如何查询全球贸易数据库
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如何查询各国海关进出口数据
要查询各国海关进出口数据，您可以从以下几个途径开始。
首先，访问各国海关官网及税务机构的官方网站。这些网站通常会提供宏观经济和社会统计数据，包括欧盟、欧盟成员国、欧元区和其他国家的进出口信息。例如，欧盟统计数据库（Home- Eurostat(europa.eu)）和东盟国家数据库（aseanstats.asean.org）提供了关于商品贸易、服务贸易和外国直接投资的数据。
其次，通过联合国贸易|国际贸易统计数据库（un.org），您可以查询全球各国之间的进出口数据。中国海关统计数据在线查询平台（43.248.49.97）允许您根据特定时间范围、商品类别、贸易方式和企业注册地等条件进行查询，以获取详细的数据。
如果您需要更深入和具体的数据分析，可以考虑使用专业海关数据查询网站。这些网站能够提供更详细的市场分析、客户分析和同行分析所需的数据，包括供应商、采购商、商品名称、金额、数量、单价、产销国、海关口岸、贸易方式和运输方式等信息。请注意，这种高质量的数据通常需要付费获取，价格可能在几千到几万不等。在选择服务时，建议比较多家网站以找到最合适的服务。
对于需要免费查询海关数据的用户，可以尝试使用网站如。该网站提供免费试用，每天都有一定的查询权限。要进行免费查询，您需要按照以下步骤操作：
免费注册并登录查询网站。
输入产品描述或HS编码，以获取相关供应商和采购商的交易数据。
通过分析采购商的进出口数据，筛选出与您产品高度匹配的潜在客户。
完成以上步骤后，您可以进一步分析详细的进出口数据，调整市场策略，并找到开发客户的突破口。此外，使用网站提供的工具，如搜寻买家邮箱功能，可以帮助您获取买家的详细联系信息，从而提高开发跟进的效率。
如何查询各国海关进出口数据查询某一产品进出口数据纯干货!
查询各国海关进出口数据及某一产品进出口数据，最佳方式是访问进口国的海关或税务机构。查询方式大致分为两类：宏观数据查询与具体进出口数据查询。
###宏观数据查询
宏观数据指的是某个国家整体经济情况，包括特定行业和商品的统计数据。这些信息通常可以从各国、各机构的官方网站获取。
####中国商务部-国别数据
网址：countryreport.mofcom.gov.cn...
中国商务部提供按月发布的贸易简讯，按季度或年份发布的贸易报告，以及公共数据资源链接，包括统计局、中央银行、商务部和海关的官方数据。
####中国海关统计数据在线查询平台
网址：stats.customs.gov.cn/
此平台是中国海关提供的官方数据查询网站。
####国际组织数据
世界银行、国际货币基金组织、世界贸易组织、经济合作与发展组织、联合国商品贸易统计数据库等均提供全球贸易统计数据，网址分别为：data.worldbank.org/（英文）、data.worldbank.org.cn/（中文）、imf.org/en/Data、wto.org/、data.oecd.org/、comtrade.un.org/。
###具体进出口数据查询
获取某笔进出口交易的具体信息，如交易双方、产品详情、数量、交易额和时间等，通常无法通过海关官网直接查询。此类数据需要通过专业数据公司获取。
####推荐查询网站
网址：
此网站提供全网搜邮箱功能，可挖掘买家精准联系方式。具体步骤如下：
####步骤一：集中挖掘高匹配度买家
1.访问查询官网：，免费注册登录。
2.输入产品描述或HS编码，获取相关供应商和采购商的交易数据。
3.通过采购商进出口数据分析，筛选出适合自身产品的高匹配度买家。
####步骤二：查看及分析买家进出口数据
根据详细分析报告，了解买家交易情况和市场分布，调整市场策略，确定开发突破口。
####步骤三：深度挖掘买家联系方式
利用网站的搜邮箱功能，通过公司名称、网址或社媒号，获取买家负责人邮箱。
####步骤四：筛选精准邮箱投递开发信
使用邮箱有效性检测工具筛选精准邮箱，撰写定向开发信，提高成功几率。
###其他工具
AB客免费工具箱提供邮箱有效性检测、在线翻译、汇率换算和FOB计算功能，是外贸工作中常用的工具。
wto数据库如何查数据
联合国商品贸易统计数据库（缩写UN Comtrade）由联合国统计署创建，是目前全球最大、最权威的国际商品贸易数据型资源库，每年超过200个国家和地区向联合国统计署提供其官方年度商品贸易数据，涵盖全球99%的商品交易，真实反映国际商品流动趋势。这是我们研究全球贸易活动最基础、最权威的数据库。下载页面如下：
但是每次都要手动操作一遍，就比较麻烦。不过UN Comtrade提供了可以更方便获得数据的接口，我们来尝试一下。接口的实现原理，大概相当于：我们把要查询的数据，编成一条信息，发给UN Comtrade，然后UN Comtrade返回一个包含数据的文件，我们再解码成我们想要的格式。
