1. Introduction

• Importance du commerce extérieur :L’évolution de l’économie mondiale et le rôle des pays dans leur croissance.
• Définition des systèmes d'analyse de données et d'aide à la décision :Comment existe-t-il des conceptions différentes dans le commerce extérieur avec les technologies modernes ?

2. Le rôle de l’analyse des données dans le commerce extérieur

• Définition de l'analyse de données :Caractéristiques et interprétation des données structurées et non structurées.
• Types de données sur le commerce extérieur :Données d'export-import, données logistiques, développement de la clientèle, tendances du marché.
• Sources de données :
  • Rapports sur les douanes et le commerce extérieur
  • Données provenant d'organisations commerciales internationales (UN Comtrade, ITC, etc.)
  • Plateformes Big Data (navigation Web, médias sociaux, actualités).
• Analyse :
  • Analyse des parties de quels intervalles.
  • Configuration de la configuration tarifaire.
  • Analyse concurrentielle.

3. Systèmes d'aide à la décision (SAD)

• Définition et importance de KDS :
  • Des systèmes qui guident les dirigeants à travers les détails de la prise de décision.
• Composants du DSS :
  • Gestion des données : stockage et application des données.
  • Outils d'analyse : Outils de business intelligence et de visualisation.
  • Modélisation : Analyse de scénarios et modèles prédictifs.
• Domaines d'utilisation :
  • Gestion de la chaîne d'accès.
  • Efficacité de l'utilisation du marché.
  • Analyse des risques (par exemple, taux de change et risques géopolitiques).

4. L’impact du Big Data et de l’intelligence artificielle

• Le rôle du Big Data dans le commerce extérieur :
  • Faire des prédictions avec des ensembles de données plus volumineux.
  • Développement de processus en logistique et supply chain.
• Apprentissage automatique et intelligence artificielle (IA) :
  • Modèles prédictifs : marchés d'exportation et prévision de la demande.
  • Automatisation : détails commerciaux et douaniers intelligents.
• Technologie Blockchain :
  • Assurer la transparence et la sécurité des transactions commerciales.

5. Exemples d'applications

• Applications sectorielles :
  • Exportation de produits agricoles.
  • Tendances commerciales dans le secteur de la technologie et de l’électronique.
• Stratégies efficaces :
  • L’analyse des données de plateformes telles qu’Amazon et Alibaba a été simplifiée.
• Exemple de la Turquie :
  • Le rôle de l'analyse des données dans le processus d'exportation de la Turquie.
  • Secteurs d'activité importants : Textile, automobile, industrie de défense.

6. Défis et perspectives d’avenir

• défis :
  • Fiabilité et fiabilité des données.
  • Confidentialité des données et réglementations.
  • Manque de technologie de production adéquate.
• Perspectives d'avenir :
  • Utilisation plus large d’outils d’analyse avancés.
  • L’essor des plateformes de trading basées sur l’IA.
  • L'harmonie de la numérisation dans le commerce mondial.

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