数据收集与整理实习报告
实习报告数据采集员
实习报告：数据采集员一、实习背景与目的随着我国信息技术的快速发展，大数据行业应运而生，数据采集员这一岗位也逐渐受到重视。
作为一名计算机专业的学生，我深知实践对于理论知识的巩固和技能提升的重要性。
因此，在大学期间，我积极寻找实习机会，以期在实际工作中锻炼自己，提升专业素养。
本次实习，我荣幸地成为了一名数据采集员，实习时间为2021年6月至2021年8月，实习单位为某知名大数据公司。
二、实习单位与岗位简介实习单位是我国一家知名的大数据公司，主要从事数据采集、处理、分析和应用等工作。
公司拥有先进的设备和技术，以及一流的专业团队。
在这里，我担任数据采集员的岗位，负责收集和整理各类数据，为后续的数据分析和应用提供支持。
三、实习内容与过程在实习期间，我主要参与了以下几个方面的任务：1. 数据收集：根据项目需求，我负责从互联网、数据库等渠道获取相关数据。
在这个过程中，我学会了如何使用各种数据采集工具，如爬虫、API接口等，提高了自己的数据获取能力。
2. 数据清洗：收集到的数据往往存在缺失、重复、错误等问题。
为了解决这些问题，我学会了使用数据清洗工具，如Excel、Python等，对数据进行处理，确保数据的质量和准确性。
3. 数据整理：将清洗后的数据进行分类、归纳和整理，形成结构化的数据表格。
在这个过程中，我不仅提高了自己的数据处理能力，还培养了良好的数据整理习惯。
4. 数据分析：根据项目需求，我对采集到的数据进行初步分析，得出一些有价值的结论。
这个过程让我深刻体会到数据的价值，也让我对数据分析产生了浓厚的兴趣。
5. 团队协作：在实习过程中，我与团队成员保持良好的沟通和协作，共同完成项目任务。
这让我学会了如何与他人合作，提高了自己的团队协作能力。
四、实习收获与反思通过这次实习，我收获颇丰。
首先，我掌握了数据采集、清洗、整理和分析的基本技能，为今后从事相关工作奠定了基础。
其次，我学会了与他人合作，提高了自己的沟通能力和团队协作精神。
数据管理实习报告
数据管理实习报告一、实习目的和背景在信息技术飞速发展的今天，数据管理成为各个企事业单位不可或缺的一项重要工作。
作为一名信息管理专业的学生，在完成基础课程学习后，我有幸获得了一次数据管理实习的机会。
本实习旨在提升我的数据管理能力，通过实际操作和与实习导师的沟通交流，更好地理解和应用数据管理理论知识。
二、实习过程本次实习在一家IT企业进行，实习时间为两个月，期间我主要参与了公司的数据管理项目，并负责以下几个方面的工作：1. 数据收集与整理根据项目需求，我使用公司提供的数据收集工具，搜集相关数据，并将其整理成结构化的形式，以便后续分析和应用。
在这个过程中，我学会了如何通过网络爬虫、数据库查询等方式获取数据，并运用Excel和数据库工具进行数据清洗和预处理。
2. 数据分析与建模在数据收集与整理完成后，我运用统计学和机器学习算法对数据进行分析和建模。
通过对数据的深入挖掘，我能够发现其中的规律和趋势，并将其应用于实际问题的解决。
我运用Python编程语言和相关开源工具进行数据分析与建模，提升了我的编程能力和工程实践能力。
3. 数据安全与隐私保护在实习期间，我还学习了数据安全与隐私保护的相关知识。
我学会了如何制定数据安全策略、加密算法的应用和安全控制措施的实施，以确保数据的安全性和保密性。
数据隐私保护是当今社会亟需解决的问题，我在实习中的学习对我未来的职业发展具有重要意义。
三、实习收获通过本次数据管理实习，我获得了很大的收获和成长：首先，我对数据管理理论知识有了更深入的理解。
在实习中，我将课堂上学到的知识应用于实际操作中，加深了对数据管理各个环节的认识和理解。
其次，我提高了数据处理和分析的能力。
通过实践，我熟练掌握了数据收集、整理、分析和建模的方法和技巧，能够更加高效地处理数据，并能根据数据特点选择合适的算法进行数据分析。
此外，我还提升了团队合作和沟通能力。
在实习中，我与实习导师和团队成员密切合作，共同解决问题和完成任务。
统计学数据整理实习报告
