자주 묻는 질문(FAQ)

ABRAMS world trade wiki는 World Trade Organization (http://wto.org), UN Comtrade (https://comtrade.un.org) 및 각국 정부 및 관련 기관을 포함한 다양한 출처에서 수십억 개의 데이터를 바탕으로 기반을 구축합니다. 이 데이터는 정보 자유법(Freedom of Information Act) (https://en.wikipedia.org/wiki/Freedom_of_information)에 따라 합법적으로 접근할 수 있습니다. ABRAMS world trade wiki에서는 이러한 국제 데이터를 체계적으로 처리하여 글로벌 무역에 대한 투명성, 보안 및 신뢰를 지원합니다. 우리는 수십 년 동안 국제적 헌신과 네트워크를 통해 세계 무역 발전에 큰 도움을 준 다양한 세계 조직과 이 원칙을 공유합니다:

세계 무역 기구 WTO: https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/what_we_do_e.htm

유엔 Comtrade: https://comtrade.un.org

세계 관세 기구 WCO: http://www.wcoomd.org/en/about-us.aspx http://www.wcoomd.org/en.aspx

광범위한 대상 그룹은 다음과 같이 대략적으로 나눌 수 있습니다:

• 정부
• 기자
• 물류
• 기업
• 컨설턴트
• 연구원

네, 이 법적으로 획득된 원시 데이터의 출처는 공개적으로 이용 가능한 소스입니다. 다른 이해 관계자도 관련 기관에서 이러한 원시 데이터를 획득할 수 있으며, 이론적으로는 ABRAMS 위키의 경우와 같이 수년간의 힘든 작업, 포괄적인 프로그래밍, 그리고 전문 직원의 헌신으로 이루어진 동일한 처리된 지식을 통합할 수 있습니다.

세계 여러 나라에서는, 1960년대부터 시작해, 정보 자유법(Freedom of Information Act) (https://en.wikipedia.org/wiki/Freedomofinformation)에 따라 다양한 형태의 세계 무역 데이터에 완전히 합법적으로 접근할 수 있도록 허용하고 있습니다. 이러한 데이터를 공개하는 동기는 다양할 수 있으며, 자국의 경제를 강화하는 것부터 시작해, 불법적인 비즈니스 관행 및 부패 예를 들어, 위조품, 금지 또는 제한된 상품의 수입/수출, 관세 사기 등을 식별하는 데까지 이릅니다.

기업 정보 공개는 모든 국가에서 동일하게 시행되는 것은 아닙니다. 예를 들어 독일에서는 수만 개의 기업의 연간 재무제표 및 손익계산서가 공개되어 (www.bundesanzeiger.de) 일반 대중에게 열려 있습니다. 그러나 다른 국가에서는 재무 정보의 공개가 전혀 알려지지 않았고, 상장된 기업이 이미 다른 공개 요건을 충족하는 경우, 민간 기업의 재무 정보는 기밀로 간주되어야 한다는 것이 일반적인 여론입니다. 그러나 독일에서는 재무 정보의 연례 공개가 법적 의무이며, 기한 내에 공개되지 않으면 높은 벌금이 부과됩니다.

다른 나라에서는 세계 무역을 최대한 투명하게 하기 위해 기업의 무역 데이터를 공개하거나 접근 권한을 부여하는 것이 일반적인 상식입니다.

세계 무역에서 투명성의 이점 예시:

법률 및 조약 준수, 예를 들어, 세계 무역 기구(WTO)가 체계적으로 기록한 반덤핑 규정 준수: https://www.wto.org/english/tratop_e/adp_e/adp_e.htm

카르텔 제거 및 경쟁 촉진, 예를 들어, 국내외 독점 금지 당국(참조: https://en.wikipedia.org/wiki/Competition_regulator)

독점 금지법은 거의 모든 산업 및 사업의 모든 단계에 적용되는 법률입니다. 이 법률은 무역을 제한하는 다양한 관행을 금지합니다. 불법적인 관행의 예로는 가격 담합 음모, 특정 시장의 경쟁력을 약화시킬 가능성이 있는 기업 합병, 독점력을 달성하거나 유지하기 위해 설계된 약탈적 행위 등이 있습니다. 이러한 법률이나 당국은 개방된 시장 경제를 가진 거의 모든 국가에서 공통적입니다.

