数据分析总结范文数据分析岗位笔试题目总结
数据分析工作总结范文模板大全5篇
数据分析工作总结范文模板大全5篇岁月荏苒，时光也在指缝间悄然溜走了，从事数据分析的你就需要对自己这一段时间的工作做一个总结，又到了要写数据分析总结工作的时候了，总结是回顾过去，是改正错误。
你知道写数据分析工作总结要注意哪些方面吗？编辑为此仔细地整理了以下内容《数据分析工作总结范文模板大全》，请收藏并分享给你的朋友们吧！数据分析工作总结范文模板大全篇1在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。
现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。
一、虚心学习努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。
但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。
一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。
另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。
二、踏实工作努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。
2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。
3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。
4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。
5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。
6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。
数据分析的工作总结7篇
数据分析的工作总结7篇只有依据个人的实际工作能力展开写作，才可以将工作总结写得更有价值，将工作总结写好，我们可以更好的找出工作中的问题，下面是本店铺为您分享的数据分析的工作总结7篇，感谢您的参阅。
数据分析的工作总结篇1今年以来，我校加大信息化基础建设，严格落实信息系统安全及保护，从源头做起，不断提升了信息基础安全理念，强化信息技术安全管理和保障，加强对包括设备安全，数据安全，信息安全等信息化建设保障，以信息化促进学院业务管理的精简化和标准化。
一、信息等级化分类，安全分类化保护。
我校网络管理信息化管理现状，自网络信息中心（以下简称中心）成立时起，我中心制订了宿舍网络使用条款服务器托管等安全条款，此八年以来，保障了广大师生网络使用及业务系统安全，未因网络出现重大安全问题，未有因业务系统托管而出现硬件无法修复、数据被盗等基础保障。
本年工作进度报告：1、服务系统保护、上学期我中心开始了安全等级建设，确立了服务系统安全分等级保护目标，重要信息重点保护，次要信息次级保护原则，针对原来一个系统多个应用的服务进行了应用分离，减少一个服务出题问题，多个业务受影响等问题，今年购买了存储服务器和服务器防火墙两个重要基础安全设备，针对我校业务系统保障，对学校官网、精品资源共享课网、一卡通等数据备份。
使用了硬件防火墙对公开业务数据安全保护，现已对官网、青果系统、数字化校园系统进行ips保护、web应用防护，其它系统进行安全审计防范等安全设施。
2、基础网络保障、今年我中心更换包括核心dcrs7608在内多个老旧网络设备，针对日益流行wifi设备进行规范管，对宿舍网络wifi 共享禁用，对办公网络wifi使用教育，谨慎使用开外式网络，减少基础网络隐患。
二、20XX年信息安全工作安排及问题整改1、规范流程操作，加强网络信息化教育。
我中心要求系统使用部门或使用人员都应该了解信息安全形势，所管理系统的安全等级，遵守谁管理谁负责的原则，掌握操作技能，努力提高系统信息保障能力，对官网、青果系统、财务系统、图书馆管理系统、一卡通数据系统等业务所属部门要求分配专员管理，提高业务系统信息安全习惯。
2024年数据分析员个人总结范文
2024年数据分析员个人总结范文____年数据分析员个人总结时间总是过得飞快，转眼间又到了____年，回顾过去一年作为一名数据分析员的工作历程，我不禁感慨万分。
在这一年里，我经历了无数次的挑战和收获，不断提升自己的专业技能和团队合作能力。
在这篇个人总结中，我将结合过去一年的工作经历，对自己的成长和取得的成就进行回顾和总结。
作为数据分析员，我的主要工作职责是负责从庞大的数据中提取有效的信息，并为企业的决策提供有力的支持。
在过去一年中，我参与了多个项目，从数据收集、清洗，到分析和可视化呈现，全程参与了整个数据分析的流程。
这一过程中，我积累了丰富的实战经验，不仅提高了自己的技术能力，也对行业的发展趋势和方法论有了更深入的了解。
首先，在数据处理方面，我通过学习和实践，掌握了多种数据清洗和处理的技巧。
在面对大量的原始数据时，我能够快速准确地筛选出相关的数据，并进行重要字段的整理和提取。
同时，我也熟练运用了SQL语言进行数据查询和处理，能够高效地对数据库中的数据进行操作。
这些技能的提升让我在项目中更加独立和高效，为项目的顺利进行做出了重要贡献。
其次，在数据分析方面，我注重技术的不断更新和学习。
在过去一年中，我学习了更多的数据分析方法和模型，包括机器学习、统计分析等。
通过应用这些方法，我能够更全面地对数据进行分析和解读，为企业的决策提供更准确的判断和建议。
同时，我还学习了数据可视化的技巧，通过图表和报表的呈现，将复杂的数据变得直观易懂，让决策者更容易理解和接受。
