CN114911847B - 一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，属于外贸数据统计分析技术领域，步骤一：设定数据的公开属性和私密属性，制作数据属性表；根据数据属性表设置共享平台和内部平台；步骤二：将企业内产生的数据基于数据属性表分流到共享平台和内部平台；步骤三：设置共享数据模板，并将共享数据模板和相关数据发送到共享平台中；步骤四：设置共享平台内共享数据模板的改进奖励制度，实时统计共享平台内共享数据模板的改进方法，标记为共享改进方法；步骤五：设置数据统计期，当达到数据统计期时，汇总共享平台内的共享改进方法，更新当前统计方法；步骤六：使用更新后的当前统计方法在下个数据统计期内进行跨境外贸数据统计。

Description

一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法

技术领域

本发明属于外贸数据统计分析技术领域，具体是一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法。

背景技术

目前，跨境贸易电子商务的发展吸引了社会各界的关注，为营造一个有利于其发展的环境，各部门纷纷出台相关措施，来积极引导跨境贸易电子商务；但是因为境外环境复杂多变的原因，导致部分的跨境贸易企业始终沿用原有的外贸数据统计方法，没有足够的人才团队实时根据境外环境的变换而改变外贸数据统计方法，容易对外贸企业造成经济损失，为了解决上述问题，本发明提供了一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，具体方法包括：

步骤一：设定数据的公开属性和私密属性，制作数据属性表；根据数据属性表设置共享平台和内部平台；

步骤二：将企业内产生的数据基于数据属性表分流到共享平台和内部平台；

步骤三：设置共享数据模板，并将共享数据模板和相关数据发送到共享平台中；

步骤四：设置共享平台内共享数据模板的改进奖励制度，实时统计共享平台内共享数据模板的改进方法，标记为共享改进方法；

步骤五：设置数据统计期，当达到数据统计期时，汇总共享平台内的共享改进方法，更新当前统计方法；

步骤六：使用更新后的当前统计方法在下个数据统计期内进行跨境外贸数据统计；

步骤七：识别进行更新的改进类别，获取对应改进类别的分析参数，根据获得的分析参数对当前的跨境外贸数据进行分析。

进一步地，设置共享数据模板的方法包括：

获取当前内部平台内的数据统计方法，标记为当前统计方法，筛选经由当前统计方法统计的跨境贸易数据，标记为当前统计数据，识别当前统计数据具有的数据统计类别，将识别的数据统计类别整合为统计模板，按照当前统计方法在统计模板中补充模板数据，并标记各个数据统计类别对应的当前统计方式，将当前的统计模板标记为共享数据模板。

进一步地，设置数据统计期的方法包括：

获取当前企业的跨境贸易数据，对获得的跨境贸易数据进行筛选，获得贸易统计数据；根据获得的贸易统计数据设置基础统计期，并标记为LM，建立跨境信息系数模型，通过建立的跨境信息系数模型对跨境信息进行实时分析，获得跨境信息系数，标记为α；获取共享平台内的参与活跃度，并进行活跃度数值转化，标记为活跃值β，根据统计期公式获得数据统计期。

进一步地，统计期公式为

其中b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，1<b2≤2，0<b3≤1；λ为修正因子，取值范围为-1<λ<1，且λ≠0。

进一步地，汇总共享平台内的共享改进方法，更新当前统计方法的方法包括：

获取各个共享改进方法对应的数据统计类别，标记为改进类别，将各个改进类别包括的共享改进方法进行优先值排序，将各个改进类别中优先值最高的共享改进方法作为待选方法；获取各个改进类别对应的当前统计方法，将当前统计方法与对应的待选方法进行比较，获得比较结果，比较结果包括替换和不替换；根据获得的比较结果对当前统计方法进行更新。

进一步地，将各个改进类别包括的共享改进方法进行优先值排序的方法包括：

将共享改进方法标记为i，其中i＝1、2、……、n，n为正整数；获取共享改进方法的实施成本，将获得的实施成本标记为Pi；对共享改进方法的实施难度进行评分，获得实施难度值，并标记为Li，将共享改进方法与对应的当前统计方法进行比较，获取目标期望值，将获得的目标期望值标记为Ki，根据优先值公式