统计学数据整理实习报告一、实习背景及目的随着我国经济的快速发展，数据整理和分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。
作为统计学专业的学生，为了提高自己的实际操作能力和理论知识的应用能力，我参加了为期一个月的数据整理实习。
本次实习旨在巩固和运用所学的基础知识和基本技能，建立统计意识和思想，掌握数据整理的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析和推断。
二、实习内容及过程实习期间，我参与了某企业销售数据整理项目。
具体工作内容包括数据收集、数据清洗、数据整理、数据分析和数据可视化等。
1. 数据收集：通过与企业相关部门沟通，了解数据来源，收集了该公司近一年的销售数据。
数据包括销售时间、销售人员、产品名称、销售数量、销售金额等信息。
2. 数据清洗：针对收集到的数据，进行数据清洗。
删除重复数据、空值数据和异常数据，确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据整理：根据项目需求，对销售数据进行分类整理。
将数据按照产品名称、销售人员、销售时间等维度进行汇总，形成各类统计表。
4. 数据分析：运用描述性统计分析、假设检验等统计方法，对销售数据进行分析。
分析内容包括：各产品销售情况的统计描述、销售人员业绩的比较、销售趋势的预测等。
5. 数据可视化：利用图表、柱状图、折线图等形式，对分析结果进行可视化展示，便于企业相关部门直观了解销售情况，为决策提供依据。
三、实习收获及反思通过本次实习，我收获颇丰。
首先，我掌握了数据整理的基本流程和方法，提高了自己的实际操作能力。
其次，我学会了如何将所学理论知识应用于实际工作中，锻炼了自己的独立思考和解决问题的能力。
同时，我也认识到了统计学在企业管理和决策中的重要性。
然而，在实习过程中，我也发现了自己在统计知识和技能方面的不足。
例如，在数据分析过程中，我对一些高级统计方法和软件操作还不够熟悉，导致分析过程较为繁琐。
在今后学习中，我将加强这方面的学习，提高自己的综合素质。
四、总结总之，本次实习使我深刻认识到统计学在实际工作中的应用价值，提高了自己的数据整理和分析能力。
收集数据实习报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，数据已成为推动社会进步的重要资源。
为了更好地适应这一趋势，提升自身的数据处理和分析能力，我于2021年7月至9月在XX科技有限公司进行了为期两个月的数据收集与分析实习。
本次实习旨在通过实际操作，深入了解数据收集的方法和技巧，以及数据分析的基本原理和应用。
二、实习内容（一）数据收集1. 数据来源在实习期间，我主要从以下几个方面收集数据：- 公开数据平台：利用国家统计局、Wind资讯等公开数据平台，收集宏观经济、行业发展趋势等数据。
- 企业内部数据：通过公司内部数据库，获取销售数据、客户信息、市场调研数据等。
- 第三方数据平台：利用百度指数、阿里指数等第三方数据平台，获取市场热度、用户需求等数据。
2. 数据收集方法- 问卷调查：设计调查问卷，通过线上线下的方式收集用户反馈、市场调研数据等。
- 网络爬虫：利用Python等编程语言，编写爬虫程序，从互联网上抓取相关数据。
- 实地调研：前往企业、市场等地，进行实地调研，收集一手数据。
（二）数据分析1. 数据分析工具在数据分析过程中，我主要使用了以下工具：- Excel：进行数据清洗、整理、可视化和简单的统计分析。
- Python：利用Pandas、NumPy、Matplotlib等库，进行复杂的数据处理、分析和可视化。
- R：利用R语言进行统计分析和可视化。
2. 数据分析方法- 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，了解数据的分布特征。
- 相关性分析：分析变量之间的关系，找出影响数据变化的因素。
- 回归分析：建立回归模型，预测数据变化趋势。
