中國參與世界自由貿易可行性分析。傳統的國際貿易理論側重于解釋貿易產生的原因、模式和福利效果，而忽視了現實世界中的一個重要問題，即貿易流量的決定。自20世紀六十年代以來發展起來的引力模型為詮釋雙邊貿易流量提供了有力的分析工具。本文將運用引力模型來解釋中國與主要發達國家和新興市場經濟體的雙邊貿易流量的決定，從而測算中國的出口潛力，并進一步分析決定出口潛力的各種結構性因素，從而為改善中國貿易績效提供一個可供參考的研究依據。
1、引力模型公式：LnXij=b0+b1lnyi+b2lnyj+b3lnDij+b4Fij+E
其中，b0：常數；Xij：i國和j國之間的貿易量；yi：i國的GDP；yj：j國的GDP；Dij：i國到j國的距離；Fij：i國和j國之間的自由貿易機制，有自由貿易，取1，無自由貿易，取0；E：誤差修正系數；b1-b4：變量參數。
2、樣本數據。本文選取了美國、日本、俄羅斯、韓國、印度、墨西哥、南非為參照對象，利用2005年中國對這些國家出口貿易流量的界面數據進行引力模型的回歸測算，其結果表明我國在今后的對外貿易中應該有所取舍。之所以將上述貿易模式作為研究對象，基于以下幾點考慮：第一，所選取的幾個國家，有發達國家，也有發展中國家，并且大都是中國前50位的主要貿易伙伴。第二，中國與這些國家簽訂自由貿易協定都在經歷著艱難的歷程。因此，本文希望通過對中國的出口流量分析，找出障礙的部分影響因素，為今后發展指明方向。
3、數據來源及說明。各樣本國家之間的雙邊貿易流量（出口額）來自聯合國COMTRADE數據庫，2005年各樣本國的GDP來自國際貨幣基金組織（IMF）數據庫，兩國的距離數來自網站買粉絲.indo.買粉絲中的Distance Calculator，自由貿易機制的選取以兩國是否已經簽訂最終自由貿易協定為準。
本文采用普通最小二乘法，基于截面數據進行多元線性回歸分析。鑒于所使用的樣本為單一時點的截面數據，模型應當不存在序列相關問題，而通過對數變換也基本上克服了引力方程的異方差問題。可能出現的問題是變量的內生性，如貿易量與收入多重共線性，以及忽略出口國和進口國特定效應所帶來的設定誤差，這些可能會導致模型回歸結果出現某些偏差。
4、回歸分析結果
如表2所示，本文選取了7個國家的樣本數據進行回歸分析，但由于2005年中國國內的GDP總值是保持不變的，因此不能作為解釋變量。另外，中國與這些國家都沒有簽訂FTA，所以自由貿易機制取值全部為0。這樣，原方程就可以改寫為：
Xij=b0+b1lnyi+b2lnDij
其中，yi為樣本國的GDP。最后，線性回歸方程可表示為：Xij=28050.08691+0.01408723345•yi-3.030989433•Dij。根據回歸分析，我們得到中國對這7個國家出口流量的擬合值。
對出口貿易潛力的估算是運用引力模型擬合理論或自然狀態下的潛在出口額，然后將一國的實際出口水平與擬合水平進行比較，若實際值低于擬合值，為貿易不足；若實際值高于擬合值，為貿易過度。運用表3的數據，我們得到表4的比值。總體上來說，我國2005年的出口流量，主要表現為對美國、韓國和南非的出口，大體上基本持平，對日本和墨西哥的出口表現過度。另外，對俄羅斯、印度的出口表現為不足。說明我國對發達國家的出口高于發展中國家，在發展中國家的市場潛力還有待挖掘。
物流企業行業環境分析一般采用以下分析模型
該模型的內容是
物流企業環境分析的意義
物流宏觀環境的要素
物流行業環境的各關鍵環節
物流企業環境的分類
物流的內部環境分析了解物流環境的概念
物流流程的環境分析
一般情況下，產業關聯效應和市場集中度較為常用：
市場集中度(Market Concentration Rate)：
是對整個行業的市場結構集中程度的測量指標，它用來衡量企業的數目和相對規模的差異，是市場勢力的重要量化指標。市場集中度是決定市場結構最基本、最重要的因素, 集中體現了市場的競爭和壟斷程度,經常使用的集中度計量指標有：行業集中率（CRn）、赫爾芬達爾—赫希曼指數（Herfindahl-HirschmanIndex，縮寫：HHI，以下簡稱赫希曼指數）、洛侖茲曲線、基尼系數、逆指數和熵指數等，其中集中率（CRn）與赫希曼指數（HHI ）兩個指標被經常運用在反壟斷經濟分析之中。
產業關聯效應：
是指某一產業由于自身的發展而引起其它相關產業發展的作用效果.由于各種產業的特點不同,關聯效應大小以及強弱也不同.
