http://dichan.sina.com.cn/
国内最大房地产类文库，房地产相关策划、数据较全。
2. 国外文库
Scribd
http://www.scribd.com
全球最大的文档分享平台。
Docstoc
http://www.docstoc.com
在线文档与图片分享平台。
针对以上国内的共享文库，都可以通过注册账号，上传分享资料赚取积分，通过积分可以下载文库资料。
如果有些文档看过后不错想保存下来积分不够，可以通过文库下载器来免费下载保存，文库下载器有如"冰点文库下载、易读下载、老张文库下载"等等，如果只看重其中一部分内容，可以通过QQ拷屏方式保留下来（登陆QQ，ctrl+alt+a拷屏）。
在共享文库未出现以前，专业论坛一直担任着查找资料的好去处，的确国内的一些论坛经过这么多年的运营，已经积累大量有用文档。下面主要介绍我们常用的专业论坛。
1. 人大经济论坛
http://bbs.pinggu.org/
经济、学术型论坛，其中行业研究、统计年鉴数量多，更新速度快，我的最爱，常用。
2. 经济学家
http://bbs.jjxj.org/
经济学专业论坛，其中统计年鉴、行业报告、国内外数据等有特色。
3. 随意网-经济论坛
http://economic.5d6d.net/
新建网站，有些内容尚可。
4. 理想在线
http://www.55188.com
股票券商研究报告。
5. 迈博汇金
http://www.hibor.com.cn/
股票券商研究报告，目前已经收费了，只能查询有哪些最新报告了，无法下载。
6. 博瑞金融
http://www.brjr.com.cn/forum.php；
金融行业专业型论坛。
7. 华尔街社区
http://forum.cnwallstreet.com/index.php
国内专业的金融论坛。
8. 投行先锋论坛
http://www.thxflt.com/
专业型为投行人士探讨而设立的论坛。
9. 春晖投行在线
http://www.shenchunhui.com/
证券相关政策的汇编整合论坛。
10. 中华股权投资论坛
http://www.tzluntan.com/
pe投资专业型论坛。
11. 其他专业网站
投行网站：
http://macabacus.com/
http://www.wallstreetoasis.com/
http://www.ibankingfaq.com/
http://stocks.etnet.com.cn/www/sc/stocks/ci_ipo.php
http://www.aastocks.com/sc/ipo/sponsor.aspx
http://terminal.chinaef.com/index.action
http://www.mergermarket.com/info/
各大咨询公司报告：
http://www.deloitte.com/view/zh_CN/cn/services/
http://www.deloitte.com/view/en_GX/global/insights/index.htm
http://www.kpmg.com/CN/en/IssuesAndInsights/Pages/default.aspx
http://www.mckinsey.com/locations/chinasimplified/
http://www-31.ibm.com/cn/services/bcs/
http://www.bcg.com.cn/cn/newsandpublications/newsandpublictions_publications.html
http://www.ebusinessreview.cn/
http://www.ey.com/CN/ZH/home/library
http://www.bain.cn/news.php
https://china.mckinseyquarterly.com/home.aspx
http://www.pwccn.com/home/eng/libraryindex.html
http://www2.hewittassociates.com/Intl/AP/zh-CHT/Default.aspx
http://www.booz.com/global/home/what_we_think/cds_home/m_and_a/cds_our-leading-research-on-ma
政府部门是国内公开数据的来源，查询权威的数据可以到政府相关部门网站，以下介绍国内的主要发布相关数据的政府部门。
1. 国家统计局
http://www.stats.gov.cn/
这个不用多说，大家很多人浏览过。
2. 工业和信息化部
http://www.miit.gov.cn
较多数据在此发布，尤其是有关工业运行及信息化相关数据。
3. 中国人民银行
http://www.pbc.gov.cn/
中国金融市场政策及运行相关数据。
4. 银监会
http://www.cbrc.gov.cn
银行金融相关数据。
5. 中国海关
http://www.customs.gov.cn
中国进出口相关数据。
6. 国家知识产权局
http://www.sipo.gov.cn
专利相关查询。
7. 中国证监会
http://www.csrc.gov.cn
相关政策及招股书披露平台，以及拟上市公司排队每周披露。
8. 巨潮信息网
http://www.cninfo.com.cn/
中国资本市场指定披露平台，上市公司相关年报、季报及公告披露信息。
06 证券交易所
1. 上海证券交易所
http://www.sse.com.cn/
其中研究出版栏目中有些研究报告。
2. 深圳证券交易所
http://www.szse.cn/
其中研究/刊物中有研究报告。
3. 全国中小企业股份转让系统（新三板）
http://www.neeq.com.cn/
新三板挂牌公司的转让及信息披露。
4. 香港证券交易所
http://www.hkexnews.hk/index_c.htm
5. 台湾证券交易所
http://www.tse.com.tw/ch/index.php
6. 新加坡证券交易所
http://www.sgx.com/
7. 纽约证券交易所
http://www.nyse.com
8. 纳斯达克证券交易所
http://www.nasdaq.com
1. 搜集美国相关数据
由位于华盛顿的美国政府印刷办公室出版、经济顾问委员会撰写的《总统经济报告》（Economic Report of President），提供了有关美国当前经济形势的描述和主要宏观经济变量数据。相当多的数据都可以追溯到1959年，甚至个别的可追溯到1929年。
可能你已经留意到了，好多有关美国的图形，都是采用《总统经济报告》（2005）所附数据生成的。这些数据可以免费下载，网址：
http://www.access.gpo.gov/eop/
如果想获得最近数据的详细资料，一个不错的选择是，美国商务经济分析局每月出版的《当代商业纵览》（Survey of Current Business）。网址：
http://www.bea.doc.gov/
2. 如何搜集国外其他经济体数据
