sqlserver不同数据库间如何转移表、数据

用查询分析器在A库上执行

1复制表：select into btableA from tableA where 1 = 2

2复制表数据：insert into btableA select from tableA

如果B中没有表TABLEA，直接复制表加数据select into btableA from tableA

如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库，那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免

费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库，MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪一个开源数据库

呢？

在选择数据库时，你所做的是个长期的决策，因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行

的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。

MySQL

MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP（用于Web开发的软件包，包括

Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL，包括那些知名的应用，如

WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。

一开始，MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端，使用

快速的索引序列访问方法（ISAM），不支持ACID。经过早期快速的发展之后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了

ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的

核心存储引擎与第三方引擎。

MySQL的文档非常丰富，有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档，还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。

MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL

AB开发的，然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版

本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与Community。其中有一些是免费下载的，另外一

些则是收费的。其核心代码基于GPL许可，对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。

现在，基于最初的

MySQL代码还有更多的数据库可供选择，因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael

"Monty"

Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司，于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB，它是免费的，基于GPL许可。知名的

MySQL开发者BrianAker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写，特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。

PostgreSQL

PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。

PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了多个

不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可，组织可以使用、复制、修改和重新分发代码，只需要提供一个版权声明即

可。

可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和良好的工程化而闻名，支持高事务、任务关键型应用。

PostgreSQL的文档非常精良，提供了大量免费的在线手册，还针对旧版本提供了归档的参考手册。PostgreSQL的社区支持是非常棒的，还有来

自于独立厂商的商业支持。

数据一致性与完整性也是PostgreSQL的高优先级特性。PostgreSQL是完全支持ACID特性

的，它对于数据库访问提供了强大的安全性保证，充分利用了企业安全工具，如Kerberos与OpenSSL等。你可以定义自己的检查，根据自己的业务规

则确保数据质量。在众多的管理特性中，point-in-time

recovery（PITR）是非常棒的特性，这是个灵活的高可用特性，提供了诸如针对失败恢复创建热备份以及快照与恢复的能力。但这并不是

PostgreSQL的全部，项目还提供了几个方法来管理PostgreSQL以实现高可用、负载均衡与复制等，这样你就可以使用适合自己特定需求的功能

了。

因为有些论文是没有版权的，所以不能导出。

学生论文版权无疑属于个人，个别情况除外。

理论上当然也存在委托创作的可能，比如代笔之类，则在灰色空间。

如为完成工作或者科研任务，则需要看是否有合作约定。

否则，非经授权，任何个人和组织无权公开传播。

万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。

其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。

《中国学术会议论文全文数据库》分为两个版本：中文版、英文版。“英文版”主要收录在中国召开的国际会议的论文，论文内容多为西文。

万方期刊内容：

集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共7600种科技类期刊全文。

万方会议论文：《中国学术会议论文全文数据库》是国内唯一的学术会议文献全文数据库，主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文，数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域，是了解国内学术动态必不可少的帮手。

直接导过去就行啊

选择DB1 到表的列表那里

选择A表 右键 所有任务 数据导出

下一步 选择你要导出的数据库 下一步 选择你要导入的数据库

下一步 选择你要导的表（前面画勾） 后面对应的是新数据库的表名（默认是相同表名，可修改） 下一步 完了

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘是数据库中知识发现(knowledge discovery in database, KDD)不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤， 从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。

数据挖掘的起源

来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据 类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作都是建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，而在数据挖掘领域达到高潮。

特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1)来自统计学的抽样、估计和假设检验；(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。

数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。

一些其他领域也起到重要的支撑作用。数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

KDD(Knowledge Discovery from Database)

数据清理

消除噪声和不一致的数据；

数据集成

多种数据源可以组合在一起；

数据选择

从数据库中提取与分析任务相关的数据；

数据变换

通过汇总或聚集 *** 作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式；

数据挖掘

基本步骤，使用智能方法提取数据模式；

模式评估

根据某种兴趣度，识别代表知识的真正有趣的模式；

知识表示

使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。

数据挖掘方法论

业务理解（business understanding）

从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可 *** 作的问题，制定实现目标的初步规划；

数据理解（data understanding）

数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、甄别数据质量问题、探索对数据的初步理解、发觉令人感兴趣的子集以形成对探索信息的假设；