获得优先值，其中c1、c2、c3均为比例系数，取值范围为0<c1≤1，0<c2≤1，1<c3≤2；根据获得的优先值进行排序。

进一步地，分析参数包括对应改进类别使用的共享改进方法的优先值、实施难度值、实施成本和目标期望值。

进一步地，根据获得的分析参数对当前的跨境外贸数据进行分析的方法包括：

建立变动原因分析库，识别分析参数，获取分析参数相对应的历史参数，将分析参数和历史参数输入到变动原因分析库中进行匹配，获得对应的关联区间，根据关联区间获得对应的分析数据。

进一步地，建立变动原因分析库的方法包括：

设置分析参数具有的参数区间，进行参数区间的划分，获得若干个单一区间，将属于同一参数种类的单一区间标记对应的参数种类标签，进行单一区间的组合，获得若干组区间组合，进行两两区间组合的搭配关联，将相关联的两个区间组合标记为关联区间；基于关联区间设置对应分析数据，建立数据库，将分析数据和对应的关联区间储存到数据库中，将当前的数据库标记为变动原因分析库。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过建立共享平台和内部平台，在保障企业数据安全的前提下充分利用社会中人才资源，实现群力群策，设置共享数据模板，便于快速汇总适合企业外贸数据统计的更新方法，并与设置的设置数据统计期相结合，动态更新最适合当前企业和外贸环境下的数据统计方法；通过对更新后的改进类别进行分析，基于统计方法的变动进行分析，使得获得的分析数据更加的贴合当前企业和外贸环境。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，具体方法包括：

步骤一：设定数据的公开属性和私密属性，制作数据属性表；根据数据属性表设置共享平台和内部平台；

公开属性的数据指的是经企业允许可以进行公开的数据，私密属性的数据指的是不能向外界公开的企业数据。

制作数据属性表的方法就是根据设置的数据公开属性和数据私密属性进行企业历史数据的统计，根据统计的数据识别各种类型的数据对应的公开属性或私密属性，进而建立数据属性表。

在一个实施例中，共享平台和内部平台可以直接根据数据属性表建立混合云，利用混合云包含的公有云属性和私有云属性。

在一个实施例中，共享平台可以设置为具有公开属性的云平台，内部平台可以根据需要设置各种具有私密属性的平台，供企业内部使用。

步骤二：将企业内产生的数据基于数据属性表分流到共享平台和内部平台；

其中企业数据基本都是直接分流到内部平台的，只有极少的数据会直接分流到共享平台，共享平台的数据主要是内部平台内处理后的发送到共享平台内的数据。

步骤三：设置共享数据模板，并将共享数据模板和相关数据发送到共享平台中；

设置共享数据模板的方法包括：

获取当前内部平台内的数据统计方法，标记为当前统计方法，筛选经由当前统计方法统计的跨境贸易数据，标记为当前统计数据，识别当前统计数据具有的数据统计类别，将识别的数据统计类别整合为统计模板，按照当前统计方法在统计模板中补充模板数据，并标记各个数据统计类别对应的当前统计方式，将当前的统计模板标记为共享数据模板。

模板数据指的是根据当前统计方法编制的数据，不是企业内的真实数据。

步骤四：设置共享平台内共享数据模板的改进奖励制度，实时统计共享平台内共享数据模板的改进方法，标记为共享改进方法；

具体共享数据模板的改进奖励制度由企业管理人员根据实际情况进行设置。

改进方法指的是具有进入共享平台内资格的人员，根据自己的专业知识和当前的境外环境、汇率变化等信息对共享数据模板中标记的统计方式进行改进，使其更加的适应当前境外外贸数据统计。

步骤五：设置数据统计期，当达到数据统计期时，汇总共享平台内的共享改进方法，更新当前统计方法；

设置数据统计期的方法包括：

获取大量的当前企业的跨境贸易数据，若企业历史数据较少，可以获取与企业相关的其他企业的跨境贸易数据用于分析；对获得的跨境贸易数据进行筛选，获得贸易统计数据；根据获得的贸易统计数据设置基础统计期，并标记为LM，建立跨境信息系数模型，通过建立的跨境信息系数模型对跨境信息进行实时分析，获得跨境信息系数，标记为α；获取共享平台内的参与活跃度，并进行活跃度数值转化，标记为活跃值β，根据统计期公式

获得数据统计期，其中b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，1<b2≤2，0<b3≤1；λ为修正因子，取值范围为-1<λ<1，且λ≠0。

