本文目录一览
- 1、怎么查询国外企业信息？
- 2、国外公司怎么查询信息
- 3、在哪里可以查看美国非农数据?
- 4、如何在美联储 找二级市场数据
- 5、如何才能知晓某一产品的海外市场销售数据的统计与调查？
- 6、wto数据库如何查数据
怎么查询国外企业信息？
可以通过国家企业信用信息公示系统查询国外企业信息
1、进入国家企业信用信息公示系统 网站
2、在查询框输入相关企业名称
3、例如输入国外连锁企业沃尔玛
4、点击相关企业信息的查询结果
5、该企业详细信息展示如下
扩展资料：
全国企业信用信息公示系统的系统功能
1、查询范围：各级工商机关登记在册的所有商事主体。
2、查询市场主体信用信息，输入名称或注册号进行查询。系统支持按名称的关键词模糊查询，一次最多显示50条记录。对于无效的查询条件，将不会显示查询结果。
3、市场主体填报年度报告和其他信息，通过本系统选择登记机关所在地区，点击“企业公示信息填报”进行填报。
参考资料来源：百度百科-全国企业信用信息公示系统
国外公司怎么查询信息
需要综合运用 渠道、商业信息查询平台和专业咨询服务等多种途径。一、 渠道查询
1.公司注册局网站：大多数国家都有 的公司注册局或类似机构，这些机构的网站上通常可以查询到公司的基本信息，如公司名称、注册号、注册地址等。
2.政府公告和数据库：一些国家的政府部门会定期发布公司相关的公告和报告，或者提供可供查询的数据库，这些资源可以获取到公司的经营状况、财务状况等信息。
二、商业信息查询平台
1.商业信用平台：市场上存在许多商业信用平台，这些平台提供了丰富的企业信息查询服务，包括公司的信用评级、经营状况、股权结构等。用户可以通过这些平台了解公司的综合实力和市场地位。
2.专业数据库：一些专业的数据库，如邓白氏、天眼查等，收录了全球范围内的大量企业信息，用户可以通过关键词搜索或条件筛选，快速找到目标公司的详细信息。
三、专业咨询服务
1.律师事务所：律师事务所通常具备专业的法律知识和丰富的实践经验，能够为客户提供准确、全面的公司信息查询服务。
2.商业咨询机构：商业咨询机构专注于为企业提供市场研究、竞争分析等服务，他们可以通过专业的渠道和手段，获取到更深入、更具体的公司信息。
综上所述：
查询国外公司信息需要综合运用 渠道、商业信息查询平台和专业咨询服务等多种途径。通过 渠道可以获取到公司的基本信息和 公告；商业信息查询平台则提供了更为丰富和详细的企业数据；而专业咨询服务则能够根据客户的需求，提供定制化的信息查询解决方案。这些途径相互补充，能够帮助用户全面了解目标公司的状况，为商业决策提供参考。
法律依据：
《中华人民共和国公司法》
第六条规定：
设立公司，应当依法向公司登记机关申请设立登记。符合本法规定的设立条件的，由公司登记机关分别登记为有限责任公司或者股份有限公司；不符合本法规定的设立条件的，不得登记为有限责任公司或者股份有限公司。
《中华人民共和国外资企业法》
第四条规定：
外国投资者在中国境内设立外资企业，必须向工商行政管理机关提交有关文件，申请设立登记。外资企业的审批和设立登记，由国务院对外经济贸易主管部门或者国务院授权的机关办理。审批机关应当在收到申请文件之日起九十天内决定批准或者不批准。
在哪里可以查看美国非农数据?
非农数据在大型财经网站上均可查询，在“金石财经”和“华尔街见闻”上都可以查看。?