数据准备（data preparation）

数据准备阶段指从最初原始数据中未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准备任务可能被实施多次，而且没有任何规定的顺序。这些任务的主要目的是从源系统根据维度分析的要求，获取所需要的信息，需要对数据进行转换、清洗、构造、整合等数据预处理工作；

建模（modeling）

在此阶段，主要是选择和应用各种建模技术。同时对它们的参数进行调优，以达到最优值。通常对同一个数据挖掘问题类型，会有多种建模技术。一些技术对数据形式有特殊的要求，常常需要重新返回到数据准备阶段；

模型评估（evaluation）

在模型部署发布前，需要从技术层面判断模型效果和检查建立模型的各个步骤，以及根据商业目标评估模型在实际商业场景中的实用性。此阶段关键目的是判断是否存在一些重要的商业问题仍未得到充分考虑；

模型部署（deployment）

模型完成后，由模型使用者（客户）根据当时背景和目标完成情况，封装满足业务系统使用需求。

数据挖掘任务

通常，数据挖掘任务分为下面两大类。

预测任务。这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。被预测的属性一 般称目标变量(targetvariable)或因变量(dependentvariable), 而用来做预测的属性称说明变量(explanatoryvariable)或自变量(independentvariable)。

描述任务。其目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果。

预测建模(predictivemodeling) 涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。

有两类预测建模任务：分类(classification)，用于预测离散的目标变量；回归(regression)，用于预测连续的目标变量。

例如，预测一个Web用户是否会在网上书店买书是分类任务，因为该目标变量是二值的，而预测某股票的未来价格则是回归任务，因为价格具有连续值属性。

两项任务目标都是训练一个模型，使目标变量预测值与实际值之间的误差达到最小。预测建模可以用来确定顾客对产品促销活动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据检查结果判断病人是否患有某种疾病。

关联分析(association analysis) 用来发现描述数据中强关联特征的模式。

所发现的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。由于搜索空间是指数规模的，关联分析的目标是以有效的方式提取最有趣的模式。关联分析的应用包括找出具有相关功能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。

聚类分析(cluster analysis)旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比， 属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类可用来对相关的顾客分组、找出显著影响 地球气候的海洋区域以及压缩数据等。

异常检测(anomaly detection) 的任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。

这样的观测值称为异常点(anomaly)或离群点(outlier)。异常检测算法的目标是发现真正的异常点，而避免错误地将正常的对象标注为异常点换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率。

异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。

一、Elsevier（sciencedirect）是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。scienceDirect是爱思唯尔公司的全文数据库平台，是全球最大的科学、技术与医学全文电子资源数据库，提供2500余种学术期刊以及37000余种图书的全文内容。包括全球影响力极高的CELL《细胞杂志》、THE LANCET《柳叶刀杂志》等。

二、Embase数据库是Elsevier旗下综合医学信息检索平台。前身为“荷兰医学文摘”。包含源自8300种期刊的4200万条生物医学记录，来自每年7,000个会议的295万条会议信息（自2009年开始收录)，及已被确定接受但还未最终印刷出版的手稿（article-in-press）。覆盖各种疾病、药物和医疗器械信息。

特点：1比Pubmed覆盖的期刊更多（欧洲，亚洲期刊覆盖率多30%）；2检索主题词库远大于Pubmed，且更新迅速，检索最新医学文献信息更全面；3检索界面便捷，文摘分类工具多样；4更专业的循证医学类文献检索，PICQ分类检索等；5更专业的医学，药学，医疗器械文献检索模块。

三、文献党下载器（wxdownorg）大型文献检索下载平台。几乎整合了所有中外文献数据库资源，覆盖全部学科，关于医学文献数据库的有：Web of Science、Elsevier（sciencedirect）、PubMed（生物医学）、Emerald（生物医学）、Ovid（医学库）、ClinicalKey、UpToDate、万方医学网、知网、中华医学期刊全文数据库等等，还有世界顶尖期刊《柳叶刀》The Lancet、《新英格兰医学期刊》NEJM、《美国医学会杂志》JAMA、《英国医学期刊》BMJ等等，特点：只要有互联网在哪里都可使用该网站下载文献。

