明确分析维度：确定从哪些方面进行外贸市场趋势分析，如市场规模变化、产品需求走向、消费者行为趋势、技术发展趋势、政策法规影响等。

提取关键词：根据分析维度，提取相关的关键词。比如分析服装外贸市场，关键词可能包括 “服装外贸市场规模”“服装流行趋势”“服装出口政策” 等。

行业报告收集：使用 DeepSeek 搜索权威机构发布的外贸行业报告，如知名市场调研公司、国际贸易组织等发布的报告，获取宏观层面的市场数据和趋势分析。

新闻资讯搜集：通过 DeepSeek 搜索各大新闻媒体、行业网站上关于外贸市场的新闻资讯，了解最新的市场动态、企业动态、政策变化等信息。

社交媒体与论坛数据：搜索社交媒体平台、外贸行业论坛上的用户讨论和交流内容，从中挖掘消费者的需求变化、对产品的反馈、新兴市场的机会等信息。

数据整理：将收集到的数据进行分类整理，去除重复和无效信息，将数据按照不同的分析维度进行结构化处理，方便后续分析。

市场规模与增长趋势：利用 DeepSeek 分析收集到的市场规模数据，通过数据可视化工具绘制图表，直观展示市场规模在不同时间段的变化趋势，预测未来的增长或衰退趋势。

产品需求趋势：分析产品相关的搜索热度、消费者讨论话题等，了解哪些产品功能、款式、材质等更受关注，判断产品需求的变化方向。

消费者行为趋势：从社交媒体、电商平台等数据中分析消费者的购买习惯、偏好变化、决策过程等，洞察消费者行为的趋势，如线上购物比例的增加、对环保产品的偏好等。

技术发展趋势：关注行业内的新技术应用、研发成果等信息，分析技术创新对产品、生产工艺、物流配送等方面的影响，预测技术发展将带来的市场变革。

政策法规趋势：收集和分析各国的贸易政策、关税调整、环保法规等信息，评估政策法规变化对外贸市场的影响，提前做好应对准备。

时间序列分析：运用时间序列分析方法，对历史数据进行建模，预测未来市场趋势的发展。例如，根据过去几年的出口数据，建立 ARIMA 等时间序列模型，预测未来几个季度或几年的市场走势。

因果关系分析：通过 DeepSeek 分析不同因素之间的因果关系，如经济增长与外贸需求、政策调整与市场波动等，建立因果关系模型，更准确地预测市场趋势。

情景分析：设定不同的情景假设，如乐观、中性、悲观等情景，根据各种情景下的影响因素和趋势变化，利用 DeepSeek 模拟市场可能的发展路径，为企业制定不同的应对策略提供依据。