cepii数据库是什么数据库

涉及全球各个国家的双边货物贸易数据，数据量每年高达500w+条。

数据库的作用：

数据库是为了实现一定目的按某种规则和方法组织起来的“数据”的“集合”。

数据库可以直观的理解为存放数据的仓库，只不过这个仓库是在计算机的大容量存储器上，而且数据必须按照一定的格式存放，因为它不仅需要存放，而且要便于查找。

数据库可以做到：

⑴ 实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

⑵ 减少数据的冗余度

同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

尊敬的客户，您好：

为了更有效解决您的问题，建议您通过“金蝶桌面服务系统”获取服务支持，在“金蝶桌面服务系统”中您可以选择多种方式解决您的问题，不仅可以通过“知识库”、“文档中心”等实现自助服务，还可以通过“服务预约”与我们的服务工程师取得联系，或者在“需求反馈”中及时将您对金蝶产品的任何建议反馈给金蝶公司，欢迎您体验！下载地址：>

在安装路径下的服务器文件夹下的data和backup文件夹下。

用友商贸通是用于企业管理商品进销存的软件,在使用这个软件同时,必须先安装SQL2000数据库。 打开电脑后,你登陆软件时提示“服务器连接失败,请重新确认”;是因为服务器没有启动的原因,解决方法: 在开始---程序---找到用友商贸通普及版---双击:用友商贸通普及新锐版服务器;再双击:(像台电脑主机似的图标)scktsrvr 然后双击桌面上的软件图标就可以登陆进入了。”

在数据领域，EPS数据平台已建成一系列专业数据库，其中包括：世界贸易数据库(World Trade Data)世界能源数据库（World Energy Data）世界宏观经济数据库（World Macro Economy Data）世界经济发展数据库（World Economy Development Data）欧亚经济发展数据库（Euro-Asia Economy Development Data）中国工业企业数据库(China Industry Business Performance Data) 中国工业产品产量数据库（China Industry Product Output Data） 中国贸易数据库（China Trade Data）中国宏观经济数据库（China Macro Economy Data）中国金融数据库（China Finance Data）中国科技数据库（China Science and Technology Data）中国卫生数据库（China Health Data）重庆社会发展数据库（Chongqing Social Development Data）中国农业数据库（China Agriculture Data）中国教育数据库（China Education Data）世界教育数据库（World Education Data）中国区域经济数据库（China Regional Economy Data）中国旅游数据库（China Tourism Data）中国财政数据库（China Fiscal and Economic Data）中国城市数据库（China City Data）………………………即将上线数据库：中国上市公司数据库（China Listed Company Database）中国大型工业企业数据库（China Large Industrial Enterprise Database）

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 *** 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 YYYY YYYYMM now recent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 = requestsget(">

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 >

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 pdDataFrame(testjson()['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 = requestsget(">

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 = soybeansort_values(by='TradeValue',ascending=False) soybeaniloc[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_usajoin(soybean_import_brazil,lsuffix='_USA',rsuffix='_Brazil') soybean_import_alliplot(kind='bar',title='中国自美国和巴西进口大豆金额',legend={'orientation':'h','x':01,'y':-01})

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>

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