此外，团队合作也是我在过去一年中不断提升的重要能力。
作为一个数据分析员，我往往需要与其他部门和团队紧密合作，共同完成项目的任务。
在合作过程中，我注重与团队成员的沟通和协作，能够及时解决和调整遇到的问题。
同时，我也善于分享和传递自己的知识和经验，与团队成员共同成长，提升整体的工作效率和质量。
回顾过去一年的工作经历，我为自己取得的成就感到由衷的骄傲。
我作为数据分析员，在多个项目中发挥了重要的作用，为企业的决策提供了有力的支持。
数据分析工作总结汇报
数据分析工作总结汇报
在过去的一段时间里，我有幸能够参与并负责数据分析工作。
通过对数据的深入挖掘和分析，我得以发现了一些有价值的信息，并且为公司的决策提供了有力支持。
在此，我将对我的工作进行总结汇报，以便让大家了解我所做的工作和取得的成绩。
首先，我负责了公司销售数据的分析工作。
通过对销售数据的分析，我发现了一些潜在的销售机会和市场趋势。
我利用统计分析方法对销售数据进行了分析，找出了销售额的增长趋势和销售额的波动原因。
通过我的分析，公司决策层能够更好地了解市场动态，并且制定出更加有效的销售策略。
其次，我还负责了客户数据的分析工作。
通过对客户数据的分析，我发现了一些有价值的客户群体和客户行为特征。
我利用数据挖掘技术对客户数据进行了分析，找出了客户的购买偏好和购买习惯。
通过我的分析，公司决策层能够更好地了解客户需求，并且制定出更加精准的营销策略。
最后，我还负责了对公司运营数据的分析工作。
通过对运营数据的分析，我发现了一些潜在的效率提升和成本节约的机会。
我利
用数据建模技术对运营数据进行了分析，找出了运营过程中的瓶颈
和问题点。
通过我的分析，公司决策层能够更好地优化运营流程，
并且提升运营效率。
总的来说，我的数据分析工作为公司的业务发展提供了有力支持。
通过对销售数据、客户数据和运营数据的分析，我为公司提供
了更加精准的决策支持，帮助公司更好地把握市场机会，提升客户
满意度，优化运营效率。
我相信，在未来的工作中，我会继续努力，为公司的发展贡献更多的价值。
感谢大家的支持和信任！。
数据分析及工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言在过去的一年里，作为一名数据分析专员，我有幸在公司各部门的支持与配合下，积极参与并完成了一系列数据分析项目。
在此，我将对过去一年的工作进行总结，回顾取得的成果，反思存在的问题，并对未来工作进行展望。
二、工作概述1. 数据收集与处理在过去的一年里，我主要负责公司内部数据的收集、整理和分析。
具体工作包括：（1）从各个部门获取原始数据，如销售数据、财务数据、客户数据等；（2）对原始数据进行清洗、筛选和整合，确保数据的准确性和完整性；（3）运用各种数据处理工具，如Excel、Python等，对数据进行可视化展示。
2. 数据分析与应用根据公司业务需求，我开展了以下数据分析项目：（1）销售数据分析：通过对销售数据的分析，为公司制定销售策略提供依据。
例如，分析不同产品、不同区域的销售情况，为公司调整产品结构和销售渠道提供参考；（2）客户数据分析：通过对客户数据的分析，了解客户需求，为公司制定客户关系管理策略提供支持。
例如，分析客户购买行为、客户满意度等，为公司优化客户服务提供参考；（3）财务数据分析：通过对财务数据的分析，为公司制定财务预算和成本控制策略提供依据。
例如，分析成本构成、收入结构等，为公司优化成本结构提供参考。
3. 报告撰写与汇报根据数据分析结果，我撰写了各类报告，如销售分析报告、客户分析报告、财务分析报告等，并定期向公司领导及相关部门进行汇报。
三、工作成果1. 提高数据质量通过数据清洗和整合，提高了公司内部数据的准确性和完整性，为公司决策提供了可靠的数据支持。
2. 优化业务流程通过对销售、客户、财务等数据的分析，为公司优化业务流程提供了有力支持。
例如，根据销售数据分析结果，公司调整了产品结构和销售渠道，提高了销售额；根据客户数据分析结果，公司优化了客户服务，提升了客户满意度。
3. 提升决策效率通过数据分析，为公司领导提供了有力的决策依据，提高了决策效率。
例如，在制定财务预算时，根据财务数据分析结果，公司制定了合理的预算方案。
数据分析题专题报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数据分析已经成为各个行业解决复杂问题的重要手段。
数据分析题在各类考试、招聘面试中日益受到重视，其目的是考察应聘者的逻辑思维、数据处理能力和解决问题的能力。
本文将对数据分析题的解题思路、常用方法和技巧进行总结，并结合实际案例进行分析，以期为读者提供有益的参考。
二、数据分析题的解题思路1. 理解题目：首先要明确题目要求，分析题目中的关键信息，如数据类型、数据范围、问题类型等。
2. 数据清洗：对原始数据进行检查，去除异常值、缺失值等不合规数据。
3. 数据分析：运用统计学、数学等方法对数据进行分析，得出结论。
4. 结果呈现：将分析结果以图表、文字等形式呈现，便于阅读和理解。
5. 结果验证：对分析结果进行验证，确保结论的准确性。
三、数据分析题的常用方法1. 描述性统计：对数据的基本特征进行描述，如均值、标准差、最大值、最小值等。
2. 推断性统计：根据样本数据推断总体特征，如假设检验、置信区间等。
3. 相关性分析：研究变量之间的相互关系，如相关系数、回归分析等。
4. 因子分析：将多个变量归纳为少数几个因子，以简化问题。
5. 聚类分析：将数据划分为若干类别，以揭示数据中的内在规律。
6. 时间序列分析：研究数据随时间变化的规律，如趋势分析、季节性分析等。
四、数据分析题的解题技巧1. 熟练掌握各类统计软件：如Excel、SPSS、R等，提高数据处理和分析效率。