많은 국가의 독점 금지 당국은 유럽 경쟁 당국, 유럽 경쟁 네트워크, 국제 경쟁 네트워크 또는 OECD와 같은 조직에서 경험을 공유합니다.

예를 들어 독일에서는 연방 독점 금지청(Bundeskartellamt)이 기능적이고 경쟁력 있는 규제 원칙을 책임지고 있습니다. 이는 독점 금지법 GWB(참조: https://www.gesetze-im-internet.de/gwb/)에 명시적으로 기반하여 자유 무역을 제한하는 불법 또는 금지된 경쟁 관행을 방지합니다.

상표 보호, 예를 들어, 세계 관세 기구(WCO)에 의한 제품 위조 조직 범죄 퇴치: http://www.wcoomd.org/en.aspx

세계 무역의 투명성에 대한 긍정적인 논거는 명백하며, WTO, WCO 및 UN Comtrade의 기본 의도에 잘 요약되어 있습니다:

세계 무역 기구 WTO: https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/10thi_e/10thi00_e.htm

세계 관세 기구 WCO: http://www.wcoomd.org/en/about-us.aspx

UN Comtrade: https://comtradeplus.un.org/

여러 출처에서 2007년부터 데이터베이스에 데이터를 보유하고 있습니다. 명확성과 성능을 위해 기본적인 세분화를 진행했습니다:

"Market Intelligence"에서는 2010년 이후의 주요 통계 수입 및 수출 데이터를 준비했습니다. 달력 연도 업데이트는 보통 다음 해 중반에 보고 국가의 모든 보고서를 요약함으로써 이루어집니다(수십 년 동안 대부분의 세계 국가들은 HS 코드에 따라 상품 카테고리를 UN Comtrade에 보고하고 있습니다. 우리는 이들의 데이터베이스와 API를 통해 연결되어 데이터를 처리합니다).

데이터를 가능한 한 완전하고 정확하게 제공하기 위해, 알고리즘을 통해 누락된 국가 보고서를 보간하고 아직 제출되지 않은 보고서를 추세로 시각화하여 외삽했습니다. 이러한 값들은 해당 방식으로 표시됩니다.

상업 데이터의 세부 분석을 위한 섹션, 예를 들어 "Company Transparency"에서는 데이터의 최신성 및 특히 비교 가능성이 가장 중요하기 때문에 2013년 이후의 다양한 데이터베이스의 표준화된 데이터를 제공합니다. 미리 설정된 시간 프레임은 도구의 왼쪽 상단에서 확인할 수 있으며 필요에 따라 조정할 수 있습니다.

"Free Search" 섹션에서는 출처에 따라 2007년까지의 모든 데이터에 일반적으로 접근할 수 있습니다. 일부 국가의 데이터베이스는 2013년부터 시작된다는 점에 유의하십시오.

출처에 따라 무역 데이터는 매일, 매월 또는 분기별로 업데이트됩니다. 개별 사례에서 데이터가 지연될 수 있다는 점을 배제할 수 없습니다. 일반적으로 가능한 한 신속하고 완전하게 데이터를 준비하고 제공할 것입니다. 그러나 모든 무역 데이터의 완전성에 대해서는 책임을 질 수 없음을 강조하고 싶습니다. 제시된 모든 통계, 계산 및 시각화는 항상 저희가 이용할 수 있는 데이터에 기반하며 전 세계 무역의 모든 상관관계를 나타내지는 않습니다.

Port Data Plus는 에티오피아, 방글라데시, 터키 등을 포함한 추가 데이터 패키지입니다.

또한 2015년부터 2022년까지 다양한 항구 소스에서 전송된 선하증권(bills of lading)도 포함되어 있습니다. 이는 세관 데이터로는 확인할 수 없는 무역 흐름에 대한 인사이트를 제공합니다.

2023년부터는 모든 새로운 국가 데이터베이스가 Port Data Plus에 통합되었습니다.

우리 플랫폼의 목적은 방대한 양의 무역 데이터를(60억 개 이상의 기록) 사용자에게 가치를 제공할 수 있는 정보로 변환하여, 다양한 도구를 통해 생성된 인사이트를 결합함으로써 이를 지식으로 전환할 수 있도록 돕는 것입니다. 이를 통해 고객은 더 나은 전략적 결정을 내리거나 예측을 할 수 있으며, 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

우리가 이 정보를 공개하거나 시각화하기 전에, 데이터는 특정 품질과 접근성을 보장하기 위해 처리되고 분석되어야 합니다.

