印度尼西亚数据源对接技术指南
一、数据源全景概述
印度尼西亚作为东南亚最大经济体,其数据生态覆盖金融、产业、人口等多个维度。StockTV提供全链路印尼数据解决方案,涵盖以下核心领域:
数据类型 | 覆盖范围 | 更新频率 | 典型应用场景 |
---|---|---|---|
金融市场数据 | IDX交易所股票/债券/衍生品 | 实时 | 量化交易、资产监控 |
宏观经济指标 | GDP/CPI/外汇储备等 | 日/月 | 经济分析、政策研究 |
企业工商信息 | 700万+注册企业 | 每日 | 风险控制、商业尽调 |
行业数据包 | 矿业/农业/制造业等28个行业 | 季度 | 市场趋势分析 |
地理空间数据 | 行政区划/基础设施图层 | 年 | GIS系统开发 |
二、技术对接方案
1. 认证与初始化
1.1 获取访问凭证
# 通过OAuth2.0获取访问令牌
curl -X POST https://auth.stocktv.top/token -H "Content-Type: application/json"-d '{"client_id": "YOUR_CLIENT_ID","client_secret": "YOUR_SECRET","grant_type": "client_credentials"}'
1.2 环境配置
# Python SDK初始化
from stocktv import IndonesiaDataClientclient = IndonesiaDataClient(api_key="your_api_key",region="id_ID", # 本地化配置timeout=30,retries=3
)
2. 核心数据接口
2.1 金融市场数据流
WebSocket实时订阅协议
// 建立实时数据连接
const ws = new WebSocket('wss://realtime.stocktv.top/id?token=YOUR_TOKEN');ws.onmessage = (event) => {const data = JSON.parse(event.data);// 数据结构示例{"ticker": "BBCA.JK", // 股票代码"exchange": "IDX", // 交易所"last_price": 7850, // 最新价格(印尼盾)"volume": 1250000, // 成交量"bid_ask": [ // 十档盘口{price:7845, qty:2500},{price:7840, qty:1800},...],"timestamp": 1719984000 // 纳秒级时间戳}
};
2.2 批量获取历史数据
# 获取上市公司财务数据
response = client.get_financials(symbols=["BBCA.JK", "TLKM.JK"],fields=["revenue", "net_income", "eps"],frequency="quarterly",start_date="2023-01-01",end_date="2024-03-31"
)# 数据结构
{"BBCA.JK": [{"period": "2023Q1","revenue": 32.5, // 单位:万亿印尼盾"net_income": 7.2,"eps": 320.5},{...}]
}
2.3 企业信息检索
-- 使用GraphQL查询企业图谱
query {company(search: "PT Telekomunikasi Indonesia") {legal_idbusiness_licenseshareholders {namepercentage}subsidiaries {nameregistered_capital}risk_factors {litigation_countcredit_rating}}
}
三、数据处理规范
1. 数据标准化
数据类型 | 处理规则 | 示例 |
---|---|---|
货币金额 | 转换为IDR基础单位(无小数位) | 1.2万盾 → 12000 |
日期时间 | ISO8601格式带时区 | 2024-05-20T15:30:00+07:00 |
企业名称 | 保留原始印尼语名称+英文对照 | PT Gudang Garam Tbk (盐仓集团) |
2. 异常值处理策略
// Java数据校验示例
public class DataValidator {private static final Map<String, Range> VALID_RANGES = Map.of("stock_price", new Range(50, 1000000), // IDX股票合理价格区间"gdp_growth", new Range(-10.0, 15.0) // GDP波动阈值);public boolean validate(String dataType, double value) {return VALID_RANGES.get(dataType).contains(value);}
}
四、合规性要求
1. 数据使用授权
- 金融数据需签署《IDX Market Data Agreement》
- 企业数据遵守《印尼个人数据保护法》(PDP Law)
- 地理数据遵循BIG(印尼地理信息局)许可
2. 存储规范
数据类型 | 保留期限 | 加密要求 |
---|---|---|
交易数据 | 7年 | AES-256+HSM |
企业敏感信息 | 3年 | 同态加密 |
地理数据 | 永久 | 数字水印 |
五、最佳实践案例
场景:构建印尼零售业分析系统
-
数据接入:
# 获取零售行业数据集 retail_data = client.get_industry_data(sector="retail",metrics=["foot_traffic", "same_store_sales"],geography_level="province" )
-
数据增强:
# 合并宏观经济指标 merged_data <- retail_data %>%left_join(macro_data, by=c("province", "year")) %>%mutate(purchasing_power = gdp_per_capita * 0.3 + inflation * (-0.2))
-
智能分析:
# 使用Prophet进行销售预测 from prophet import Prophetmodel = Prophet(interval_width=0.95) model.fit(retail_data[['ds', 'y']]) forecast = model.make_future_dataframe(periods=365)
-
可视化呈现:
// 使用ECharts绘制热力图 echarts.registerMap('IDN', indonesiaGeoJSON); const option = {visualMap: {min: 0, max: 1e6},series: [{type: 'map',map: 'IDN',data: provinceSalesData}] };
六、技术支持
- 官方文档中心:developer.stocktv.id
通过本方案,开发者可在3个工作日内完成印尼多源数据的集成对接,满足从实时监控到深度分析的全场景需求。建议采用模块化架构设计,结合本地缓存和流处理技术,以应对印尼网络基础设施的特殊性。
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