三、实习成果通过本次实习，我取得了以下成果：1. 掌握了数据收集的方法和技巧：熟悉了公开数据平台、企业内部数据、第三方数据平台等多种数据来源，并掌握了问卷调查、网络爬虫、实地调研等数据收集方法。
2. 提升了数据分析能力：熟练运用Excel、Python、R等工具进行数据清洗、整理、分析和可视化，并掌握了描述性统计分析、相关性分析、回归分析等方法。
商业数据分析实习报告(3篇)
第1篇一、实习背景随着大数据时代的到来，商业数据分析已经成为企业决策的重要依据。
为了更好地了解商业数据分析的实际应用，提升自身的专业技能，我选择了XX公司进行为期三个月的商业数据分析实习。
以下是我在实习期间的学习、工作及收获的总结。
二、实习单位及岗位实习单位：XX公司岗位：商业数据分析实习生三、实习内容1. 数据收集与处理在实习期间，我主要负责收集公司内部及外部数据，包括销售数据、客户数据、市场数据等。
通过使用Excel、Python等工具对数据进行清洗、整理和转换，为后续的分析工作奠定基础。
2. 数据分析（1）销售数据分析：通过对销售数据的分析，了解产品销售情况、客户购买行为等，为公司制定销售策略提供依据。
（2）客户数据分析：分析客户特征、购买习惯等，为精准营销提供支持。
（3）市场数据分析：分析竞争对手、行业趋势等，为公司制定市场策略提供参考。
3. 报告撰写根据数据分析结果，撰写相应的报告，包括数据可视化、结论和建议等，为管理层提供决策依据。
4. 团队协作在实习期间，我积极参与团队讨论，与团队成员共同完成数据分析任务，提高团队协作能力。
四、实习收获1. 专业技能提升通过实习，我熟练掌握了Excel、Python等数据分析工具，提高了数据收集、处理和分析能力。
2. 实际应用经验实习期间，我参与了多个实际项目，将理论知识应用于实践，积累了丰富的商业数据分析经验。
3. 团队协作能力在实习过程中，我学会了与团队成员有效沟通、协作，提高了团队协作能力。
4. 问题解决能力面对实际工作中遇到的问题，我学会了分析问题、寻找解决方案，提高了问题解决能力。
五、实习总结1. 数据分析的重要性商业数据分析在企业发展中具有重要意义，它能帮助企业了解市场、客户、竞争对手等，为决策提供有力支持。
2. 数据分析工具的应用熟练掌握数据分析工具，如Excel、Python等，能提高数据分析效率，提升数据分析能力。
3. 团队协作与沟通在数据分析过程中，团队协作与沟通至关重要，它能确保数据分析结果的准确性。
统计专业学生实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，统计工作在政府决策、企业管理和科学研究等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地适应社会需求，提高自身综合素质，我选择了统计学专业进行深造。
为了将理论知识与实践相结合，我参加了为期一个月的统计局实习。
二、实习单位简介本次实习单位为XX市统计局，该局负责全市统计数据的收集、整理、分析和发布，为政府和社会各界提供统计信息服务。
统计局设有办公室、综合科、工业科、农业科、贸易科、服务业科、投资科等多个部门，是一个具有较高专业水平的综合性统计机构。
三、实习内容1. 综合科实习实习期间，我主要在综合科进行实习。
综合科负责全市统计数据的汇总、分析和报告编写工作，是统计局的核心部门之一。
（1）数据收集与整理在实习过程中，我学习了如何收集和整理统计数据。
首先，我了解了各种统计报表的填写要求和报送流程；其次，我学习了如何对收集到的数据进行分类、整理和归档。
通过实际操作，我掌握了数据收集与整理的基本方法。
（2）数据分析与报告编写在数据分析方面，我学习了如何运用统计学方法对数据进行描述性分析、推断性分析和预测性分析。
同时，我还学习了如何运用图表和文字描述数据分析结果。
在报告编写方面，我学习了如何撰写统计报告，包括报告的结构、内容和格式。
2. 工业科实习在工业科实习期间，我主要学习了工业企业统计调查、分析和报告编写工作。
（1）工业企业统计调查我了解了工业企业统计调查的基本方法，包括普查、抽样调查和重点调查。