이 변환 과정을 더 잘 이해하기 위해, 각 단계를 아래에 자세히 설명했습니다:

1. 수집 또는 추출

우리의 데이터는 대부분 반구조화되거나 비구조화되고 거래 기반인 다양한 출처에서 가져옵니다. 이는 데이터가 표준 관계형 모델을 따르지 않으며, 항상 자체 설명이 가능하지 않고, 다양한 형식으로 제공되며, 일반적으로 계층적이지 않음을 의미합니다. 데이터는 주로 일상적인 거래(배송)를 처리하는 데이터 입력 애플리케이션을 사용하는 운영 시스템에서 생성되거나, OCR 소프트웨어(광학 문자 인식)를 통해 스캔된 문서에서 생성되어 일정한 오류율을 가진 데이터(텍스트)를 생성합니다. 또는 각국이 보고한 통계 데이터로, 대개는 구조화되어 있지만 항상 검증되지는 않습니다.

2. 변환

데이터를 가져오거나 로드하기 전에, 데이터를 표준 형식으로 변환해야 합니다. 이를 위해 데이터를 분석, 디코딩, 이름 변경, 전환 및 매핑하여 데이터 창고에 적합하도록 만듭니다.

3. 검증

우리는 정량적 및 정성적 분석을 통해 데이터 일관성 프레임워크를 사용하여 데이터를 검증합니다. 이 프레임워크는 데이터 수집에서부터 플랫폼에서 데이터 공개/시각화에 이르기까지 전체 프로세스를 모니터링합니다. 이 방법을 통해 목표의 방법 및 절차에 따라 데이터의 완전성과 정확성을 평가할 수 있습니다.

4. 유효성 검사

시스템이 정확성, 반복성, 재현성, 안정성 및 안전성에 대한 요구 사항과 사양을 충족하는지 확인하기 위해, 우리는 데이터 유형, 코드 및 교차 참조 및 구조화된 유효성 검사를 통해 데이터를 검증합니다. 우리의 유효성 검사 방법의 몇 가지 예는 다음과 같습니다:

타당성 검사: 필드의 데이터가 예상 값과 일치하는지 확인합니다.
시스템 간 타당성 검사: 다른 시스템의 데이터를 비교하여 일관성이 있는지 확인합니다.
체크섬: 모든 레코드에 나타나는 하나 이상의 숫자 필드에서 수행된 총계입니다.
기수성 검사: 레코드에 관련 레코드가 유효한 수인지 확인합니다.

5. 정리

데이터를 데이터 창고에서 정리하기 전에, 데이터 정리 또는 데이터 스크러빙이 필수적입니다. 데이터 정리의 중요한 작업은 다음과 같습니다:

중복된 기록을 제거하고 병합합니다. 데이터 입력 오류로 인한 잘못된 데이터 값 또는 누락된 값을 탐지합니다. 다른 입력 형식과 약어 사용(예: ONE vs "1" 또는 Ltd. 대신 Limited)으로 인해 일관되지 않은 값 명명 규칙을 발견합니다. 회사 이름이 여러 가지로 작성되었거나, 철자가 잘못되었거나, 주소가 부정확하거나 추가 정보로 인해 오염된 경우 이를 정리합니다.

6. 조직화 및 표준화

데이터를 마이닝하기 전에, 공통 정의, 형식, 요소 및 구조를 가지고 조직화, 구조화 및 표준화하여 분석 및 해석을 위한 나중에 정의된 "비즈니스 레이어"에 맞추어야 합니다. 이를 위해 20가지 이상의 복잡한 알고리즘과 다양한 프로그래밍 언어를 사용합니다.

7. 데이터 강화

데이터 강화를 통해 통합 데이터의 비즈니스 가치를 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터 강화의 몇 가지 예는 다음과 같습니다:

기존 데이터와 들어오는 기록을 일치시켜 새로운 배송, 제품, 고객 또는 공급업체를 식별합니다.
레코드 또는 데이터베이스의 다른 데이터를 기반으로 잘못된 데이터를 수정합니다.
다른 이용 가능한 데이터를 기반으로 누락된 값을 보간합니다.

