本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种报关单数据智能分析方法，包括：获取任一客户的任一物品的所有报关单的出口数量和价格；计算各报关单与其余报关单的数据相似度；构建第一坐标系；确定代表数量和代表价格；计算各报关单的偏离程度；构建第二坐标系；计算各报关单与其余任一报关单的特征点之间的加权欧式距离；依据所述加权欧式距离，利用LOF算法获取每一份报关单的异常得分，以实现报关单数据智能分析。本发明显著提升了报关单异常检测的准确性和风险评估的有效性，能够帮助监管机构及时发现潜在风险，降低监管成本，并提高整体风控水平。