2.1 认识UNC查询主界面

工欲善其事，必先利其器。

掌握以下这些查询术语，让你的数据查询之路如虎添翼。

作为正式教程的第一部分，我们开始吧。

作为全系列教程的第一课，相信不少人之前已经进入过 UNC的高级数据查询页面 。或许是误打误撞，或许是有意筹划，但大多数人第一时间进入这个页面，很显然会是一头雾水：我在看什么？我要干什么？

我们接下来就来一步一步解决这些问题。

2.1 认识UNC查询主界面

截至本文成稿，UNC主界面长这样：

我们来一步一步拆解各项参数，帮助阅读此页面的读者完成第一次自主查询。相信我，很简单，读完本文后都能做到。 如果你愿意的话，也可以打开一开始的页面一起做。

2.2 TYPE OF PRODUCT(商品种类)

正如我们一开始向大家展示的，商品种类(TYPE OF PRODUCT)有两种：商品贸易(Goods) 和 服务贸易(Service)。 商品贸易和服务贸易适用完全不同的查询标准和查询参数。因此我们接下来将分为两个小节，向读者讲解完整的查询步骤，让大家完成自己的第一次查询。

2.2.1 基于商品贸易的数据查询

如果你想查询商品贸易数据，请跟随以下的步骤选择每一条参数。

1.Frequency(频率)

Annual(年度) / Monthly(月度)

知识穿透： 看宏观选大市场：选 Annual。年度数据最全、最准，适合做 3-5 年的趋势分析。 看淡旺季做备货：选 Monthly。但要注意，很多国家（尤其是发展中国家）的月度数据上报非常滞后，甚至缺失。

2. Classifications（分类标准）

HS / SITC / BEC。 > 知识穿透：目前阶段，请锁定 HS。 > HS是全球通用的海关商品编码。全球统一到前 6 位。比如 090111 代表“未焙炒的咖啡豆”。 在国内出口报关用的前6位，和美国海关接收时看到的前6位是一模一样的。而后两位各个国家都不同。

3.HS Commodity Codes (HS代码)

可以通过第三方网站查询HS编码。搜索引擎搜索"HS编码"即可。 依然请注意：前6位是一模一样的。而后两位各个国家都不同。

4. Periods (year, month)

报告期限。需要注意，某些发展中国家上报数据可能会有缺失或延迟，这是正常现象。

5. Reporters、Partners和Trade Flow三元组(重中之重)

Reporters，是指（报告国/申报国）；Partners是指（贸易伙伴国）；Trade Flow有两个方向我们举一个第一人称的例子来理解这个问题：

现在中国向美国出口5公斤大米。 A.Reporter是中国，从中国的视角（第一人称）来看，我 向 美国 出口 5kg 大米。那么Partner就是美国，显而易见；Trade flow 就是Export. B.但是你如果从美国的视角来看，进行一下视角转换呢？Reporter是美国， 中国 向 我 进口 5kg 大米。站在美国的视角来看，我的Partner就是中国了！显而易见此时Trade Flow就是Import.

5.1.高级玩法A：商品贸易的镜像数据

以后我们用 Python 处理数据会发现，查法A和查法B的金额往往对不上（因为运费、关税、统计口径甚至虚报等原因）。查法B被称为查法A的 “镜像数据” 。当某些国家（如战乱国）不主动上报数据（Reporter为空）时，我们就必须利用其他国家作为 Reporter 反向推导。

6.Periods（时间周期）

你要查哪一年的数据？

知识穿透：可以多选。比如同时选中 2021, 2022, 2023。

2.2.2 几条常见的坑点

1.World 与 All 的“影分身之术”（数据无故翻倍之谜）

你下载了一份中国对全球各国的出口数据，丢进 Excel 做数据透视表求和，或者放到 Power BI 里拉了一个柱状图。结果老板一看数字大怒：“中国去年的出口总额怎么可能比全球 GDP 还高？！”

这主要是PARTNER参数造成的。

Partner = All，联合国会老老实实把中国对美国、对日本、对德国……等全球近 200 个国家的交易一行一行地全部给你拉出来。

Partner = World（全球汇总计，代码为 W00）： 它是联合国帮你提前算好的一行 “总计数据”。它代表中国对全世界所有国家出口额的总和。

最佳实践:

在 GUI 阶段如果只想看宏观大数，Partner 就只选 World；如果要分析各个国家的排名，就选 All，千万不要在搜索框里把两个同时勾上。

在数据清洗阶段在 Excel 里，养成习惯第一步就把 Partner 列里的 World（或国家代码 W00）筛选并删除/隐藏；在 SQL 或 Power BI 里，写死一个过滤条件：WHERE Partner <> ‘World’。

2.不可名状的 2nd Partner（不要瞎选，All 和 World 依然致命）

这其实是第一个坑的“变种”，但在处理更复杂的供应链溯源时极其致命。

知识点穿透（什么是 2nd Partner）： 正常的贸易是 A国 卖给 B国。但有时存在“转口贸易”或“原产地追溯”。2nd Partner 通常指的是 “原产国”或“发货国”。

虽然初期不涉及，但有些人看着这个下拉框，强迫症发作，顺手就选了 All 或 World，觉得“反正是全选，数据更全”。

一旦你在这里瞎选，你的数据维度会被瞬间打碎。

如果你选了 Partner = USA 且 2nd Partner = All，你会发现原本一行“中国出口到美国”的数据，裂变成了几十行（因为这批货里可能包含了原产自不同国家的零部件）。

更可怕的是，如果你在 2nd Partner 里混选了 All 和 World，再结合上面提到的求和翻倍问题，你的数据可能会变成原值的 3倍、4倍甚至错乱无穷大。

最佳实践:只要不是为了专门研究复杂的原产地或转口贸易，2nd Partner 请坚决地保持默认的 World。

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

了解了基本参数和常见坑点后，请打开 UNC的主查询页面 ，尝试独立完成以下三个循序渐进的实战任务。这不仅能帮你巩固本章所学，更是为了接下来引入代码自动化查询打下坚实的业务逻辑基础。 任务一：经典跑通（商品贸易基础）

背景：假设你是一家国内咖啡豆贸易商的数据分析师，老板想了解 2023 年中国向美国、德国、日本出口了多少“未焙炒的咖啡豆”。

TYPE OF PRODUCT：Goods

Frequency：Annual

Periods：2023

Reporter：China

Partner：USA, Germany, Japan（防坑提示：这里请手动输入并勾选这三个国家，千万不要选 All 或 World）

Trade Flow：Export

HS Code：090111 🎯 验收标准：点击查询或下载数据后，你应该能看到清晰的 3 行核心数据，并且能够分别读出对这三个国家的 Trade Value (US$)（贸易额）和 Net Weight（净重）。

任务二：视角转换（寻找“镜像数据”）

背景：接着任务一，我们现在要用“镜像数据”来做个交叉验证，看看美国海关那边的统计口径和中国海关的数据差异有多大。

参数修改：保持其他参数不变，但这次请将 Reporter 改为 USA，将 Partner 改为 China，并将 Trade Flow 改为 Import（进口）。

思考题：这是美国视角的“从中国进口咖啡豆”。

🎯 验收标准：对比一下任务二（美国报进口）和任务一（中国报出口）中，中美两国关于这批咖啡豆的 Trade Value (US$)。你会发现这两个数字并不完全相等。

知识穿透：为什么对不上？因为通常出口国按照 FOB（离岸价）申报，进口国按照 CIF（到岸价，包含运费和保费）申报，外加在途时间跨年等因素。这就是真实商业世界的数据常态。

任务三：虚拟出海（服务贸易初探）

背景：你的朋友在做软件外包和游戏出海，想看看中国近两年在“IT与信息服务”领域的整体出海大盘数据。

TYPE OF PRODUCT：切换为 Services

Frequency：Annual（回忆一下，服务贸易没有月度数据）

Periods：2022, 2023

Reporter：China

Partner：World（防坑提示：我们只看宏观大数，所以选 World 总计即可）

Trade Flow：Export

EBOPS分类：在搜索框中寻找 Telecommunications, computer, and information services 相关的选项。

🎯 验收标准：成功拉出这两年的数据。请亲自观察一下数据表，确认 Net Weight 和 Qty 这几列是不是如同我们所说的，全都是空的？