四、ClinicalKey临床精钥是信息分析公司爱思唯尔（Elsevier）推出的一个临床决策支持工具，帮助医生快速获取准确、简洁、世界前沿的循证医学知识。临床精钥包含了经本地专家参与审阅编辑的基于最新证据及实践指南的临床综述，并收录了如Braunwald’s心脏病、罗森急诊医学等经典图书，涵盖超过25000种中国临床用药信息，并有400多种医学评分工具等。ClinicalKey还有一优点提供中文界面，可以用中文关键词检索，系统自动匹配英文，从而检索到自己需要的英文文献。

五、Ovid隶属于威科集团的健康出版事业集团，与LWW、Adis等公司属于姊妹公司。Ovid发展到今天，已经成为全球最受欢迎的医学信息平台。Ovid在医学信息服务领域，无论在技术领先性、数据质量以及用户检索体验等等上，均为排在全球第一。

六、UpToDate临床顾问数据库是用于协助临床医生进行诊疗上的判断、决策的循证医学数据库。UpToDate覆盖了常见的 25 个临床专科，涵盖了诊疗全流程和全生命周期的绝大多数疾病及其相关问题，目前已收录11,000多篇临床专题，全部专题皆由 UpToDate在全球范围内招募的6700多位临床医师，浏览了高质量期刊、文献证据后加上个人专业经验和意见撰写而成。除了核心的临床专题外，UpToDate还提供多平台访问、智能搜索、图表导出生成PPT、重要更新、诊疗实践更新、患者教育、计算器和药物专论等多项功能。

七、Wiley 作为全球最大、最全面的经同行评审的科学、技术、医学和学术研究的在线多学科资源平台之一，“Wiley Online Library”覆盖了生命科学、健康科学、自然科学、社会与人文科学等全面的学科领域。有1600多种经同行评审的学术期刊，20000本电子图书，170多种在线参考工具书，580多种在线参考书，19种生物学、生命科学和生物医学的实验室指南（Current Protocols），17种化学、光谱和循证医学数据库（Cochrane Library）。

八、PubMed 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。

九、Cochrane library（考克兰图书馆）是the Cochrane Collaboration的主要产品，由美国Wiley公司出版发行，汇集了关于医疗保健治疗和干预有效性的研究。它是循证医学的黄金标准，可以帮助参与卫生保健决策人员及时了解最新证据，为他们提供有关现有治疗方法和新治疗方法的高品质信息。主要面向临床医生、决策者、研究人员、教育者和学生等用户。

十、Karger医学电子期刊是由瑞士Karger出版社出版，每年出版约80余种高质量的学术期刊，大部分以英文出版，内容涵盖了整个生物医学领域，包括传统医学以及最新的医学热门课题。Karger电子期刊被Google全文索引，并且被收录在所有著名的二次文献数据库，例如MEDLINE、CAS、Current Contents、Reference Update、让用户可以轻易的在网络上找到Karger出版的医学文献。

十一、BMJ Best Practice(BP)是英国医学杂志(BMJ)出版集团于 2009年2月出版的升级版循证医学数据库资源，它在BMJ Clinical Evidence（临床证据）中的治疗研究证据的基础上，增添了由全球知名学者和临床专家执笔撰写的，涉及个体疾病的诊断、预防、药物处方、国际临床指南和随访等重要内容。此外，BP中还提供了大量的病症彩色图像和数据表格等资料，有效解决了医生在临床工作流程的各个环节需要的关键信息和知识。

十二、世界医学顶尖期刊：《柳叶刀》The Lancet、《新英格兰医学期刊》NEJM、《美国医学会杂志》JAMA、《英国医学期刊》BMJ

以中国地质调查局编制的《全国地下水资源及其环境问题调查评价技术要求》和《地下水资源空间数据库工作指南》为技术依据，以MAPGIS和中国地质科学院水文地质环境地质研究所开发的“水文地质环境地质调查信息系统（HEGINFO）”等软件为平台，建设地下水资源及其环境问题调查评价数据库。