对富裕国家来说，最有用的资料来源于经济合作与发展组织（Organization of Economic Cooperation and Development，简称OECD）。
经济合作与发展组织的成员包括：奥地利、澳大利亚、比利时、加拿大、捷克共和国、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。看来，世界上的富裕国家大都属于该组织，其产出占世界产出的70%左右。
OECD的网址：
http://www.oecd.org/
提供三种极为有用的数据：
《OECD经济展望》（OECD Economic Outlook），每年出版两次，提供许多跨国宏观经济数据。这些数据一般都上溯到20世纪70年代，而且具有很好的一致性。
《OECD就业展望》（OECD Employment Outlook），每年出版一次，专门提供劳动力市场的数据。
《OECD历史统计》（OECD Historical Statistics），不定期出版，将当期数据和过去数据放在一起。
对于不是OECD成员的国家和地区，可以从其它国际组织那里获得相关数据，比如国际货币基金组织（International Monetary Fund，简称IMF），网址：
https://www.imf.org/
IMF提供《国际金融统计年鉴》（InternationalFinancial Statistics Yearbook），它主要提供成员国的金融数据，但也包括一些总体数据，比如GDP、失业和通货膨胀等。
至于若干国家长期的统计数据，两个不可多得的数据来源是，Heston-Summers数据库和Madison数据库。
Heston-Summers数据库提供168经济体在1950-2000年间的跨国可比数据，在宾夕法尼亚大学国际比较中心（Center for International Comparisons at the University ofPennsylvania）网站上可以下载：
http://pwt.econ.upenn.edu/
Madison数据库提供了自1820年以来56个经济体的数据。
最后，如果还没有找到你要的数据，不妨登陆下面的两个网站，也许是根稻草。哈佛商学院的宏观经济学资源网站提供了大量连接：
https://www.hbs.edu/faculty/units/bgie/Pages/default.aspx
由密西西比大学BillGoffe维护的一个网站：
http://rfe.wustl.edu
不仅列出了数据来源，而且还列出了有关经济的其他信息来源。
08 分行业网站
1. 互联网及传媒
1）资讯类
新浪科技
http://tech.sina.com.cn/
腾讯科技
http://tech.qq.com/
艾瑞网
http://www.iresearch.cn/
艺恩网
http://www.entgroup.cn/
虎嗅网
http://wwww.huxiu.com/
36kr
http://36kr.com/
钛媒体
http://www.tmtpost.com/
游戏大观
http://www.gamelook.com.cn/
亿欧网
http://www.iyiou.com/
媒介36
http://www.chinamedia360.com/main
2）数据类
中国票房
http://www.cbooo.cn/
中国互联网络信息中心
http://www.cnnic.net.cn/
艾瑞网
http://www.iresearch.com.cn/report/viewlist.aspx
易观智库
http://www.analysys.cn/
游戏产业网
http://www.cgigc.com.cn/list/79644663134.html
百度指数
http://index.baidu.com/
大数据导航
http://hao.199it.com/
CSM（电视收视率）
http://www.csm.com.cn/
微排片
http://www.weipaipian.com
2. 银行业
1）新闻资讯
中证网
http://www.cs.com.cn/xwzx/hg/
一财网
http://www.yicai.com/economy/
财新网
http://finance.caixin.com/bank/
华尔街见闻
http://wallstreetcn.com/news?cid=19
新浪财经
http://finance.sina.com.cn/
证券时报网
http://www.stcn.com/
中国金融新闻网
http://www.financialnews.com.cn/yh/xw/
2）公告、数据查找
中国货币网
http://www.chinamoney.com.cn/index.html
巨潮网
http://www.cninfo.com.cn/
统计局
http://www.stats.gov.cn/
中国人民银行
http://www.pbc.gov.cn/
银监会
http://www.cbrc.gov.cn/index.html
上海证券交易所
http://www.sse.com.cn/
深圳证券交易所
http://www.szse.cn/
3. 有色金属
1）日报网站
宏观新闻：央行快讯
http://t.news.fx168.com/bank/
行业新闻：中国金属网
http://www.metalchina.com
上海有色网
http://www.smm.cn/index_2015.html
百川咨询
http://www.baiinfo.com
公司公告：巨潮
http://www.cninfo.com.cn
2）其他常用站
高工锂电
http://www.gg-lb.com/default_index_new.php
真锂研究
http://www.realli.net
深交所互动易（查看投资者互动资料）
http://irm.cninfo.com.cn/szse/
中金网（有色金属）
http://www.metalsinfo.com/news/
银
https://www.silverinstitute.org/site/publications/
新三板咨讯
http://www.sanban18.com
格隆汇港股
http://www.gelonghui.com/portal.php
除以上介绍的几种资料搜集渠道外，我们也结合近年it科技的发展，在博客、微博、空间等去搜索。
1. 行业协会网站
每个行业协会基本都会有网站，在该网站上能够查找一些对本行业的描述、相关数据等。
2. 博客
国内有网易、新浪、搜狐、百度空间、和讯等博客网站，有些数据也可以从搜索博客中找到。
3. 微博
新浪微博及腾讯微博，用数量极大，其中有些数据可以通过搜索查询到。
4. 微信
微信用户已经超过4亿，每个人都是新闻的发布者，其中数据资源丰富，但目前还未提供全文搜索功能，只能通过关注相关公共账号或关注朋友圈获取。
5. QQ空间
有些企业或机构QQ空间会有些报告及数据发布。
6. 全景网
http://www.p5w.net/
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