海关数据分析怎么选

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开始前一定要明确需求

海关数据主要用来监管海关货物的进出口通关,较为重要的监管内容包括报关单据、货物点检、红黄通道划分等。具体来说,需要分析海关数据的单位应当首先明确自己需要解决的问题,比如需要监测某些特定产品的流量变化、检验通关程序中的风险点等等。只有明确了需要解决的问题,才能找到最匹配的海关数据分析项目。

选择适合自己需求的海关数据

海关拥有丰富的海关通报数据,但数据类型并不完全一致。主要类型包括进出口报告数据、进出口清单数据、海关监管事项数据等。不同类型的数据内容和层面不尽相同。所以在选择数据时,需要结合自己的分析需求,优先考虑那些直接包含自己需求答案的数据库项目。这一阶段测试不同类型数据是否包含关键信息,是成功启动项目的关键一步。

充实海关数据与其他数据的结合

单独使用海关通报数据分析只能解决一部分问题,有时需要与其他类型数据进行结合,才能观察出更全面合理的分析结果。例如,可以将海关数据与企业产品目录数据匹配,以了解企业产品的进出口细分情况;也可以将海关数据与同期同产品的市场价格数据进行匹配,分析产品价格对进出口量的影响等。充实的数据支撑下,分析结果的说服力会更强。

选择合适的分析方法与建模工具

不同类型和规模的数据,可采取的分析方法也不完全相同。对海关大宗商品流量的监测,可能采用时间序列分析预测未来趋势;而对个别风险品种的点检结果,则更适合使用决策树分析高风险点。在选择分析方法时,先了解数据本身特征,然后测试不同工具对问题的解读效果。流行的分析建模工具如R、Python等都可以解析海关数据。但需匹配问题属性选取合适的分析模块。

构建可视化平台展示结果

数据分析无法直接为决策提供参考,需要将结果轻松展示给决策者。此时可以构建简洁易懂的数据可视化平台,通过动态图表直观展现关键发现。常见的可视化形式包括海关产品进出口货流走势图、风险品种对比图表、年度产品结构饼图等。精心设计的可视化效果,有助于分析结果在决策层面的应用。

持续优化与跟进

数据分析是一个迭代的长期过程。随着时间的推移,海关政策与企业环境也在不断演变,这对原有的分析结论提出新的挑战。成功的项目需要不断吸收新问题与新数据,不断调整与优化分析模块与建模工具。同时也要定期跟进前期分析结果在决策中的应用情况,收集反馈用于改进分析质量。只有这样,海关数据分析才能长期服务企业管理决策,发挥持续助力作用。