成果数据库按照数据库要求格式提交，图形数据按MAPGIS数据格式提交。主要成果有:山西六大盆地地下水资源及其环境问题调查评价属性数据库，山西六大盆地地下水资源及其环境问题调查评价数字成果图件，综合成果数据图层，各个盆地的野外调查照片等。

为确保数据库录入数据准确无误，全部资料和数据都通过自检、互检和抽检。检查率按照山西省地质调查院ISO9000系列质量管理体系文件规定完成。数据库录入人员对所录入的属性数据表进行了100％的自检，对录入的数据进行逐条检查，保证录入数据的正确性。在自检的基础上，作业人员之间进行60％以上的互检，项目组对所有属性数据表进行30％的抽检，项目负责进行10％的抽检，对建库的每个阶段属性成果进行严格把关。通过多级检查，发现存在的问题并予以及时纠正。

对所有录入资料，经检查认为:气象、水文资料齐全。水文地质、环境地质测绘填写的水文地质、环境地质调查表格质量符合技术规范要求，内容完整。动态监测点资料，观测项目填写齐全，观测频率和精度符合有关要求，观测数据准确可靠，质量完全符合规定要求。样品采集及测试，全分析样、土样和同位素样，分析项目较全，测试数据准确可靠，质量符合规范及设计要求。充分收集本区已有钻孔资料，钻孔录入数量符合设计要求。

中经网统计数据库分析报告

一、中经网介绍 中国经济信息网（简称“中经网”）于1996年12月3日正式开通，是国家信息中心联合各地及部委信息中心组建、由中经网数据有限公司运营的，以提供经济信息为主要业务的专业性信息服务网络。

国家信息中心是国家发改委的直属事业单位，以国家经济信息系统为依托，通过加强国民经济中长期发展战略研究，宏观经济预测监测，重点、热点、难点问题的对策研究和快速反映，为宏观经济综合管理部门提供决策信息支持服务。中国经济信息网是所有经济类数据库中唯一一家有权力使用政府域名的，直接由国家信息中心主管，并承担部分政府职能的数据公司。

中经网数据有限公司（简称“中经网公司”）成立于 1996年6月，承担中经网的开发建设与维护工作，是国家信息中心的控股公司。中经网公司创始至今，一直致力于专业经济信息内容开发、信息分析及专业数据库建设，通过在线浏览、专网传送、光盘及印刷期刊等方式，为社会各界提供经济新闻、市场动态、统计数据、宏观经济研究、行业分析、金融市场、政策和法律法规等经济咨讯。

中国经济信息网物理上连接了全国150多个城市和地区的地方经济信息中心，覆盖全国并与互联网宽带连接，为互联网接入和各类大型全国性专用网络应用提供基础。 日更新量达250万汉字和150兆的视频节目，通过卫星广播、专线传送、在线浏览、E-mail 定制、光/软盘、纸介质等方式为用户提供服务。

二、数据库结构框架介绍

中经网统计数据库是由国家信息中心中经网凭借与国家发改委、国家统计局、海关总署、各行业主管部门以及其他政府部门的良好合作关系，经过长期数据积累并依托自身技术、资源优势，通过专业化加工处理组织而成的一个综合、有序的庞大经济统计数据库群。内容涵盖宏观经济、行业经济、区域经济以及世界经济等各个领域，是一个面向社会各界用户提供全面、权威、及时、准确的经济类统计数据信息的基础资料库。包括“中国经济统计数据库”和“世界经济统计数据库”两大系列，同时还特设增值栏目，提供相关信息咨询服务。

图1 中经网统计数据库界面

1、中国经济统计数据库

11宏观月度库 反映宏观经济整体运行态势的月（季）度统计数据信息库，全部指标来自国家权威统计机构，涵盖国民经济核算、财政金融、贸易、投资房产、工业交通、物价工资共 14个专题2

千多项指标内容，拥有自1990年至今的70多万条数据。该库数据精准，更新频度高，及时跟踪发布机构最新数据调整。以时间序列化特有模式实现对近 15年180多个时点数据的任意检