一、查看接口格式。
我们先去UN Comtrade的接口网页，来看一看接口格式。
上图就是UN Comtrade的接口中，所包含的参数及格式。具体为：
r：reporting area报告数据的国家，默认值0
px：classification商品代码体系，商品进出口的默认值是HS（即Harmonized System），也可以选ST（即Standard International Trade Classification），服务进出口的默认值是EB02
ps：time period时间区间，格式为YYYYYYYYMMnowrecent等几种格式，取决于周期是月还是年。now是获得最近1期数据（默认值），recent是获得最近5期数据
p：partner area发生贸易往来的经济体，默认值all
rg：trade regime/ trade flow贸易的方向，1代表进口，2代表出口，默认值all
cc：classification code商品分类代码，TOTAL代表全部，AG2代表两位代码（默认值）等
max：maximum records returned一次性返回的最大数据条数，默认值是500，普通访客最高是10万，认证用户最高是25万
type：trade data type贸易类型，C是商品（默认值），S是服务
freq：data set frequency数据频率，A是年（默认值），M是月
head：heading style数据抬头格式，H适合人阅读（默认值），M适合机器阅读
最近铁矿石价格高涨，引发市场关注，而中国铁矿石的主要进口来源地是澳大利亚，我们就来看看，过去5年中国自澳大利亚进口铁矿石的数据。
我们把相关参数录入后，点击左下角的Try it out!就会返回给我们一个地址，这个地址就是向UN Comtrade发送数据请求的信息。同样，我们可以基于这条信息的格式，来设计我们的Python接口函数。
我们把这条消息输入浏览器的地址栏，就可以看到返回的数据如下，里面的TradeValue就是我们想要的数据了：
二、调用requests库解析数据
UN Comtrade的接口以json格式交换数据，我们来看一看返回的数据格式。我们要用到Python的requests库。
import requests test= requests.get("", params=dict(r="156",px="HS",ps="2015,2016,2017,2018,2019",p="36",rg='1',cc='2601',type='C',freq="A")) test.json()
我们来看一下返回内容，json有点类似于双重字典，从下文可以看到，返回结果主要包括两大类，第一大类是validation，主要是过程信息，第二大类是dataset，主要是我们需要的数据。
{'validation':{'status':{'name':'Ok','value': 0,'category': 0,'description':'','helpUrl':'For more reference visit ;},'message': None,'count':{'value': 5,'started':'2020-12-15T02:52:46.3395337+01:00','finished':'2020-12-15T02:52:47.0901557+01:00','durationSeconds': 0.750622},'datasetTimer':{'started':'2020-12-15T02:52:46.3395337+01:00','finished':'2020-12-15T02:52:47.8896543+01:00','durationSeconds': 1.5501205999999998}},'dataset': [{'pfCode':'H5','yr': 2017,'period': 2017,'periodDesc':'2017','aggrLevel': 4,'IsLeaf': 0,'rgCode': 1,'rgDesc':'Import','rtCode': 156,'rtTitle':'China','rt3ISO':'CHN','ptCode': 36,'ptTitle':'Australia','pt3ISO':'AUS','ptCode2': None,'ptTitle2':'','pt3ISO2':'','cstCode':'','cstDesc':'','motCode':'','motDesc':'','cmdCode':'2601','cmdDescE':'Iron ores and concentrates; including roasted iron pyrites','qtCode': 8,'qtDesc':'Weight in kilograms','qtAltCode': None,'qtAltDesc':'','TradeQuantity': 668420584292,'AltQuantity': None,'NetWeight': 668420584292,'GrossWeight': None,'TradeValue': 46500341920,'CIFValue': None,'FOBValue': None,'estCode': 0},
