企业自身的进出口业务记录是最直接的数据来源。包括订单管理系统中的客户信息、订单金额、产品规格、交货时间等数据，以及财务系统中的收付款记录。将这些内部数据进行整合，可以分析企业自身的业务流程效率、客户忠诚度等情况。例如，通过分析客户的重复购买率来评估客户满意度和忠诚度。

一些专业的数据公司，如邓白氏（Dun & Bradstreet）、欧睿国际（Euromonitor）等，提供更为细致和深入的外贸数据。这些公司的数据可能包括特定行业的市场规模、竞争对手的销售数据、消费者偏好变化等内容。它们通常采用多种收集方法，如市场调研、企业报告分析等，为企业提供有针对性的数据服务。

在线贸易平台也会积累大量的数据。例如，阿里巴巴国际站等 B2B 平台拥有海量的供应商和采购商信息、交易记录等。这些数据可以帮助企业了解平台上的市场动态，如热门产品搜索词、不同国家采购商的采购行为等。

各国政府机构，如中国海关总署会发布详细的进出口数据，包括商品的种类、数量、金额、贸易伙伴等信息。这些数据具有权威性和准确性。可以通过海关总署的官方网站或者相关的数据查询平台获取本国的贸易数据。

世界贸易组织（WTO）也提供全球贸易数据统计和分析，它的数据涵盖多个国家和地区，有助于从宏观角度了解世界贸易格局。其数据库包含各成员国的贸易政策信息、贸易流量数据等诸多内容。

官方贸易数据来源：

商业数据提供商：

企业内部数据整合：

根据不同的特征将市场或客户进行分类。例如，通过对不同国家和地区的采购商进行聚类分析，根据采购规模、采购频率、对价格的敏感度等因素，将采购商分为大型批发商、小型零售商、价格敏感型客户等不同类别。针对不同的客户群体，企业可以制定个性化的营销策略。

对于产品市场，也可以进行细分。比如，在家具出口业务中，根据产品风格（欧式、中式、现代简约等）、材质（实木、板式等）和价格区间对市场进行细分，企业可以明确自己产品的优势市场领域，集中资源进行市场开拓。

用于研究不同变量之间的关系。在外贸业务中，可以分析产品价格与销量之间的关系、汇率波动与出口利润之间的关系等。例如，通过计算相关系数发现，某类机械产品的价格下降 10%，其出口销量会相应增加 15%，这为企业制定价格策略提供了参考。

还可以分析贸易政策变化与业务指标之间的关系。如研究某国关税上调对企业出口订单数量的影响程度，若发现关税每上调 1%，企业对该国的订单数量下降 5%，企业就可以提前采取应对措施，如寻找其他市场或与进口商协商分担关税成本。

用于总结和展示数据的基本特征。例如，计算某一产品在过去一年中的出口总量、平均单价、主要出口国家等指标。可以通过制作表格、柱状图、饼图等方式直观地展示这些数据。以中国某电子产品出口企业为例，通过描述性分析可以发现该企业产品主要出口到美国、欧盟和东盟国家，出口产品中高端型号的占比逐年增加等信息。

时间序列分析也是描述性分析的一种重要方法。它可以帮助企业观察产品进出口数量或金额在一段时间内的变化趋势。例如，分析某服装企业的出口数据，发现其在每年的第三季度出口量会大幅上升，这可能与欧美国家的秋冬服装采购季有关。

描述性分析：

相关性分析：

聚类分析和市场细分：

利用客户数据识别高价值客户。通过分析客户的采购金额、采购频率、忠诚度等指标，将客户分为高价值客户、潜在高价值客户和低价值客户等类别。对于高价值客户，企业可以提供个性化的服务，如优先发货、定制产品等，以增强客户满意度和忠诚度。

根据客户反馈数据和行为数据改进客户服务。例如，如果数据分析显示客户对售后服务的满意度较低，主要集中在产品维修时间过长的问题上，企业可以优化售后服务流程，建立快速维修通道，提高客户服务质量。

根据市场需求数据调整产品组合。如果数据分析显示某种产品在特定市场的需求下降，而另一种相关产品的需求上升，企业可以考虑减少前者的生产，增加后者的供应。例如，在智能手机出口业务中，如果发现大屏智能手机的市场需求逐渐超过小屏手机，企业可以调整生产线，增加大屏手机的产量。

产品定价决策也可以参考数据。通过分析竞争对手的价格、成本结构、市场需求弹性等数据，制定合理的价格策略。例如，当市场需求弹性较大时，适当降低价格可能会带来销量的大幅增长，从而提高企业的总利润。

通过分析不同国家和地区的市场潜力、贸易增长趋势、竞争程度等数据，选择进入或重点开拓的市场。例如，如果数据显示某新兴市场国家的经济增长迅速，对本企业产品的进口需求以每年 20% 的速度递增，且当地竞争相对较小，企业可以考虑将资源向该市场倾斜，加大市场推广力度。

利用数据评估市场风险。分析目标市场的政治稳定性、汇率波动、贸易壁垒等因素。如果一个国家的汇率波动频繁且幅度较大，企业在进入该市场时就需要考虑采用合适的汇率风险管理工具，如外汇远期合同等，以降低汇率风险。

市场选择决策：

产品策略决策：

客户关系管理决策：