12行业月度库

13海关月度库

反映中国对外经济贸易状况的统计信息数据库。以中国海关统计数据

14综合年度库

15城市年度库

2、世界经济统计数据库

3、增值栏目

31数字快讯

本栏目主要提供国内外宏观、中观、微观各个层面的新闻资讯、政府公告或权威科研机构的一些研究报告。分为国内国际两部分，其中国内部分又细分为：综合经济、固定资产投资、财政金融、对外经济贸易、价格指数、人民生活、农业、工业、交通运输及邮电业、保险业、房地产投资、港澳台经济等。国际部分按地区分为：全球经济、亚太经济、欧洲经济、北美经济和拉美经济五部分。还适时提供一些权威研究人员的市场预测报告。

32宏观预测

此栏目借助中经观测视角来分析市场行情，并做出相关预测。中经观测采取图形表现的形式，对国民经济状况进行直观描述，其全部数据都来源于中经数据。中经观测内容涉及固定资产投资、商品零售额、工业生产、物价指数、金融、对外贸易、沪深股市等集中反映社会经济生活的主要领域；集中挑选了二十多项主要经济指标，以图形形式反映其月（季）度变化情况。图形分为两类：曲线图和饼图。曲线图旨在通过指标的短期波动

来反映我国经济走势。如：工业增加值指数、进出口额指数等。饼图则是针对当月统计数据来描述其结构。如，我国的主要贸易伙伴情况，我国对美国、日本、韩国、东盟及欧盟等国家或地区的进出口份额变动图。此外还提供了当期的国民经济简要评述，用户据此了解国民经济发展现状。

33中经指数

中经指数是根据短期波动理论及方法经过科学计算与处理而来的“景气指数”。分为景气动向、宏观经济、行业景气、分析预测和方法介绍五部分。

34经济地图

经济地图将所有经济指标按数值大小各分为几个阶段并在地图上用不用颜色标注，更加清晰的反映出不同国家不同地区的经济状况。

35名词解释

名词解释将所有经济指标分为若干类别，用户可以分类查看相关经济指标的定义。

三、数据库特色分析

《中经网统计数据库》是以 SQL Server 为平台、以统计数据为主要内容的统计数据库。 主要具有以下几个方面的特点：

1、系统特点

分析及行业研究提供强有力的数据支持，节省分析研究人员搜集整理数据的时间。

2、数据特点 21内容全面：指标涵盖国民经济各个方面，跟踪国民经济统计指标体系的修订，包括月度、季度、年度国内外经济数据。

22来源权威：统计数据来源于国家正规统计渠道，以国家发改委、国家统计局、海关总署、人民银行为主，兼顾各行业主管部门、各省市统计局及国家经济信息系统的统计资料。

23更新及时：统计数据在部委统计报表报出后及时更新，每月、每季、每年第一时间提供最权威的时间序列的经济运行数据。

24质量准确：在统计数据入库前、后都进行严格规范的校对检验。

25据实用：所有指标都追溯到指标统计年份起，统计数据均为满足分析长度的时间序列。

26服务专业：专业数据分析师 24 小时给予有效答复，同时对数据应用提供专家建议。

27产品灵活：基于网络化的有序的国内国际经济数据库群系统，提供方便的数据库查询以及相关的处理技术服务，用户可以根据需求定制自己所需产品，使内容组合更灵活、全面。有视频、文字、、数据、图表等多种形式。

3、查询特点 提供时间、指标、地区三个维度的组合方式及任意词检索方式；对口径、范围、调整变更及重要概念的注释和说明；数据导出 EXCEL 格式可方便外接分析软件；提供了灵活的作图工具，对所需数据指标，可自动生成饼状图、柱状图、曲线图；名词解释功能，对数据库中涉及到的指标、重要概念、计算方法都进行了说明解释。

4、专家队伍优势

中国经济信息网依托国家经济信息系统，聚集了国内研究宏观经济、行业经济、区域经济各领域的专家学者和研究机构。其中的著名经济沙龙“50人论坛”，成员为国内经济界最活跃、最有影响的一批中青年经济学家，如：吴敬琏、林毅夫、樊纲等；联合商务部国际贸易经济合作研究院等国内著名的14家经济研究院的专家设立“联合论坛”。

5、中经网缺陷

深度内容比重较少，大部分资料都是来源于其它机构，自有版权的文献比例较少。

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