8. 데이터 분석

지식을 향한 변환 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나는 데이터 분석입니다. 데이터 탐색, 데이터 마이닝, 모델링 및 상관관계 분석 외에도 정량적 및 정성적 통계는 데이터 분석의 주요 부분을 차지합니다. 올바른 분석 후에만 데이터를 정보로 변환할 수 있으며, 이를 통해 지식을 구축할 수 있습니다. 여러분의 이해를 돕기 위해:

데이터 탐색: 데이터 세트를 분석하여 주요 특성을 요약하는 접근 방식, 주로 시각적 방법을 사용합니다. 데이터 마이닝: 인공지능, 머신러닝, 통계 및 데이터베이스 시스템의 교차점에서 방법을 포함한 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 계산 과정입니다.

데이터 마이닝은 일반적으로 6가지 작업 클래스에 해당합니다:

이상 감지 - (Outlier/change/deviation detection) 비정상적인 데이터 기록을 식별하거나 추가 조사가 필요한 데이터 오류를 발견합니다. 연관 규칙 학습(의존성 모델링) – 변수 간의 관계를 찾습니다. 클러스터링 – 데이터에서 어떤 방식으로든 "유사한" 그룹과 구조를 발견하는 작업입니다. 분류 – 새로운 데이터에 적용할 수 있도록 알려진 구조를 일반화하는 작업입니다. 회귀 분석 – 오류를 최소화하여 데이터를 모델링하는 함수를 찾으려 합니다. 요약 – 데이터 세트를 보다 간결하게 표현하며, 시각화 및 보고서 생성이 포함됩니다.

9. 시각화

우리 데이터 시각화의 주요 목표는 통계 그래픽, 표 및 정보 그래픽을 통해 정보를 명확하고 효율적으로 전달하는 것입니다. 수치 데이터는 점, 선 또는 막대를 사용하여 정량적 메시지를 시각적으로 전달할 수 있습니다. 효과적인 시각화는 사용자가 데이터를 분석하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 시각화는 복잡한 데이터를 보다 접근 가능하고 이해 가능하며 사용 가능하게 만듭니다. 사용자는 비교하거나 인과관계를 이해하는 등 특정 분석 작업을 수행할 수 있으며, 그래픽의 설계 원칙(예: 비교 또는 인과관계 표시)은 작업을 따릅니다.

이 9단계로 ABRAMS World Trade Wiki는 데이터를 지식으로 변환합니다. 우리는 우리 플랫폼이 여러분이 경쟁 우위를 유지하는 데 큰 도움이 될 것이라고 확신합니다!

지식 포털 ABRAMS world trade wiki는 다른 세계 조직들과 함께 투명성을 통해 세계 무역을 강화하고, 이를 더 효율적이고 안전하게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

개인 보호를 위해, 우리는 알고리즘을 사용하여 국제 이주 회사의 배송과 같은 인식 가능한 개인 데이터를 포함한 정보를 필터링합니다. 그래도 여전히 개인 데이터를 식별할 수 있는 경우, 당연히 저희에게 통보해 주시면 즉시 필터링됩니다: privacy@abrams.wiki

수년간 우리는 매우 정교한 알고리즘을 통해 수백만 개의 데이터 세트를 처리, 최적화, 표준화했을 뿐만 아니라, 이러한 데이터를 큐레이션하고 품질을 관리하기 위해 동료들의 지능과 노고에 지속적으로 막대한 투자를 해왔습니다. 그 결과, 여러분께 제공할 수 있는 데이터의 탁월한 품질에 대해 매우 자신이 있습니다.

개별 사례에서 데이터 품질을 개선하고자 하시는 경우(예: 회사 데이터를 검증 가능하고 의미 있는 방식으로 큐레이팅하는 경우), 또는 내용이 타당하지 않거나 인식되지 않는 경우, 기꺼이 저희에게 서면으로 메시지를 보내주시면 감사하겠습니다: quality@abrams.wiki

모든 ABRAMS world trade wiki 지식 포털 사용자는 모든 정보를 질적 및 양적으로 잘 평가하기 위해 데이터의 범위와 한계를 반드시 인지해야 합니다.