非农数据是美国劳工部每月的第一个周五对外公布的上个月的就业及薪资等情况报告。对金融市场影响巨大，被誉为外汇市场够做出反应的所有经济指标中的皇冠上的宝石，它是市场最为敏感的月度经济指标。
非农数据是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。分为前值、预期值、和公布值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。
扩展资料：
美国非农就业指数指的是：
美国非农就业数据是美国失业率数据中的一项，反映出农业就业人口以外的新增就业人数，和失业率同时发布，由美国劳工部统计局在每月第一个星期五美国东部时间8:30也就是北京时间星期五20:30发布前一个月的数据。
目前为止，该数据是美国经济指标中最重要的其一，是影响汇市波动最大的经济数据。就业报告通常被誉为外汇市场能够做出反应的所有经济指标中的“皇冠上的宝石”
为敏感的月度经济指标,投资者通常能从中看到众多市场敏感的信息。其中外汇市场特别重视的是随季节性调整的每月就业人数的变化情况。比如,强劲的非农就业情况表明了一个健康的经济状况,并可能预示着更高的利率,而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币价值,反之亦然。
美元和黄金的关系一般是成反比的，就是说美元涨的话，投资者一般会购入美元增值，抛售黄金，
同样，美元跌的话，投资者一般会抛售美元，购入黄金保值增值。
但是任何的规律都不是在所有时期都适用，2008金融危机之后经常会出现，非农就业数据差于预期和低于前值时，出现美元与黄金同时上涨的情况。这样的走势体现了美元的另外一个功能，就是避险。具体走势需要投资者在了数据公布的当时美国和世界的经济情况而定。
交易中数据行情要控制好风险。
参考资料来源：百度百科-美国非农就业指数
如何在美联储 找二级市场数据
直接在research输入就可以。在美联储 的research中输入二级市场数据，就可以查找到了。
证券交易市场，又称“二级市场”、“次级市场”、“证券流通市场”。是指已发行的有价证券买卖流通的场所，是有价证券所有权转让的市场。它为证券持有者提供变现能力，在其需要现金时能够出卖证券得以兑现，并且使新的储蓄者有投资的机会。证券交易市场有证券交易所的场内交易和场外交易二种。交易中心则是证券交易所。证券公司是重要的金融中介机构，投资者通过它与证券市场交易所取得联系，具体交易则委托证券交易商、经纪人等代为办理。
如何才能知晓某一产品的海外市场销售数据的统计与调查？
你是做哪方面的调查？一般都是：1、了解当地市场的消费水平，人口数量，地理位置，竞争对手，人气集中地等等；
2、产品调查包括：品牌认知，认知渠道，产品印象，同类产品对比，价格，
售后服务
百度与谷歌都有关键字推广和网盟推广。
百度统计是免费的。是可以为百度的客户免费添加。
2、这个问题不是很清楚，但是各个统计软件都应该是一段代码，百度统计应该是在百度的后台上可以看到，也就是合作百度推广后才可以看到百度统计的价值，至于其他的不是很清楚。
wto数据库如何查数据
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 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。 页面如下：
但是每次都要手动操作一遍，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。
https://comtrade.un.org/api/get?r=156px=HSps=2015%2C2016%2C2017%2C2018%2C2019p=36rg=1cc=2601type=Cfreq=Ahead=H
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 = requests.get("http://comtrade.un.org/api/get", params=dict(r="156",px="HS",ps="2015,2016,2017,2018,2019",p="36",rg='1',cc='2601',type='C',freq="A")) test.json()
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 http://comtrade.un.org/data/dev/portal/'}, 'message': None, 'count': {'value': 5, 'started': '2020-12-15T02:52:46.3395337+01:00', 'finished': '2020-12-15T02:52:47.0901557+01:00', 'durationSeconds': 0.750622}, 'datasetTimer': {'started': '2020-12-15T02:52:46.3395337+01:00', 'finished': '2020-12-15T02:52:47.8896543+01:00', 'durationSeconds': 1.5501205999999998}}, 'dataset': [{'pfCode': 'H5', 'yr': 2017, 'period': 2017, 'periodDesc': '2017', 'aggrLevel': 4, 'IsLeaf': 0, 'rgCode': 1, 'rgDesc': 'Import', 'rtCode': 156, 'rtTitle': 'China', 'rt3ISO': 'CHN', 'ptCode': 36, 'ptTitle': 'Australia', 'pt3ISO': 'AUS', 'ptCode2': None, 'ptTitle2': '', 'pt3ISO2': '', 'cstCode': '', 'cstDesc': '', 'motCode': '', 'motDesc': '', 'cmdCode': '2601', 'cmdDescE': 'Iron ores and concentrates; including roasted iron pyrites', 'qtCode': 8, 'qtDesc': 'Weight in kilograms', 'qtAltCode': None, 'qtAltDesc': '', 'TradeQuantity': 668420584292, 'AltQuantity': None, 'NetWeight': 668420584292, 'GrossWeight': None, 'TradeValue': 46500341920, 'CIFValue': None, 'FOBValue': None, 'estCode': 0},
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 pd.DataFrame(test.json()['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 = requests.get("http://comtrade.un.org/api/get", params=params) return pd.DataFrame(r.json()['dataset']) Iron_ores = comtrade_data(r="156",px="HS",ps="ALL",p="36",rg='1',cc='2601',type='C',freq="A") Iron_ores[['yr','TradeValue']].iplot(x='yr',y='TradeValue',kind='bar',title='中国自澳大利亚进口铁矿石金额')
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 = soybean.sort_values(by='TradeValue',ascending=False) soybean.iloc[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_usa.join(soybean_import_brazil,lsuffix='_USA',rsuffix='_Brazil') soybean_import_all.iplot(kind='bar',title='中国自美国和巴西进口大豆金额',legend={'orientation':'h','x':0.1,'y':-0.1})
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https://comtrade.un.org/Data/cache/reporterAreas.json
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https://comtrade.un.org/Data/cache/partnerAreas.json
4、查询相关商品对应的HS编码，地址是https://comtrade.un.org/Data/cache/classificationHS.json
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