01 外貿員和大數據行業哪個好(外貿物流行業和電商行業哪個發展前景更好？)

請問大家做外貿的用海關數據，好做嗎？

01.

分析目標市場

通過海關數據，可以直觀了解各個國家的采購商數量、交易次數以及進口數量，進而掌握這個國家的市場需求狀況以及市場走向，為外貿企業的市場決策提供關鍵信息和有價值的參考。

02.

洞悉行業變化

外貿企業可以通過海關數據監測目標國家或地區的供應商變化。

當該行業和市場持續有新的供應商加入時，說明該行業和市場利潤和需求量可能很大，從而不斷吸引著新的參與者。

但對企業來說，同時也意味著市場競爭越來越激烈，要注意及時調整市場策略，讓自己在競爭中處于有利地位。

03.

鎖定競爭對手

外貿企業通過持續分析海關提單中發貨人名稱，可以準確了解到自己所在行業有哪些同行，這些同行的供貨量是多少。

再結合百度搜索挖掘，可以進一步對這些競爭者的企業類型、經營狀況、生產規模進行分析，做到知己知彼，從而更好地了解自身在行業中所處的位置和優勢，便于企業有針對性地制定市場策略。

04.

監測同行客戶

外貿企業通過海關數據可以持續對競爭對手的交易記錄進行跟蹤分析，掌握其采購商的采購規律。

比如多長時間進行一次采購，一年采購幾次，每次采購量是多少等，進而做到在適當的時間將適合的產品推薦給采購商，提高簽單的成功率，快速搶占競爭對手的市場。

05.

定位藍海客戶

雖然海關數據中的采購商都是精準目標客戶，但是競爭太激烈，因為你的同行也在這里千方百計地等著撬單。

面對僧多粥少的局面，外貿人其實可以轉換下思路，研究購買自己產品的采購商性質，從而了解我們的產品在海外的分銷模式和分銷渠道。

06.

鞏固現有客戶

除了跟你合作，客戶可能還有其他供應商。

利用海關數據，外貿企業可以對現有客戶的交易記錄進行跟蹤分析，了解客戶除自己企業以外的供貨來源和供貨情況。

通過與這些競爭對手的對比分析，可以了解自身的優勢和劣勢，從而尋找突破口，進一步鞏固合作關系、擴大訂單份額。

07.

盤活老客戶

如果你手上有合作過多次的老客戶被同行撬墻角了，那么通過海關數據可以查詢到新的供應商和交易記錄。

這些信息可以有助你客觀分析客戶轉單的原因，找到自身產品、價格、溝通、交貨期等環節存在的問題，并有針對性地進行改進和調整，從而爭取重獲客戶認可，重續訂單與合作。

學習大數據分析有前景嗎，好不好就業？

當前大數據行業真的是人才稀缺嗎?對!未來人才缺口150萬，數據分析人才最稀缺。先看大數據人才缺口有多大? 根據LinkedIn(領英)發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時，數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組數據：未來3-5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。

來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最后可能誰有數據，誰產生的價值更高。”說白了，數據為王。在2013年，拿到千萬級A輪融資的大數據企業不足10家，到2015年，拿到千萬級以上A輪融資的企業已經超過30家。直到2016年互聯網資本寒冬，大數據行業投資熱度有所減退，大數據行業是否也存在產能過剩? 王迪認為，目前的行業整合屬于正常現象，“經過市場的優勝劣汰，第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看，總的需求量一定是增加的，而對于供給側，經過行業自然的洗牌，最終會集中在幾家優秀的行業公司。

會計和大數據哪個吃香?

大數據的前景會比會計吃香。

大數據專業的學生不僅具備傳統會計財務業務領域專業理論知識，而且具備大數據分析與處理技術、計算機人工智能與IT信息技術等理工科專業技術技能。

畢業生適合在會計師事務所、證券公司、基金公司、商業銀行、上市公司、國有企業、事業單位、政府機關等企事業單位從事傳統財務會計、金融投資領域工作，更能夠進行復雜大數據會計業務邏輯處理和系統設計工作。

大數據會計和會計的區別

1、時間不同，大數據會計和會計相比，大數據會計出現要晚一些，先有大數據后才有相關的會計需求。

2、接觸不同，會計負責結賬核算已經完成的資金活動，并描述資金賬目，而財務則負責分析資金運轉，并對未來資金做預算，而大數據會計對于數據接觸比較多。

3、方式不同，大數據、人工智能、云計算、移動互聯和物聯網技術的迅猛發展，讓傳統會計的工具得到了發展，從而變成大數據會計。

跨境電商和傳統外貿的發展前景哪個比較好？

傳統外貿優勢：

從發展到現在，早就成為國家財政的主要來源之一，經過多年的沉淀，已經擁有了一大批的專業外貿人員和工廠，各個行業在全球市場中的拓展非常寬廣。

跨境電商優勢：

1、交易范圍的全球性跨境貿易電子商務化解了傳統國際貿易所具有的地理因素限制，實現了無國界貿易，通過跨境網上購物平臺，國內商家能夠直接面對海外消費者，國內消費者也能直接面對海外商家。

