進出口貿易大數據如何做

㈠ 如何進行大數據分析及處理

大數據的分析從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。大數據的技術數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。大數據的處理1. 大數據處理之一：採集大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。2. 大數據處理之二：導入/預處理雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。3. 大數據處理之三：統計/分析統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。4. 大數據處理之四：挖掘與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。End.

㈡ 需要用到海關數據，外貿數據哪裡找

外貿人們，你們有沒有這樣的煩惱：
在哪裡尋找客戶？
目標客戶分布在哪些地區？競爭對手與客戶的交易細節是什麼？
其實你想要的這些信息，海關數據正在告訴你！海關數據，這個詞想必很多外貿人都聽過。
在國際貿易中，了解雙方的貿易信息很重要。對於外貿行業來說，進出口數據是最有價值的數據之一，它可以讓企業從多個方面了解自己的市場情況。因此，在大數據時代，使用海關數據逐漸成為外貿企業提高競爭力的方法。然而，不少外貿人會對海關數據的作用產生懷疑，它到底對外貿有沒有作用，使用它開發客戶的最佳方式是什麼？
今天我們就通過Lily老師的海關數據課程跟大家聊聊海關數據的作用和使用方式。

海關數據的作用

1、通過海關數據分析目標市場；

2、了解行業市場信息、掌握趨勢；

3、了解和掌握行業的變化和需求；

4、了解目標市場所處的階段：萌芽期、發展期、成熟期、衰退期；

分析海關數據的具體作用

企業可以通過分析海關數據了解和判斷自身在市場中的情況和實力：

1、指導企業制定采購計劃和安排；

2、減少庫存資金佔用；

3、降低庫存；

4、掌握買家的真實采購狀況。

海關數據不管是本身還是對企業的作用都是巨大而有價值的，它不僅可以幫助企業分析市場、給出指導，還可以使用它來開發海外客戶。

海關數據開發海外客戶的

流程與步驟

Step 1：通過海關數據查找買家

根據產品找買家：直接輸入產品關鍵詞或HS編碼查詢買家；

根據采購商找買家：輸入具體的采購商名稱通過該采購商供應鏈關系查找買家；

根據供應商找買家：直接輸入公司英文/中文名稱查詢同行買家；

Step 2：通過海關數據多維度分析買家

通過買家網站了解買家：主要了解買家的公司概況、規模、具體采購的產品；

通過分析報表分析買家采購周期：主要了解采購周期、采購國家、目前已經合作的供應商、采購的習慣等；

根據供應商找買家：直接輸入公司英文/中文名稱查詢同行買家；

Step 3：查找郵箱

通過買家網站了解買家：查找業務負責人的姓名、郵箱地址、電話；

查找負責人郵箱地址：通過搜索Facebook、LinkedIn查找聯系人郵箱；

查找負責人的聯系方式：通過谷歌搜索引擎進一步查找。

在順利使用海關數據之前，我們再來看看海關數據該怎麼查找呢？

查詢具體商品的海關數據

1、打開「海關總署官網」選擇「首頁」下方的「重點商品查詢」；

海關數據可以讓外貿企業快速掌握市場上的同類產品的價格行情，了解目標客戶之前的交易情況和明細。因此，Lily老師也給出了一些TIPS來教我們如何通過海關數據了解報價和制定報價，點擊文末圖片查看課程獲取知識哦~最後，在了解了海關數據的相關情況與使用方法，使用海關數據的群體也很重要！

海關數據的國外使用群體

國外製造商：尋找產品的替代來源，尋找新市場；

運輸和物流供應商：項目需求計劃服務重點營銷和銷售；

金融和行業分析師：監控大宗商品的交易量，調查庫存增加或減少，評估全球市場中的參與者；

進口商/批發商：跟進產品。