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雷达卡
作为一名应用经济学在读博士，学海沉浮近十年，我深刻理解数据科学和实证分析中数据的重要性和复杂性。因此，在团队（课题组）收集和整理本上市公司高管个人特征数据的过程中（1999-2022）（百万观测值、同时提供dta面板数据和xlsx数据），我一直严格把关数据的准确性、完整性和可靠性。首先，综合（划重点）利用权威数据库和公开信息来源，即Wind金融终端（上市公司终端）与新浪财经专题，少部分数据来自于国泰安，获取了大量的上市公司高管个人特征信息。
其次，经过手动筛选和Python清洗（不要问代码了！我师兄干的，靠谱但没留代码，我不敢问他怕被打呜呜呜），剔除了不符合标准的数据，如异常数据（性别和籍贯出现数值、年收入单位不一致等问题）和重复数据，确保了数据的精准性和可信度。
最后，和我分享其他的数据集做法一致，我们手动随机校对了20家大型企业的高管信息，将此数据库内容与该公司网站、年报数据进行仔细对比，确保万无一失。
具体而言，数据包括高管姓名、职务、年龄、教育背景、任职开始结束日期等，同时包括一些量化数据（便于做科研）即年末持股数、期末股价、持股市值、行权价等指标（不止这些哦）。
目前网上流传的大部分数据均存在一些问题，一些类似的数据集年份未更新到2022年（事实上已经更新），一些数据集只有姓名年龄职务等字符数据，对于科研更重要的数值型数据并未整理，更不用提错误值、异常值较多的情况了。
我郑重承诺：本上市公司高管数据集为全网最新、变量最全面，100万数据量！经过我们多重校对确认无误，请大家放心使用。
在收集、整理本数据集过程中，我始终秉持着严谨、客观、科学的研究态度，力求为相关研究领域作出有价值的贡献。因此，我可以向大家保证，我的数据质量是高度可信的，并希望能够为您提供满意的数据服务。如有定制需求，请私信。原创数据，请勿转售获利！
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本人在售其他数据，欢迎关注（均为课题组自用）：
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