2. 熟悉各类图表：如柱状图、折线图、饼图、散点图等，便于直观展示分析结果。
3. 注意数据可视化：合理运用图表，使分析结果更加清晰易懂。
4. 深入了解业务背景：结合实际业务，分析数据背后的含义。
5. 关注数据质量：对数据进行严格审查，确保分析结果的准确性。
五、案例分析以下是一个数据分析题的案例：某公司想了解其产品在不同地区的销售情况，已知以下数据：地区 | 销售额（万元） | 销售人员数量----|--------------|------------A地区 | 100 | 5B地区 | 80 | 4C地区 | 120 | 6D地区 | 90 | 51. 计算每个地区的销售密度（销售额/销售人员数量）。
数据分析工作总结范文_数据分析总结报告
数据分析工作总结范文_数据分析总结报告数据分析工作总结本次数据分析工作是在公司营销部门的支持下进行的，旨在对公司的销售数据进行深入分析，为公司提供营销决策的参考依据。
在这个过程中，我主要负责数据的收集、清洗、处理和分析，并给出相应的建议。
下面是我对本次数据分析工作的总结报告。
一、数据收集与清洗1. 数据收集我首先从公司数据库中提取了销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道等信息。
我还从其他部门获取了产品相关的数据，包括产品特征、市场竞争等信息。
这些数据提供了我分析销售情况和市场竞争的基础。
2. 数据清洗在数据收集过程中，我发现了一些数据质量问题，比如缺失值、异常值等。
为了确保数据分析的准确性和可靠性，我进行了数据清洗工作。
我使用了删除、填充和插值等方法，修复了数据中的错误和缺失值，使得数据具备一致性。
二、数据处理与分析1. 数据处理在数据处理阶段，我对数据进行了归一化、标准化等处理，以消除不同数据特征之间的差异。
这样做有助于提高模型的准确性和稳定性。
2. 数据分析基于清洗后的数据，我进行了多方面的数据分析。
我通过对销售额和销售量的趋势分析，发现了销售额存在增长但增长速度放缓的趋势，而销售量则呈现增长趋势。
我通过对销售渠道的分析，发现在线销售占比逐渐增加，而传统渠道销售逐渐下降。
我还对产品特征和市场竞争进行了分析，发现了产品特征与销售额之间的相关性，以及市场竞争对销售额的影响等。
三、结论与建议1. 结论综合数据分析结果，可以得出以下结论：销售额增长速度放缓，但销售量持续增长；在线销售占比逐渐增加，传统渠道销售下降；产品特征与销售额存在一定相关性；市场竞争对销售额有一定影响。
2. 建议基于以上结论，我向公司提出以下几点建议：一是继续加大线上销售的推广力度，提高线上销售占比；二是优化产品特征，提高产品的竞争力，吸引更多消费者购买；三是加强市场竞争的监测，及时调整销售策略，应对竞争对手的挑战。
通过本次数据分析工作，我对销售情况和市场竞争有了深入的了解，并提出了相应的建议。
2024年数据分析员工作总结范文（6篇）
数据分析员工作总结范文在数据分析岗位一年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行____各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的积极主动谋发展，务实奋进争一流的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我一年来的工作情况。
一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。
作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。
一年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和____在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。
一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。
保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。
并完成各类报表的分类、整理、归档工作。
二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。
包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。
主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。
同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。
三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。
做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。
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阿里巴巴1、异常值是指什么请列举1种识别连续型变量异常值的方法异常值 (Outlier)是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。
在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测立值.常见的异常值检验方法如下1基于统计的方法1基于距离的方法1基于密度的方法1基于聚类的方法1基于偏差的方法1基于深度的方法t检验按照t分布的实际误差分布范用来判别异常值，首先剔除一个可疑值，然后按t分布来检验剔除的值是否为异常值。
