金融数据是金融市场运行和决策的重要基础，主要包括宏观经济数据、金融市场数据、公司财务数据和交易数据四大类。宏观经济数据涵盖GDP、通胀率、失业率等指标；金融市场数据包含股票、债券、外汇等市场价格与成交量；公司财务数据涉及企业财报中的资产负债表、利润表等；交易数据则记录买卖操作的时间、价格等详细信息。

这一分类体系源自金融行业的权威标准与实践需求。宏观经济数据作为金融市场的风向标，其中国内生产总值反映经济总量，通胀率影响货币政策调整，这些指标由各国央行和统计机构定期发布，是分析经济周期的重要依据。金融市场数据中的股票价格波动直接反映投资者情绪，债券收益率曲线预示利率走向，外汇汇率变动关联国际贸易，这些实时数据通过交易所和金融信息平台传递，支撑着每日万亿级的交易决策。公司财务数据方面，全球上市公司按国际财务报告准则(IFRS)或美国通用会计准则(GAAP)编制三张主表，其中现金流数据能有效识别企业财务风险，而研发投入比例成为科技企业估值的关键参数。交易数据则通过高频记录买卖指令，既用于监管机构监测市场操纵行为，也为量化交易模型提供训练素材。值得注意的是，随着金融科技发展，另类数据如卫星图像、社交媒体情绪等新兴维度正被纳入分析框架，但传统四类数据仍构成监管报送和学术研究的核心内容。当前我国金融基础设施持续升级，如Wind企业库覆盖超6000万家企业标签，央行T+1更新社会融资规模统计，均体现出数据分类体系在实践中的动态完善。