三、使用Pandas库转换数据格式
我们选择我们关心的数据，用关键字提取出来，然后转换成DataFrame格式，就可以方便的查看数据了：
import pandas as pd import cufflinks as cf pd.DataFrame(test.json()['dataset'])[['yr','TradeValue']].iplot(x='yr',y='TradeValue',kind='bar',title='中国过去5年自澳大利亚进口铁矿石金额')
四、简单封装
我们把上文中的读取和解析数据的过程，简单封装成一个函数，以方便后续调用，比如我们想查看中国历年自澳大利亚进口铁矿石的金额，可以用如下命令：
import requests import pandas as pd import cufflinks as cf def comtrade_data(**params): r= requests.get("", params=params) return pd.DataFrame(r.json()['dataset']) Iron_ores= comtrade_data(r="156",px="HS",ps="ALL",p="36",rg='1',cc='2601',type='C',freq="A") Iron_ores[['yr','TradeValue']].iplot(x='yr',y='TradeValue',kind='bar',title='中国自澳大利亚进口铁矿石金额')
我们想看看中国的大豆自各国进口的情况，用
soybean= comtrade_data(r="156",px="HS",ps="2019",p="all",rg='1',cc='1201',type='C',freq="A") soybean= soybean.sort_values(by='TradeValue',ascending=False) soybean.iloc[1:6].iplot(x='ptTitle',y='TradeValue',kind='bar',title='2019年中国大豆进口额')
从上图可以看到，2019年中国自巴西的大豆进口，明显高于美国，那么这种情况，是否是受到中美贸易摩擦的影响呢？我们用如下命令，就可以很清晰的看到，2018年之前，中国自美国和巴西进口大豆的金额比较接近，但是2018年之后，中国自美进口大豆锐减，并从巴西替代，这也是中美贸易摩擦对美国影响的一个案例。
soybean_import= comtrade_data(r="156",px="HS",ps="all",p="76,842",rg='1',cc='1201',type='C',freq="A") soybean_import_usa= soybean_import[soybean_import['ptTitle']=='USA'].set_index('yr')[['TradeValue']] soybean_import_brazil= soybean_import[soybean_import['ptTitle']=='Brazil'].set_index('yr')[['TradeValue']] soybean_import_all= soybean_import_usa.join(soybean_import_brazil,lsuffix='_USA',rsuffix='_Brazil') soybean_import_all.iplot(kind='bar',title='中国自美国和巴西进口大豆金额',legend={'orientation':'h','x':0.1,'y':-0.1})
五、几个注意事项
1、如果是访客用户的话，ps、r、p三个参数最多只能填5个代码，最多只有一个参数可以使用all，cc最多可以填20个代码，可以使用all
2、查询国家的时候，只能录入国家编号，查询国家对应编号的地址是
3、查询对手方国家的时候，只能录入国家编号，查询对手方国家对应编号的地址是
4、查询相关商品对应的HS编码，地址是