狄克逊检验法假设一组数据有序xl<x2<-<xn,且服从正态分布，则异常值最有可能出现在两端xl和xn a格拉布斯检验法与狄克逊检验法思想一样，其检验公式为指数分布检验SPSS和R语言中通过绘制箱图可以找到异常值，分布在箱边框外部：2、什么是聚类分析聚类算法有哪几种请选择一种详细描述其讣算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统讣分析技术。
聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)«聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method) x基于模型的方法(model-based method)等。
其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
常见的聚类方法有K-pototypes算法，K-Means算法，CLARANS算法(划分方法)，BIRCH 算法(层次方法)，CURE算法(层次方法)，DBSCAN算法(基于密度的方法)，CLIQUE算法(综合了基于密度和基于网格的算法)：k-means算法的工作过程说明如下首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再汁算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值)；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为I匕。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下(1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，汁算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分；（3）重新il•算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）; （4）循环⑵、⑶直到每个聚类不再发生变化为I卜•（标准测量函数收敛）。
优点本算法确左的K个划分到达平方误差最小。
当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。
对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，讣算的复杂度为O（NKt）,其中N是数据对象的数目，K是聚类中心，t是迭代的次数。
缺点K是事先给泄的，但非常难以选立；初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
数据标准化技术是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特左区间。
去除数据的单位限制，将其转化为无疑纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
常用的方法有（1）总和标准化。
分別求岀各要素所对应的数据的总和，以各要素的数据除以该要素的数据的总和，即缺失值处理方法1）直接丢弃含缺失数据的记录如个案剔除法,这种方法却有很大的局限性。
它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费, 丢弃了大疑隐藏在这些对象中的信息。
当缺失数据所占比例较大，特别是肖缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。
2）补缺扎用平均值来代替所有缺失数据均值替换法，均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。
使用均值替换法插补缺失数拯，对该变量的均值估计不会产生影响。
但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
B.K -最近距离邻居法先根据欧式距离或相关分析来确左距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。
C.用预测模型来预测每一个缺失数据该方法最大限度地利用已知的相关数据，是比较流行的缺失数据处理技术。
如回归替换法，该方法也有诸多弊端，第一，容易忽视随机误差，低估标准差和苴他未知性质的测量值,而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。
第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与苴他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。
.Apriori算法和信息爛信息爛是数学中一个抽象的概念，他表示了信息源的不确泄度，这里不妨把信息嫡理解成某种特九信息的出现概率，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。
我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息爛可以表示信息的价值。
支持度Support （A->B） =P （A U B） o支持度揭示了 A与B同时出现的概率。
如果A与B同时出现的概率小，说明A与B的关系不大：如果A与B同时出现的菲常频繁，则说明A与B总是相关的。
置信度(Confidence)的公式式Confidence (A-＞B)=P (A B)。