贸易统计数据指的是跨境贸易数据中预设的需要统计的数据，可以直接进行筛选获得。

在一个实施例中，根据获得的贸易统计数据设置基础统计期的方法为由专家组进行讨论设置。

在另一个实施例中，根据获得的贸易统计数据设置基础统计期的方法为基于CNN网络或DNN网络建立智能模型，再通过设置训练集进行训练，通过训练成功后的智能模型进行分析，获得基础统计期，具体的建立和训练过程为本领域常识，因此不进行详细叙述。

基础统计期就是基于贸易统计数据总结出的一般多长时间内重新验证当前统计方法是否合理的时期。

跨境信息系数模型是基于CNN网络或DNN网络建立的，通过为不同的跨境信息设置不同的跨境信息系数，进而组成训练集，再通过训练集进行训练，跨境信息指的影响跨境贸易的信息，如金融战、贸易制裁、境外战争等信息；具体的建立和训练过程为本领域常识，因此不进行详细叙述。

汇总共享平台内的共享改进方法，更新当前统计方法的方法包括：

获取各个共享改进方法对应的数据统计类别，标记为改进类别，将各个改进类别包括的共享改进方法进行优先值排序，将各个改进类别中优先值最高的共享改进方法作为待选方法；获取各个改进类别对应的当前统计方法，将当前统计方法与对应的待选方法进行比较，获得比较结果，比较结果包括替换和不替换；根据获得的比较结果对当前统计方法进行更新。

即为当比较结果为替换时，将当前统计方法更新为待选方法，按照待续方法在下一个数据统计期进行数据统计；当比较结果为不替换时，在下一个数据统计期中仍然使用当前统计方法进行数据统计。

将各个改进类别包括的共享改进方法进行优先值排序的方法包括：

将共享改进方法标记为i，其中i＝1、2、……、n，n为正整数；获取共享改进方法的实施成本，如因为环境变动，改进方法为企业新增其他外币账户，新增外币账户所需要的成本；将获得的实施成本标记为Pi；对共享改进方法的实施难度进行评分，获得实施难度值，并标记为Li，将共享改进方法与对应的当前统计方法进行比较，获取目标期望值，将获得的目标期望值标记为Ki，根据优先值公式

获得优先值，其中c1、c2、c3均为比例系数，取值范围为0<c1≤1，0<c2≤1，1<c3≤2；根据获得的优先值进行排序。

对共享改进方法的实施难度进行评分可以采用人工的方式进行评分，由企业的相关人员根据共享改进方法的实施难度进行评分；还可以通过建立神经网络模型进行智能评分。

目标期望值即为共享改进方法与当前统计方法相比，能够产生多大的效益或效率，可以通过两种方法实施后产生的数据进行比较计算，具体的比较方法为本领域常识，因此不进行详细的叙述。

将当前统计方法与对应的待选方法进行比较即为判断目标期望值和优先值是否满足预设的条件，具体的预设值由企业进行设置。

步骤六：使用更新后的当前统计方法在下个数据统计期内进行跨境外贸数据统计；

步骤七：识别进行更新的改进类别，获取对应改进类别的分析参数，根据获得的分析参数对当前的跨境外贸数据进行分析。

分析参数包括对应改进类别使用的共享改进方法的优先值、实施难度值、实施成本和目标期望值。

根据获得的分析参数对当前的跨境外贸数据进行分析的方法包括：

建立变动原因分析库，识别分析参数，获取分析参数相对应的历史参数，指的更新前的统计方法对应的分析参数；将分析参数和历史参数输入到变动原因分析库中进行匹配，获得对应的关联区间，根据关联区间获得对应的分析数据。

建立变动原因分析库的方法包括：

设置分析参数具有的参数区间，即为分析参数内优先值、实施难度值、实施成本和目标期望值可能具有的参数区间；进行参数区间的划分，获得若干个单一区间，将属于同一参数种类的单一区间标记对应的参数种类标签，进行单一区间的组合，获得若干组区间组合，进行两两区间组合的搭配关联，将相关联的两个区间组合标记为关联区间；基于关联区间设置对应分析数据，建立数据库，将分析数据和对应的关联区间储存到数据库中，将当前的数据库标记为变动原因分析库。

