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HS Nomenclature|国际贸易数据集|商品分类数据集

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github2024-05-15 更新2024-05-31 收录
国际贸易
商品分类
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https://github.com/datasets/harmonized-system
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资源简介:
协调商品描述和编码系统,也称为协调系统(HS)关税命名法,是一个国际标准化的名称和数字系统,用于分类贸易产品。

The Harmonized Commodity Description and Coding System, also known as the Harmonized System (HS) tariff nomenclature, is an internationally standardized system of names and numbers for classifying traded products.
创建时间:
2016-12-20
原始信息汇总

数据集概述

数据来源

  • 数据来源于联合国商品贸易统计数据库(UN Comtrade)。

数据内容

  • 数据集包含的内容为“HS命名法”,这是一种国际标准化的商品描述和编码系统,用于分类贸易产品。

数据格式

  • 数据以PDF文件形式提供。

许可证

  • 所有数据遵循开放数据共享公共领域贡献和许可协议(ODC PDDL)。
AI搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
HS Nomenclature数据集的构建基于国际标准化的商品描述和编码系统,即Harmonized System(HS)。该数据集的核心内容来源于世界海关组织(WCO)发布的PDF文件,这些文件详细列出了全球贸易商品的分类信息。此外,数据集还整合了联合国贸易数据库(UN Comtrade)的相关数据,确保了信息的全面性和权威性。通过这种多源数据的整合,HS Nomenclature数据集为全球贸易商品的分类和编码提供了统一的标准。
特点
HS Nomenclature数据集的主要特点在于其国际标准化和权威性。该数据集不仅涵盖了广泛的商品类别,还通过统一的编码系统,使得不同国家和地区的贸易数据能够进行有效的比较和分析。此外,数据集的开放性也是其显著特点之一,所有数据均采用ODC公共领域许可(PDDL),确保了数据的自由使用和共享。
使用方法
HS Nomenclature数据集的使用方法相对直接。用户可以通过访问数据集的官方来源或相关API接口,获取所需的商品分类和编码信息。该数据集适用于多种应用场景,包括国际贸易分析、海关管理、商品市场研究等。用户可以根据具体需求,筛选和提取相关的商品分类数据,进行进一步的分析和应用。
背景与挑战
背景概述
HS Nomenclature数据集源自国际标准化的商品描述与编码系统,即《协调制度》(Harmonized System, HS),该系统由世界海关组织(WCO)制定,旨在为全球贸易产品提供统一的分类标准。该数据集的核心研究问题在于如何通过标准化编码简化国际贸易中的商品分类与统计工作,从而促进全球贸易的透明度和效率。HS Nomenclature的创建不仅为国际贸易提供了基础性支持,还对相关领域的研究与政策制定产生了深远影响。
当前挑战
HS Nomenclature数据集在构建过程中面临的主要挑战包括:首先,如何从复杂的PDF文件中提取并结构化商品分类信息,确保数据的准确性与一致性;其次,由于国际贸易商品种类繁多且不断变化,如何及时更新数据集以反映最新的商品分类标准,成为一项持续的技术与管理挑战。此外,数据集的应用领域广泛,涉及贸易统计、关税政策等多个方面,如何确保数据在不同应用场景下的适用性与可靠性,也是该数据集面临的重要问题。
常用场景
经典使用场景
HS Nomenclature数据集在国际贸易领域中具有经典应用,主要用于商品分类和关税计算。通过该数据集,用户可以获取全球范围内商品的标准化描述和编码,从而实现商品的精确分类和关税的准确计算。这一应用场景在海关、进出口企业以及国际贸易研究中尤为重要,有助于提高贸易效率和透明度。
解决学术问题
HS Nomenclature数据集解决了国际贸易研究中的商品分类标准化问题。通过提供统一的商品描述和编码系统,该数据集为学者和研究人员提供了标准化的数据基础,使得跨国的贸易数据分析和比较成为可能。这不仅促进了国际贸易理论的发展,也为政策制定者提供了科学依据,推动了全球贸易的协调与合作。
衍生相关工作
HS Nomenclature数据集的广泛应用催生了一系列相关研究和工作。例如,基于该数据集的商品分类算法研究,旨在提高分类的准确性和效率;国际贸易政策分析,利用该数据集进行关税结构和贸易壁垒的研究;以及全球供应链优化,通过分析商品编码和贸易数据,优化跨国企业的供应链管理。这些衍生工作进一步拓展了HS Nomenclature数据集的应用范围和影响力。
以上内容由AI搜集并总结生成
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