分箱数据分箱混了，但是总数据分箱是正确的，客人能清关么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-10 13:54 标签： 转运四方如何分箱
分箱数据,装箱情况 英语怎么说呀
the staistics of separated cartonsthe circumstance of packing cartons
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R语言如何对连续数据进行等深（等频）分箱？我主要是想进行数据离散化，有没有什么现成的函数吗？我只知道cut是等宽分箱，请各位前辈指教啊
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请问楼主解决了没有
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论坛法律顾问：王进律师报关资料和清关资料金额不一致 - 报关报检 -
福步外贸论坛(FOB Business Forum) |中国第一外贸论坛
UID 1479847
阅读权限 40
报关资料和清关资料金额不一致
因为我们公司美金账户里剩一些美元没有结汇出来。这次跟一个俄罗斯客户的单子我们报关金额就比实际金额多报了一些。以前也经常这样做的。
但是这个俄罗斯客户让我把报关资料给她看一下，我不知道她要干嘛，推托了一会，我说报关资料跟你们清关的会不一样的，她说要看一下。
我就发给她了，结果她就怒了，说怎么金额不一样，我们报关的资料是会跟着货一起到俄罗斯的 ，我就蒙了，这怎么可能
我解释了半天，她也无法理解，说我们怎么可以这么做，她是不会多付我们钱的，如果到时候清关有问题，会让我们赔偿她的损失
所以我现在想明确一下，我们这么报关到底是行不行？还有俄罗斯清关的时候会不会要报关单，我看网上有人说俄罗斯清关是需要报关单复印件的
那样不是就麻烦了？
资深报关员
UID 1176921
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报关单复印件是可以PS的。。。。。。。。。
报关、单证Q
UID 1721601
阅读权限 0
来自 报关报检单证Q
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UID 1479847
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回复 #2 kedo 的帖子
这样到是也可以
不过他们海关万一发现了呢
UID 1424197
阅读权限 60
我正在走的一票也是同样的原因，多报了两万多美金，是到阿曼的，希望不会遇到楼主同样的问题。
UID 1971129
阅读权限 25
回复 #1 tenacitymelissa 的帖子
相比之下，俄罗斯的海关是比较严的，他们在清关的时候会异常的艰辛。所以俄罗斯的灰色清关可是世界上出了名的。可以在别的国家这样，但是最好不要在俄罗斯这样，并且俄罗斯人的性格就是说一是一，你不能随便跟他更改的。
UID 1860384
阅读权限 40
对于做俄罗斯的单子，报关金额是要和清关文件中的一致的，他们需要我们提供报关单的复印件给他们的，这个复印件也是要用于清关去的，就像前面楼上说的，你只能PS了，祝你好运，不要被俄罗斯海关发现。
其实，俄罗斯海关很黑的，罚点钱应该就没问题了。
还有俄罗斯对重量很严的，去年我们就发生过问题，后来由客人指定的货代在俄罗斯搞定了，就是罚钱了，产生的费用都要我们承担了
UID 1834978
阅读权限 25
回复 #1 tenacitymelissa 的帖子
我的俄罗斯客户也是会跟我要回报关底单的。只要把金额改成跟PI上金额一样就可以了，客户看不出破绽的。
UID 1590404
阅读权限 40
PS就可以了，各个海关数据是不相连通的
UID 1395524
积分 13003
福步币 50 块
阅读权限 80
来自 北京TEL
UID 1089915
阅读权限 40
我也做过到俄罗斯的单子，客户要求清关金额少做一点，没碰到过不能清关的问题。一般两个金额不一致不影响清关的，报关金额对方是不知道的，海关数据是不相通的。至于客户为什么要找你要报关单，这个就不知道了
UID 2579101
阅读权限 40
俄罗斯那边查得比较严，我的俄罗斯的客户很谨慎。
当前时区 GMT+8, 现在时间是
Powered by D1scuz! && 2001-数据规格化_分箱理论
最近给电信做营销用户响应度排名名单，用的是clementine的RFM模型，在分箱这块因为把频数视作主要的因素，所以比较重视。结果发现了分箱中的一些有趣地方。
首先，分箱的目的在于使数据规格化，从而可以实现不同量级之间数据的一个比较。比如身高跟体重的数据，如果通过分箱来处理，最终便都会被规格化成分箱数，而分箱数体现的是该数据在字段中的位置，如某数据中身高最高为190cm，分箱数为9，则规格化后值为9。同样分箱的数量体现的是对不同变量的权重分配，如认为体重对高血压的影响大于身高，可以通过将体重的分箱数设为9，身高的分箱数设为5这样来进行权重分配。
其次，Clementine的RFM分箱基本采用的是等宽分箱的方法，类似于N分位分箱。缺点：实际分析中，尤其是一些预测类挖掘中，根据金字塔法则，常常低端用户都是占了大部分，其他少部分客户则包含了不同种类的客户信息，如果单纯的采用等宽分箱的方法，容易忽略掉这些用户的多样性特征。在情况允许的时候可以考虑丢弃部分低端用户再进行分箱；也可以通过增加分箱数的方法来解决（可惜clementine的RFM模型最大分箱数只有9个，不过可以考虑通过分箱节点来实现，不过则需要自己手动完成RFM模型的设置工作）
其次，如果不想忽略任何变量特征的差异，可以考虑通过另一种方法来进行规格化，如k-means中采用的规格化方法(N-Xmin)/Xmax-Xmin（数据在0-1之间）,但是这样做的缺点也是很明显的，如果字段的分布极不均匀，尤其当出现离群值时，对不同变量间的比较影响便会很大。如订购彩铃的用户中，月订购次数最多是100次，其次是11次，后面分布较均匀；而月费用最高是100元，其次是99元，后面分布较均匀。这样一下子便会使规格化后的月订购次数值远远低于月费用。其实本质上也相当于是给两个变量之间进行了一次权重分配。
总之，当需要对不同变量进行比较时，往往会考虑采用规格化方法，但是采用不同的规格化方法对数据分布的要求各不相同，如果事先没有很好的了解数据的分布情况，是很容易导致对变量值产生较大扭曲，影响到规格化的实际目的。
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