It信度揭示了 A出现时，B 是否也会出现或有多大概率出现。
如果置信度度为100%,则A和B可以捆绑销售了。
如果置信度太低，则说明A的出现与B是否岀现关系不大。
H(x)=E[I(xi)]=E[ log (2, l/p(xi)) ]=-Ep(xi) log(2, p(xi)) (i=l, 2,.. n)，单位是bit. 苴中，x表示随机变量，与之相对应的是所有可能输出的集合，定义为符号集，随机变量的输岀用x表示。
P(x)表示输出槪率函数。
变量的不确立性越大，爛也就越大，把它搞淸楚所需要的信息疑也就越大. 以频繁项集{II, 12, 13}为例产生强关联规则，最小置信度为40% (1)频繁项集{11,12,13}的非空子集有{11,12}, {11,13}, {12,13}, {11}, {12}, {13} ⑵ 产生强关联规则(II , 12}二＞13 confidence二support({II, 12, 13})/support({II, 12})=2/4=0. 5 {II,I3}=＞12conf idence=support ( Il , 12 , 13 ) /support(II,13)=2/4=0. 5 {12, 13}二 >11conf idence=support ( Il , 12 , 13 ) /support (12,13)=2/4=0. 5 Il=>{12,13} confidenee=support ( Il , 12 , 13 ) /support(II)=2/6=0. 33 12 二〉{II,13}confidenee=support ( Il , 12 , 13 ) /support(12)=2/7=0. 29 13 二〉{II,12}confidence二support (II, 12, 13) /support(13) =2/6=0. 33 则强关联规则为{II, 12}二＞13：{11,13}；{12,13}二＞11 3、根据要求写出SQL (没有学习过，之后的学习中需要补) 表A 结构如下Member_ID (用户的ID,字符型) Log_time (用户访问页而时间，H期型(只有一天的数据)) URL (访问的页而地址，字符型) 要求提取岀每个用户访问的第一个URL(按时间最早)，形成一个新表(新表名为B,表结构和表A—致) 参考答案create table B as select Member_ID, min(Log_time), URL from A group by Member_ID ;5、用户调研某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进il•划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制立一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题a)试验需要为决策提供什么样的信息c)按照上述目的，请写岀你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。
a)试验要能证明该改进计划能显箸提升A、B、C三类客户的周消费次数。
b)根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；需要采集的数据指标项有客户类别，改进汁划前周消费次数，改进计划后周消费次数；选用统计方法为分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验常见的抽样方法有哪些？常用的有以下六种类型简单抽样(Simple sampling) 即简单随机抽样，指保证大小为n的每个可能的样本都有相同的被抽中的概率。
例如按照“抽签法”、“随机表”法抽取访问对象，从单位人名目录中抽取对象。
优点随机度髙，在特质较均一的总体中，具有很高的总体代表度：是最简单的抽样技术，有标准而且简单的统计公式。
未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低：有可能抽到一个“差”的样本，使抽出的样本分布不好，不能很好地代表总体C系统抽样（Systematic random sampling）将总体中的务单元先按一立顺序排列，并编号，然后按照不一定的规则抽样。
其中最常采用的是等距离抽样，即根拯总体单位数和样本单位讣算出抽样距离（即相同的间隔），然后按相同的距离或间隔抽选样本单位。
例如从1000个电话号码中抽取10个访问号码，间距为100,确圧起点（起点V间距）后每100号码抽一访问号码。
优点兼具操作的简便性和统计推断功能，是目前最为广泛运用的一种抽样方法。
如果起点是随机确定的，总体中单元排列是随机的，等距抽样的效果近似简单抽样；与简单抽样相比，在一左条件下，样本的分布较好。
缺点抽样间隔可能遇到总体中某种未知的周期性，导致"差”的样本；未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低。
分层抽样（Strat辻i亡d random sampling）是把调查总体分为同质的、互不交叉的层（或类型），然后在各层（或类型）中独立抽取样本。
例如调査零售店时，按照其规模大小或库存额大小分层，然后在每层中按简单随机方法抽取大型零售店若干、中型若干、小型若干；调查城市时，按城市总人口或工业生产额分出超大型城市、中型城市、小型城市等，再抽出具体的各类型城市若干。
优点适用于层间有较大的异质性，而每层内的个体具有同质性的总体，能提高总体估计的精确度，在样本量相同的情况下，其精度高于简单抽样和系统抽样：能保证“层”的代表性，避免抽到“差”的样本：同时，不同层可以依据情况采用不同的抽样框和抽样方法。