同时，我学习了如何填写工业企业统计报表，以及如何对报表数据进行审核和汇总。
（2）工业企业数据分析与报告编写在数据分析方面，我学习了如何运用统计学方法对工业企业数据进行描述性分析、推断性分析和预测性分析。
在报告编写方面，我学习了如何撰写工业企业统计报告，包括报告的结构、内容和格式。
3. 农业科实习在农业科实习期间，我主要学习了农业生产统计调查、分析和报告编写工作。
（1）农业生产统计调查我了解了农业生产统计调查的基本方法，包括普查、抽样调查和重点调查。
统计的岗位实习报告
统计岗位实习报告一、实习背景和目的作为一名统计专业的学生，我深知实践对于理论知识的巩固和应用的重要性。
因此，在校期间我积极寻找实习机会，以期在实际工作中提高自己的统计技能，了解企业运营，为将来的职业生涯打下坚实基础。
本次实习，我来到了一家知名企业担任统计岗位实习生，实习期间我努力学习、积极参与，对统计工作有了更深入的认识。
二、实习内容与过程1. 数据收集与整理实习的第一项任务是收集和整理企业各部门的的业务数据。
我通过与各部门沟通，了解数据来源和采集方式，确保数据的准确性和完整性。
在整理数据时，我学会了使用各种统计软件和工具，如Excel、SPSS等，对数据进行清洗、分类和汇总。
2. 数据分析与报告撰写在收集和整理完数据后，我开始进行数据分析。
通过对数据的研究，我发现企业存在一些问题，如销售部门的产品结构不合理，采购部门的成本控制不力等。
为了提出针对性的建议，我运用所学知识，对数据进行深入分析，如制作图表、计算相关系数、进行假设检验等。
在分析过程中，我不仅巩固了课堂所学，还学会了如何将统计方法应用于实际问题。
3. 提交实习报告在完成数据分析后，我撰写了实习报告。
报告详细阐述了数据收集、整理和分析的过程，并对企业存在的问题提出了建议。
在撰写报告的过程中，我学会了如何将统计知识与实际业务相结合，提高自己的报告撰写能力。
三、实习收获与反思1. 提高统计技能通过本次实习，我对统计学的理论知识有了更深入的了解，同时提高了自己的实际操作能力。
在实习过程中，我学会了如何运用统计方法解决实际问题，为今后的工作打下了基础。
2. 增强团队协作能力在实习过程中，我与同事们共同承担工作任务，学会了沟通协调、合作共赢。
这使我更加明白，团队协作对于企业的重要性。
3. 了解企业运营实习使我深入了解了企业运营的各个环节，对我今后从事相关工作具有指导意义。
同时，我也认识到自己的不足，如在实际操作中，我发现自己在业务知识和工作经验方面还有待提高。
统计学数据整理实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，数据已经成为企业、政府和社会各界进行决策的重要依据。
统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，在各个领域都发挥着至关重要的作用。
为了提高自身的实践能力，我选择了统计学数据整理作为实习内容，希望通过实习，将所学理论知识与实际工作相结合，提高自己的数据处理能力。
二、实习目的1. 熟悉统计学数据整理的基本流程和方法；2. 掌握数据清洗、数据转换、数据汇总等基本技能；3. 提高数据分析能力，为后续研究打下坚实基础；4. 增强团队协作意识，提高沟通能力。
三、实习内容1. 数据收集在实习过程中，我首先学习了如何收集数据。
通过查阅相关资料、访问官方网站、联系相关人员等方式，收集到了大量与实习内容相关的数据。
2. 数据清洗数据清洗是数据整理的重要环节，它旨在去除数据中的错误、缺失和重复信息。
在实习过程中，我运用Python等编程语言，对收集到的数据进行清洗，确保数据质量。
3. 数据转换为了满足不同分析需求，需要对数据进行转换。
在实习过程中，我学习了如何将不同格式的数据进行转换，例如将文本数据转换为数值型数据，将日期数据转换为时间戳等。
4. 数据汇总数据汇总是将原始数据按照一定的规则进行合并、分组和计算，以得到更有价值的信息。
在实习过程中，我运用Excel等工具，对数据进行汇总，为后续分析提供数据支持。
5. 数据分析在完成数据整理后，我对整理好的数据进行了分析。
