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它们收集这些信息的目的只是为了更加细致地把握每一位用户的需求,从而化地提升销售额。FBA头程大数据的使用方式也可以分为宏观和微观两种。前者分析由数百万人乃至数千万人构成的群体,并总结出一定的模式与规律;后者记录某一位用户的行为历史,并总结出此人今后的行为模式。两者的共同之处在于,它们都会对海量数据进行收集和分析,并从中发现特定的模式。运用大数据的终目的是灵活运用每一位用户的细分单位信息,预测未来发生某件事的概率,以此为决策提供参考。
FBA头程在大数据时代到来之前,获得如此海量的数据本身就十分困难。即便能够获得数千人的数据,也只能从中抽样,提出假设并验证,然后以此为依据推测整个群体的情况。在大数据时代,直接对整个群体进行统计和分析已经成为现实。至少,我们不再需要从理论上提出假设并验证了。

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赤道与您分享掌握进口船舶的动态。

掌握进口船舶动态和船期，对于做好港口工作，及时合理安排进口船舶卸货，尽快将货物交付给收货人是极其重要的。货运代理应填写运输卡和进口船舶动态表。在安排船货时，无论是国内班轮还是国外班轮都要认真按船、航次填写，作为船货安排的依据。运输卡的内容包括船名、船期、各港所配货物的主要货类、数量、实装量、抵达港口的时间。如有特殊货物(如甲板货、重大货物的危险货物)，应列出，以便提前做好卸货安排。

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赤道与您分享前述已经有文献说明引力跨境物流采用固定效应估计可以在一定程度上消除解释变量的内生性问题。采用的PPML估计方法属于计数跨境物流，已经可以认为本估计不存在变量的内生性问题。为了更好地说明本估计不存在贸易量变化以及GDP变化对双边航空运输自由化程度变化的“反馈效应”，将进一步做严格外生性的检验。Wooldridge建议在固定效应面板估计中通过加入t+1时间的解释变量作为附加解释变量，只要附加解释变量不显著，则说明解释变量与被解释变量和其他解释变量之间不存在内生性。利用这个方法很好地地证明了自由贸易协定（FTA）在固定效应面板估计中的严格外生性。因此，也采用这个方法来证明双边航空运输自由化(asa)的变化与贸易(trade)变化无关。估计跨境物流加入了t+1时间的解释变量asa，估计结果显示asa+1作为附加变量加入跨境物流后，解释变量asa的系数没有什么变动，同时仍然显著，但附加变量asa+1不仅系数很小，而且根本不显著，说明双边航空运输协定对贸易产生了影响，但不存在贸易以及GDP对双边航空运输协定的“反馈效应”。