Coverage (범위)_

ABRAMS world trade wiki 지식 포털에는 약 193개국에서 다양한 기관 및 당국이 보고한 통계 데이터와 무역 데이터로 구분된 상세한 수출입 데이터가 포함되어 있습니다.

통계 데이터: 이 데이터는 2010년부터 현재까지의 원본 형식에 따라 처리되고 공개된 월간 및 연간 통계 데이터입니다. 데이터가 없는 경우 보간 값을 계산하며, 최신 또는 미래 데이터의 경우 외삽법을 통해 예측 값을 계산하여 별도로 시각화하며, 이는 실제 값을 나타낸다는 보장이 없는 근사값으로 해석되어야 합니다.

보고된 값에서 중요한 편차(이상치)의 결정 및 수정은 RANSAC 알고리즘을 통해 수행되며, 이는 보고된 값 이전과 이후의 값들로부터 계산된 추세를 기반으로 합니다. 이러한 값들은 또한 우리가 공개한 데이터에서 명확히 시각화됩니다.

각국의 통계 데이터는 UN Comtrade에서 수집한 국가 데이터의 가용성에 따라 지속적으로 업데이트됩니다.

무역 데이터: 정보자유법(Freedom of Information Act)을 기반으로 정부 및 정부 기관이나 기관에서 공개한 데이터입니다.

해당 국가가 이러한 데이터에 접근을 허용하는 경우, 주로 세 가지 버전이 있습니다: A) 해당 국가의 주소를 가진 기업만 공개되며, 수출입 데이터 모두 무역 파트너 국가(해외 기업)만 공개되며, 무역 파트너의 이름과 주소는 공개되지 않습니다. 이러한 데이터를 "반개방형"이라고 합니다. B) 거래 관계에 있는 양측 회사(국제 공급업체 및 고객) 모두가 공개되며, 강력한 수입 국가의 수입 데이터베이스에서는 공개하는 국가의 데이터(수입 기업)뿐만 아니라 이 국가에 수출하는 전 세계 100개 이상의 국가의 데이터(수출 기업)도 이용할 수 있습니다. 이러한 데이터를 "완전 개방형"이라고 합니다. C) 일부 국가에서는 운송 정보도 수집하여 공개합니다. 이는 엄밀히 말하면 해당 국가의 수출입이 아니며, 다른 국가의 데이터입니다. 데이터베이스에 따라 이러한 데이터는 A형 또는 B형/반개방형 또는 완전 개방형일 수 있습니다.

무역 데이터는 원시 정보로 수집되어 다양한 프로세스, 소프트웨어 및 알고리즘을 통해 처리된 후 표준화된 데이터베이스로 균일하게 제공됩니다. 총 6억 건의 선적 정보와 전 세계 1천만 개 이상의 기업 정보를 포함하고 있으며, 무역 데이터는 해당 국가에서 제공하는 국가 데이터의 가용성에 따라 지속적으로 업데이트됩니다.

Limitations (한계)

ABRAMS world trade wiki 사용자는 포털의 한계를 명확히 이해해야 하며, 이 때문에 우리는 당국, 컨설턴트 및 인증 기관과 같은 전문 기관의 대표자들과만 독점적으로 협력하고 있습니다. 아래에 제시된 항목들은 지식 포털의 도구와 데이터를 사용하기 전에 주의 깊게 읽어야 합니다.

중요한 진술: 전 세계 무역이 모두 보여지거나 대표되었습니까? 분명히 그렇지 않습니다!

통계 데이터와 무역 데이터 모두 전 세계 무역의 일부만을 나타냅니다. 이는 가용한 비율이 무엇인가보다는 일반적으로 생성될 수 있는 지식이 의사 결정자가 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는지의 문제입니다. 따라서 이는 순전히 국제 무역 관계에 관한 것임을 분명히 해야 합니다. 예를 들어, 회사의 국내 활동은 거의 존재하지 않습니다. 그 결과, 퍼센트 등을 포함한 모든 생성된 통계는 일반적으로 이해되어야 하며, 식별된 정보에만 근거해야 합니다.