通过运用统计学方法，对数据进行了描述性统计、相关性分析和假设检验等，为实际问题提供了解决方案。
四、实习成果1. 掌握了统计学数据整理的基本流程和方法；2. 提高了数据清洗、数据转换、数据汇总等技能；3. 增强了数据分析能力，为后续研究奠定了基础；4. 培养了团队协作意识和沟通能力。
五、实习体会1. 数据整理工作看似简单，实则复杂。
在实际操作过程中，需要耐心和细心，才能确保数据质量；2. 统计学知识在实际工作中具有很高的应用价值，通过实习，我深刻体会到了统计学的重要性；3. 在实习过程中，与同事们的交流合作，使我学会了如何更好地与他人沟通，提高了团队协作能力。
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目录第一部分实习计划 (2)第二部分抽样方法的理论阐述 (3)第三部分数据整理与分析 (4)抽样程序与输出结果 (4)抽样框与简单分析 (7)第四部分实习过程及总结 (7)实习过程 (7)实习总结 (8)第五部分附件 (10)附件一 (10)附件二 (12)第一部分实习计划作为当代的大学生，我们应该学会理论联系实际。
我们不能纸上谈兵，要把所学的专业知识运用到实践中去，这次数据收集与整理的实习，可以让我们把在课堂上所学到的知识运用到实践中去，同时也能帮助我们更好地掌握课堂所学的知识。
为了能够顺利的完成实习任务，我们小组的实习计划如下：准备阶段（12月16日—12月18日）时间：12月16日任务：建立实习讨论组，共同学习往年优秀的实习报告，明确实习的各项事宜。
人员安排：全组成员时间：12月17日上午任务：小组讨论，确定研究方向，谈论并确定实习分工人员安排：全组成员下午任务：与老师沟通，针对实习的相关安排的合理性与老师进行讨论人员安排：时间：12月17日—12月18日任务：回顾、学习实习所要用到的相关知识人员安排：全组成员时间：12月18日20:30-21:30任务：讨论两天以来所学相关知识的难点，并予以解决安排人员：全组成员数据收集与整理及抽样阶段（12月19日—12月21日）时间：12月19日上午任务：收集相关数据人员安排：下午任务：整理、录入数据人员安排：晚上任务：根据所收集的数据进行讨论合适的抽样方法，确定数据的抽样方法人员安排：全组成员时间：12月20日任务：编写SAS的抽样程序，进行抽样人员安排：陈代明时间：12月21日任务：对抽样结果进行整理，做出抽样框人员安排：实习报告撰写阶段（12月22日—12月23日）时间：12月22日任务：报告各部分的撰写人员安排：全组成员任务：整理报告的各部分，进行内容扩充，总结成文 人员安排：任务：修改实习报告，最终定稿 人员安排：全组成员 尾声时间：12月23日晚 聚餐，实习心得分享 人员安排：全组成员第二部分 抽样方法的理论阐述我们小组采用分层抽样的抽样方法对数据进行处理，各层的样本量分配方法采用比例分配。
我们将其理论知识阐述如下： 分层抽样的定义分层抽样又称分类抽样或类型抽样。
是一种利用辅助信息，在抽样之前将总体的单位按某种特征划分为互不交叉、互不重叠的若干个层，然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的方法。
分层抽样的特点分层抽样将科学分组法与抽样法结合在一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，而抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。
在不断增加样本规模的前提下降低抽样的误差，提高抽样的精度。
分层抽样不仅能对总体指标进行推算，而且能够对各层至今推算，非常便于了解总体内不同层次的情况，也便于对总体不同的层次或类别进行单独研究。
该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。
所以，分层抽样要求尽可能地降低层内差异，使层间差异尽可能大。
分配方法确定样本量在各层的分配有很多分配方法，我们小组采用的是比例分配的方法。