参数区间的划分是根据各个具体参数的性质由专家组进行划分的；

两两区间组合的搭配关联指的是由两个个区间组合对应的分析参数，满足当前统计方法更新要求的。

基于关联区间设置对应分析数据是由专家组进行讨论设置的，根据变动更新的原因进行分析，帮助企业及时了解贸易环境变化信息。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (6)

1.一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，其特征在于，具体方法包括：

步骤一：设定数据的公开属性和私密属性，制作数据属性表；根据数据属性表设置共享平台和内部平台；

步骤二：将企业内产生的数据基于数据属性表分流到共享平台和内部平台；

步骤三：设置共享数据模板，并将共享数据模板和相关数据发送到共享平台中；

步骤四：设置共享平台内共享数据模板的改进奖励制度，实时统计共享平台内共享数据模板的改进方法，标记为共享改进方法；

步骤五：设置数据统计期，当达到数据统计期时，汇总共享平台内的共享改进方法，更新当前统计方法；

步骤六：使用更新后的当前统计方法在下个数据统计期内进行跨境外贸数据统计；

步骤七：识别进行更新的改进类别，获取对应改进类别的分析参数，根据获得的分析参数对当前的跨境外贸数据进行分析；

设置共享数据模板的方法包括：

获取当前内部平台内的数据统计方法，标记为当前统计方法，筛选经由当前统计方法统计的跨境贸易数据，标记为当前统计数据，识别当前统计数据具有的数据统计类别，将识别的数据统计类别整合为统计模板，按照当前统计方法在统计模板中补充模板数据，并标记各个数据统计类别对应的当前统计方式，将当前的统计模板标记为共享数据模板；

设置数据统计期的方法包括：

获取当前企业的跨境贸易数据，对获得的跨境贸易数据进行筛选，获得贸易统计数据；根据获得的贸易统计数据设置基础统计期，并标记为LM，建立跨境信息系数模型，通过建立的跨境信息系数模型对跨境信息进行实时分析，获得跨境信息系数，标记为α；获取共享平台内的参与活跃度，并进行活跃度数值转化，标记为活跃值β，根据统计期公式获得数据统计期；

统计期公式为

，其中b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，1<b2≤2，0<b3≤1；λ为修正因子，取值范围为-1<λ<1，且λ≠0。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，其特征在于，汇总共享平台内的共享改进方法，更新当前统计方法的方法包括：

获取各个共享改进方法对应的数据统计类别，标记为改进类别，将各个改进类别包括的共享改进方法进行优先值排序，将各个改进类别中优先值最高的共享改进方法作为待选方法；获取各个改进类别对应的当前统计方法，将当前统计方法与对应的待选方法进行比较，获得比较结果，比较结果包括替换和不替换；根据获得的比较结果对当前统计方法进行更新。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，其特征在于，将各个改进类别包括的共享改进方法进行优先值排序的方法包括：

将共享改进方法标记为i，其中i=1、2、……、n，n为正整数；获取共享改进方法的实施成本，将获得的实施成本标记为Pi；对共享改进方法的实施难度进行评分，获得实施难度值，并标记为Li，将共享改进方法与对应的当前统计方法进行比较，获取目标期望值，将获得的目标期望值标记为Ki，根据优先值公式

获得优先值，其中c1、c2、c3均为比例系数，取值范围为0<c1≤1，0<c2≤1，1<c3≤2；根据获得的优先值进行排序。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，其特征在于，分析参数包括对应改进类别使用的共享改进方法的优先值、实施难度值、实施成本和目标期望值。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，其特征在于，根据获得的分析参数对当前的跨境外贸数据进行分析的方法包括：

建立变动原因分析库，识别分析参数，获取分析参数相对应的历史参数，将分析参数和历史参数输入到变动原因分析库中进行匹配，获得对应的关联区间，根据关联区间获得对应的分析数据。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的跨境贸易数据统计及分析方法，其特征在于，建立变动原因分析库的方法包括：

设置分析参数具有的参数区间，进行参数区间的划分，获得若干个单一区间，将属于同一参数种类的单一区间标记对应的参数种类标签，进行单一区间的组合，获得若干组区间组合，进行两两区间组合的搭配关联，将相关联的两个区间组合标记为关联区间；基于关联区间设置对应分析数据，建立数据库，将分析数据和对应的关联区间储存到数据库中，将当前的数据库标记为变动原因分析库。

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