UN Comtrade를 기반으로 한 통계 데이터와 관련하여, 우리는 이 데이터의 해석을 위한 조건을 설정하는 UN Comtrade의 면책 조항을 명시적으로 참조합니다. 면책 조항은 다음에서 확인할 수 있습니다: UN Comtrade Disclaimer

아래에 강조된 주요 요소들은 단지 예시일 뿐이며, 공식 면책 조항의 명시적 발췌물입니다: 보고된 세부 상품 데이터의 값은 특정 국가 데이터셋의 총 무역 가치에 반드시 합산되지 않을 수 있습니다. 기밀성 때문에 일부 국가는 일부 세부 무역(예: 무기)에 대해 보고하지 않을 수 있습니다. 그러나 이러한 무역은 상위 상품 수준과 총 무역 가치에 포함됩니다. 예를 들어, 특정 6자리 HS 코드에 대해 보고되지 않은 무역 데이터는 총 무역에 포함될 수 있으며 2자리 HS 챕터에 포함될 수 있습니다.

모든 국가(또는 지역)가 매년 무역 통계를 보고하는 것은 아닙니다. 이는 국가 그룹의 데이터를 집계할 때 특정 연도에 대해 보고된 데이터가 없는 국가가 포함될 수 있음을 의미합니다. UN Comtrade에는 누락된 데이터에 대한 추정치가 포함되어 있지 않습니다. 따라서 국가 그룹의 무역은 일부 국가 데이터의 부재로 인해 과소 평가될 수 있습니다.

데이터는 여러 상품 분류로 제공되지만, 모든 국가가 가장 최근의 상품 분류로 보고하지는 않습니다. 다시 말해, UN Comtrade에는 가장 최근의 분류로 보고하지 않은 국가의 데이터에 대한 추정치가 포함되어 있지 않습니다.

데이터가 최신 분류에서 이전 분류로 변환될 때, 변환된 상품 코드가 공식 상품 제목에 의해 암시되는 것보다 더 많은(또는 더 적은) 제품을 포함할 수 있습니다. 이러한 경우에 대한 조정은 이루어지지 않습니다.

한 국가에서 보고된 수입과 그 무역 파트너가 보고한 수출이 일치하지 않는 경우가 있습니다. 차이는 다양한 요인, 예를 들어 가치 평가(수입 CIF, 수출 FOB), 특정 상품의 포함/제외 차이, 타이밍 등으로 인해 발생할 수 있습니다. 국제 상품 무역 통계에 대한 권고사항은 국제 상품 무역 통계 편집자 매뉴얼에서 확인할 수 있습니다. 추가 방법론적 정보는 동일한 웹 페이지에서 확인할 수 있습니다.

통계 데이터의 앞서 언급한 한계를 바탕으로, 우리는 출처와 범위에 따라 무역 데이터가 국제 거래의 일부만을 보여준다는 점을 추가로 강조합니다. "완전 개방형" 데이터베이스가 해상 운송에 대한 포괄적인 정보를 포함하고 있지만 항공, 철도 또는 트럭 운송에 대한 정보는 기록되지 않았거나 공개되지 않았기 때문에 포함되지 않을 수 있습니다.

또한 모든 데이터베이스의 집계 및 통합으로 인해 개별 선적이 여러 번 발생할 가능성이 있습니다. 예를 들어, 칠레 회사가 미국 고객에게 선적한 경우 칠레 수출 데이터베이스에 기록되었지만, 미국 수입 데이터베이스에도 기록될 수 있습니다. 우리는 이러한 선적을 가능한 한 많이 상관시키려고 노력하지만, 이는 통계 분석의 부정확성으로 이어질 수 있으며, 예를 들어 "FreeSearch" 섹션이나 "Company Transparency"의 선적 테이블에서 더 잘 분석하거나 식별할 수 있습니다.

국가별 통계 데이터와 마찬가지로 드물지만, 무역 데이터는 개별 국가에서 더 이상 사용할 수 없게 될 수 있습니다. 이는 일시적(기술적 문제)일 수 있거나, 전쟁 상황, 금수 조치 정책 또는 법률 개정과 같은 예측할 수 없는 기간 동안 발생할 수 있습니다. 이러한 경우, 관련된 모든 통계 분석은 부정확성을 갖게 됩니다.

네, ABRAMS world trade wiki 지식 포털을 사용하기 전에, 이용 약관을 읽고 동의해야 합니다. 이 약관은 개인 등록 중에 표시되며 언제든지 http://en.abrams.wiki/terms-of-use에서 확인할 수 있습니다.