比例分配是指按各层单元数占总体单元数的比例进行分配。
分层抽样的步骤：（1） 根据分层的目的确定分层的标志，将总体分成若干层。
（2） 根据实际情况，确定一个合适的总体样本量。
（3） 选择合适的分配方法，确定样本量在各层的分配 （4） 根据确定的各层样本量，在每一层进行随机抽样。
（5） 综合每层抽样，组成样本。
报告中涉及的符号及公式说明用下标h 表示层号（h=1,2,…，L ）,关于第h 层的记号如下：单元总数：h N 总体单元:L N N N N 21+++= 样本单元数：h n 总样本量:L n n n n +++= 21 层权：N N h hW =抽样比：h hN n h f =样本均值：∑=-=hhn ihi n h y y 11样本方差： 21112)(∑=---=hh n ihi n hh y s y 总体均值-Y 的简单估计：∑=-=Lhh h sty W y 1第三部分 数据整理与分析抽样程序与输出结果我们小组抽样数据来源于世界银行WDI 数据库中2005年与2010年45个国家货物和服务进出口占国内生产总值比重调查的数据，原始数据见附件。
我们把45个国家按洲分成三层，即亚洲国家（1），欧洲国家（2），美洲、澳洲及非洲国家（3）。
我们将总样本量n 定为20，各层样本量按比例分配，具体结果见下表：用SAS 进行分层抽样的程序如下；data a;input id country$ area$ E2005$ E2010$ I2005$ I2010$; cards ;1 中国 1 37.08 29.45 31.55 24.792 中国香港 1 198.70 222.96 186.27 217.353 中国澳门 1 94.47 89.60① 58.43 42.11①4 孟加拉国 1 16.58 18.53 23.05 24.93 5 文莱 1 70.17 18.53 27.29 18.536 柬寨 1 64.08 59.61① 72.75 62.66①7 印度 1 19.29 18.47 22.03 24.868 印度尼西亚 1 34.07 24.61 29.92 22.989 伊朗 1 33.06 32.65② 24.66 22.62② 10 以色列 1 42.60 36.96 42.90 34.9211 日本 1 14.33 12.64① 12.95 12.33① 12 哈萨克斯坦 1 53.54 44.86 44.73 26.64 13 韩国 1 39.27 49.81① 36.57 45.90①14 老挝 1 33.80 33.11 48.33 37.9715 马来西亚 1 117.47 96.42①94.64 74.88①16 蒙古 1 58.77 56.81 63.61 66.3817 缅甸 1 0.50 0.50 0.50 0.5018 巴基斯坦 1 15.69 12.90 19.56 18.9819 菲律宾 1 46.14 34.80 51.74 36.6220 新加坡 1 229.98 211.06 200.58 183.0121 斯里兰卡 1 32.34 18.91 41.27 26.5022 泰国 1 73.57 71.30 74.69 63.8923 越南 1 69.36 70.72 73.54 82.5624 埃及 3 30.34 21.29 32.61 28.2025 尼日利亚 3 46.54 39.37 31.05 26.6326 南非 3 27.38 25.54 27.85 27.1227 加拿大 3 37.81 28.72①34.09 30.43①28 墨西哥 3 27.10 29.76 28.55 30.9229 美国 3 10.38 11.24①16.12 13.99①30 阿根廷 3 25.07 22.26 19.19 17.5631 巴西 3 15.13 10.25 11.52 11.1632 委内瑞拉 3 39.66 18.11 20.47 12.6633 捷克 2 72.21 69.55①69.04 63.82①34 法国 2 26.18 23.27①27.05 25.23①35 