进出口贸易大数据如何做

㈠ 如何进行大数据分析及处理

大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End.

㈡ 需要用到海关数据，外贸数据哪里找

外贸人们，你们有没有这样的烦恼：
在哪里寻找客户？
目标客户分布在哪些地区？竞争对手与客户的交易细节是什么？
其实你想要的这些信息，海关数据正在告诉你！海关数据，这个词想必很多外贸人都听过。
在国际贸易中，了解双方的贸易信息很重要。对于外贸行业来说，进出口数据是最有价值的数据之一，它可以让企业从多个方面了解自己的市场情况。因此，在大数据时代，使用海关数据逐渐成为外贸企业提高竞争力的方法。然而，不少外贸人会对海关数据的作用产生怀疑，它到底对外贸有没有作用，使用它开发客户的最佳方式是什么？
今天我们就通过Lily老师的海关数据课程跟大家聊聊海关数据的作用和使用方式。

海关数据的作用

1、通过海关数据分析目标市场；

2、了解行业市场信息、掌握趋势；

3、了解和掌握行业的变化和需求；

4、了解目标市场所处的阶段：萌芽期、发展期、成熟期、衰退期；

分析海关数据的具体作用

企业可以通过分析海关数据了解和判断自身在市场中的情况和实力：

1、指导企业制定采购计划和安排；

2、减少库存资金占用；

3、降低库存；

4、掌握买家的真实采购状况。

海关数据不管是本身还是对企业的作用都是巨大而有价值的，它不仅可以帮助企业分析市场、给出指导，还可以使用它来开发海外客户。

海关数据开发海外客户的

流程与步骤

Step 1：通过海关数据查找买家

根据产品找买家：直接输入产品关键词或HS编码查询买家；

根据采购商找买家：输入具体的采购商名称通过该采购商供应链关系查找买家；

根据供应商找买家：直接输入公司英文/中文名称查询同行买家；

Step 2：通过海关数据多维度分析买家

通过买家网站了解买家：主要了解买家的公司概况、规模、具体采购的产品；

通过分析报表分析买家采购周期：主要了解采购周期、采购国家、目前已经合作的供应商、采购的习惯等；

根据供应商找买家：直接输入公司英文/中文名称查询同行买家；

Step 3：查找邮箱

通过买家网站了解买家：查找业务负责人的姓名、邮箱地址、电话；

查找负责人邮箱地址：通过搜索Facebook、LinkedIn查找联系人邮箱；

查找负责人的联系方式：通过谷歌搜索引擎进一步查找。

在顺利使用海关数据之前，我们再来看看海关数据该怎么查找呢？

查询具体商品的海关数据

1、打开“海关总署官网”选择“首页”下方的“重点商品查询”；

海关数据可以让外贸企业快速掌握市场上的同类产品的价格行情，了解目标客户之前的交易情况和明细。因此，Lily老师也给出了一些TIPS来教我们如何通过海关数据了解报价和制定报价，点击文末图片查看课程获取知识哦~最后，在了解了海关数据的相关情况与使用方法，使用海关数据的群体也很重要！

海关数据的国外使用群体

国外制造商：寻找产品的替代来源，寻找新市场；

运输和物流供应商：项目需求计划服务重点营销和销售；

金融和行业分析师：监控大宗商品的交易量，调查库存增加或减少，评估全球市场中的参与者；

进口商/批发商：跟进产品。