2、信息交流的及時性，貿易雙方可以進行信息交流，無論實際時空距離遠近，一方發送信息與另一方接受信息幾乎是同時的，下單、付款都在瞬間完成。

3、貿易渠道的便捷性跨境貿易電子商務省去了傳統跨境貿易的很多中間環節，降低了從事跨境貿易的門檻，使得國際貿易變得簡化、透明，同時節約了交易成本，縮短了運營周期，為廣大中小企業 提供了直接面向國外賣家的營銷渠道。

4、跨境網絡零售平臺提供的專業溝通、交易、結算、支付、物流服務功能代替了傳統貿 易中貿易、金融、外語等專業人才的作用，國際貿易的便利化大大增加，并且無論是商家還是個人感興趣的人都可以加入到其中開店。

外貿物流行業和電商行業哪個發展前景更好？

您好，你的問題，我之前好像也遇到過，以下是我原來的解決思路和方法，希望能幫助到你，若有錯誤，還望見諒！個人認為是跨境電商。其實傳統外貿跟跨境電商各有優劣，下面簡單說下吧。

傳統外貿：

優：中國傳統外貿發展到現在，早已成長為國家財政的主要來源之一，經過多年的沉淀，擁有一大批專業的外貿人員及工廠，各個行業在全球市場拓展寬泛，在全球制造業中，中國不論高中低檔，都有其身影，產業鏈相當完備。

劣：1>產品本身——主要部分的外貿產品還是集中在中低檔次。2> 成本——本土勞動力成本上升，而東南亞、印度等地因為勞動力成本原因對中國制造造成很大壓力。3> 品牌化——在產品品牌塑造、推廣等方面力度不夠，代工是很多工廠的主流，隨著這些年全球經濟低迷，工廠訂單利潤率極低。

個人認為在傳統外貿中企業能夠生存下去無非幾個途徑：產品品牌化；渠道多樣化（銷售、推廣等）；產品升級（升級產品技術，摒棄低端產品，低端加工廠搬遷到東南亞等地）。

跨境電商：

優：1>國家政策鼓勵：6月20日國務院發布了《國務院辦公廳關于促進跨境電子商務健康快速發展的指導意見》，寧波、鄭州、上海、重慶、杭州等城市獲批跨境電商試點。2>市場方面：傳統外貿有巨頭阿里巴巴，國內B2C有淘寶、京東等巨頭，而跨境電商在這兩年興起，還是群雄割據時代。3> 運作流程：目前跨境電商跟保稅區配合，在產品流通過程中，提前運用大數據計算產品出貨量，提起在保稅倉庫備貨，節省產流通時間。4> 技術方面：前面電商發展時代完成了必備的技術累計，目前大數據時代興起。

學完大數據能找什么樣的工作

我們知道大數據的火爆，知道大數據的就業前景好，但學習大數據能找什么工作呢？這個是很多學生的困惑。為學生提供了以下幾個就業方向。

當前醫療行業、能源行業、通信行業、零售業、金融行業、體育行業等各行業都可以從其數據的采集、傳輸、存儲、分析等各個環節產生巨大的經濟價值，而提供大數據基礎設施的企業、大數據軟件技術服務的企業、行業大數據內容買粉絲服務的企業都將從大數據的廣泛應用而得到迅速發展。

學習大數據可以從事很多工作，比如說：hadoop 研發工程師、大數據研發工程師、大數據分析工程師、數據庫工程師、hadoop運維工程師、大數據運維工程師、java大數據工程師、spark工程師等等都是我們可以從事的工作崗位！不同的崗位，所具備的技術知識也是不一樣的，需要從各個方向學習，逐個擊破！

比如說：Hadoop開發工程師

你需要具備一下技術：

a. 基于hadoop、hive等構建數據分析平臺，進行數據平臺架構設計、開發分布式計算業務;

b. 應用大數據、數據挖掘、分析建模等技術，對海量數據進行挖掘，發現其潛在的關聯規則;

c. 對hadoop、hive、hbase、Map/Rece相關產品進行預研、開發;

d. 通過Hadoop相關技術解決海量數據處理問題、大數據量的分析。

e. Hadoop相關業務腳本的性能優化與提升，不斷提高系統運行效率;

數據工程師

職責：

a. 分析各類用戶不斷變化的行為;

b. 預測各類營銷對用戶的影響，定位精準市場投放;

c. 幫助實現自動化監控平臺。

Hadoop運維工程師

你需要具備以下技術知識：

a. 平臺大數據環境的部署維護和技術支持;

b. 應用故障的處理跟蹤及統計匯總分析;

c. 應用安全，數據的日常備份和應急恢復;

數據挖掘分析師

你需要具備以下技術：

a.對優先考慮的賬戶進行統計分析，從而更大限度的成功化。

b.與主管或客戶端溝通行動計劃，并找出需要改進的地方。

c.執行戰略數據分析和研究，以支持業務需求。

d.找準機會從而用復雜的統計建模提高生產率。

e.瀏覽數據來認準機會并提高業務成效。

f.指定業務流程，目標和戰略的理解，以提供分析和解釋。

g. 針對內部討論的理解，在適當情況下獲得業務需求和必要的分析。

正所謂，術業有專攻，即使同為大數據技術，也是有不一樣的，主要還是看自己感興趣的方向！

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