德国 2 41.11 40.83①35.81 35.89①36 意大利 2 25.94 23.99①26.02 24.39①37 荷兰 2 69.62 69.22①61.10 61.99①38 波兰 2 37.09 31.15 37.83 31.3839 俄罗斯联邦 2 35.20 28.67 21.51 20.4640 西班牙 2 25.68 23.38①30.96 25.53①41 土耳其 2 21.86 23.18 25.35 26.2142 乌克兰 2 51.48 46.71 50.64 48.8943 英国 2 26.38 27.69①29.80 30.06①44 澳大利亚 3 18.10 19.79②20.54 21.61②45 新西兰 3 27.36 28.20①29.59 26.53①;proc print data=a;run;ods html;proc sort data =a;by area;run;proc surveyselect data=a method=srs n=(10,5,5) out=b; strata area;run;proc print data=b;run;ods html close;运行后，系统输出结果如下：SAS 系统 2012年12月31日星期一下午09时42分58秒 3Selection Samplin Obs area id country E2005 E2010 I2005 I2010 Prob Weight1 12 中国香港 198.70 222.96 186.27 217.35 0.43478 2.32 1 4 孟加拉国 16.58 18.53 23.05 24.93 0.43478 2.33 1 5 文莱 70.17 18.53 27.29 18.53 0.43478 2.34 1 11 日本 14.33 12.64① 12.95 12.33① 0.43478 2.35 1 12 哈萨克斯 53.54 44.86 44.73 26.64 0.43478 2.36 1 13 韩国 39.27 49.81① 36.57 45.90① 0.43478 2.37 1 15 马来西亚 117.47 96.42① 94.64 74.88① 0.43478 2.38 1 17 缅甸 0.50 0.50 0.50 0.50 0.43478 2.39 1 21 斯里兰卡 32.34 18.91 41.27 26.50 0.43478 2.310 1 22 泰国 73.57 71.30 74.69 63.89 0.43478 2.311 2 34 法国 26.18 23.27① 27.05 25.23① 0.45455 2.212 2 35 德国 41.11 40.83① 35.81 35.89① 0.45455 2.213 2 38 波兰 37.09 31.15 37.83 31.38 0.45455 2.214 2 41 土耳其 21.86 23.18 25.35 26.21 0.45455 2.215 2 42 乌克兰 51.48 46.71 50.64 48.89 0.45455 2.216 3 25 尼日利亚 46.54 39.37 31.05 26.63 0.45455 2.217 3 28 墨西哥 27.10 29.76 28.55 30.92 0.45455 2.218 3 29 美国 10.38 11.24① 16.12 13.99① 0.45455 2.219 3 31 巴西 15.13 10.25 11.52 11.16 0.45455 2.220 3 44 澳大利亚 18.10 19.79② 20.54 21.61② 0.45455 2.2抽样框与简单分析根据输出结果得到分层抽样框如下：根据样本框可得各层样本量数据，见附件2根据各层样本量数据，通过可以计算2005年与2010年各层货物和服务出口占国内生产总值比重的均值，如下：由上面的计算结果，可大体估计，2010年与2005年相比，45个国家货物和服务出口占国内生产总值比重略有下降，其中欧洲国家下降最明显。