1. Einführung

• Bedeutung des Außenhandels : Entwicklungen in der Weltwirtschaft und die Rolle der Länder bei ihrem Wachstum.
• Definition von Datenanalyse und Entscheidungsunterstützungssystemen : Wie unterscheiden sich die Gestaltungen im Außenhandel mit modernen Technologien?

2. Die Rolle der Datenanalyse im Außenhandel

• Definition der Datenanalyse : Eigenschaften und Interpretation strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Arten von Außenhandelsdaten : Export-Import-Daten, Logistikdaten, Kundenentwicklung, Markttrends.
• Datenquellen :
  • Zoll- und Außenhandelsmeldungen
  • Daten von internationalen Handelsorganisationen (UN Comtrade, ITC usw.)
  • Big-Data-Plattformen (Web-Browsing, soziale Medien, Nachrichten).
• Türkisch: Analyse :
  • Analyse, welche Teile welcher Intervalle.
  • Konfiguration der Preiskonfiguration.
  • Wettbewerbsanalyse.

3. Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS)

• Definition und Bedeutung von KDS :
  • Systeme, die Führungskräfte durch die Einzelheiten der Entscheidungsfindung führen.
• DSS-Komponenten :
  • Datenmanagement: Daten speichern und anwenden.
  • Analysetools: Business Intelligence- und Visualisierungstools.
  • Modellierung: Szenarioanalyse und Vorhersagemodelle.
• Einsatzgebiete :
  • Zugriffskettenverwaltung.
  • Effizienz der Marktnutzung.
  • Risikoanalyse (z. B. Wechselkurse und geopolitische Risiken).

4. Die Auswirkungen von Big Data und künstlicher Intelligenz

• Die Rolle von Big Data im Außenhandel :
  • Vorhersagen mit größeren Datensätzen treffen.
  • Prozessentwicklung in Logistik und Supply Chain.
• Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) :
  • Vorhersagemodelle: Exportmärkte und Nachfrageprognose.
  • Automatisierung: Intelligente Handels- und Zolldetails.
• Blockchain-Technologie :
  • Gewährleistung von Transparenz und Sicherheit bei Handelstransaktionen.

5. Anwendungsbeispiele

• Branchenanwendungen :
  • Export landwirtschaftlicher Produkte.
  • Konjunkturentwicklung in der Technik- und Elektronikbranche.
• Erfolgreiche Strategien :
  • Die Datenanalyse von Plattformen wie Amazon und Alibaba wurde vereinfacht.
• Türkiye Beispiel :
  • Die Rolle der Datenanalyse im Exportprozess der Türkei.
  • Wichtige Branchen: Textil-, Automobil- und Rüstungsindustrie.

6. Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

• Herausforderungen :
  • Zuverlässigkeit und Verlässlichkeit der Daten.
  • Datenschutz und Regelungen.
  • Mangel an geeigneter Technologieproduktion.
• Zukunftsperspektiven :
  • Breiterer Einsatz erweiterter Analysetools.
  • Der Aufstieg KI-gestützter Handelsplattformen.
  • Die Harmonie der Digitalisierung im globalen Handel.

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