產業向后關聯效應:指某一產業的發展而引起其下游產業發展的作用效果.
產業向前關聯效應:指某一產業的發展引起其上游產業發展的作用效果.
【導讀】在進行數據分析時，那就會提及數據分析模型。在進行數據分析之前，首先要建立一個數據分析模型。根據模型的內容，將其細分為不同的數據指標以進行詳細分析，最后得到所需的分析結果以及分析結論。那么，常見的數據分析模型有哪些呢?
1.行為事件分析
行為事件分析方法，研究某種行為事件對企業組織價值的影響程度。公司通過研究與事件發生有關的所有因素來挖掘或跟蹤用戶行為事件背后的原因，公司可以使用它來跟蹤或記錄用戶行為或業務流程，例如用戶注冊，瀏覽產品詳細信息頁面，成功的投資，現金提取等交互影響。
2.漏斗分析模型
漏斗分析是一組過程分析，可以科學地反映用戶的行為以及從頭到尾的用戶轉化率的重要分析模型。
漏斗分析模型已廣泛用于日常數據操作，例如流量監控和產品目標轉化。例如，在產品服務平臺中，實時用戶從激活APP到支出開始，一般用戶的購物路徑是激活APP，注冊帳戶，進入實時空間，交互行為和禮物支出。
3.留存分析模型
新客戶是否完成了您對用戶將來要做行為的期望?如付款單等;社交產品可以改善對新注冊用戶的指導流程，并希望提高注冊后用戶的參與度，如何進行驗證?我想確定產品變更是否有效。
4.分布分析模型
分布分析是在特定指標下對用戶的頻率和總量進行分類顯示。它可以顯示單個用戶對產品的依賴程度，分析不同地區和不同時間段內客戶購買的不同類型產品的數量，購買頻率等，以幫助運營商了解當前客戶狀態和客戶運營情況。
5.點擊分析模型
用一種特殊的突出顯示顏色形式用于顯示頁面或頁面組區域(具有相同結構的頁面，例如產品詳細信息頁面，官方網站博客等)中不同元素的點擊密度的圖表。包括元素被單擊的次數，比例，被單擊的用戶列表以及按鈕的當前和歷史內容等因素。
1、PEST 分析模型：主要針對宏觀市場環境進行分析，從政治、經濟、社會以及技術四個維度對產品或服務是否適合進入市場進行數據化的分析，最終得到結論，輔助判斷產品或服務是否滿足大環境。
2、5W2H 分析模型：應用場景較廣，可用于對用戶行為進行分析以及產品業務分析。
3、邏輯樹分析模型主要針對已知問題進行分析，通過對已知問題的細化分析，通過分析結論找到問題的最優解決方案。
4、4P 營銷理論模型：主要用于公司或其中某一個產品線的整體運營情況分析，通過分析結論，輔助決策近期運營計劃與方案。
5、用戶行為分析模型：應用場景比較單一，完全針對用戶的行為進行研究分析。
SWOT模型
商務數據分析是指以商業理論為基礎，從數據分析出發，依靠統計工具，以決策優化為目的，洞察數據背后的規律，為商業創造最大價值的方法
在該方法中內部環境分析，競爭環境分析最常用的模型為SWOT模型
同時該模型就是將與研究對象密切相關的各種主要內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等進行列舉出來的模型