假设我们是一家电子商务公司的市场分析师，我们的任务是评估最近一次促销活动的效果。这次促销活动的目标是提高销售额，并吸引更多的新客户。为了完成这个目标，我们需要收集相关的销售数据，包括但不限于：促销期间的总销售额、新增用户数、老客户的重复购买率等。

首先，我们需要整理和清洗数据，确保所有数据都是准确无误的。这一步骤对于后续的分析至关重要，因为任何错误的数据都会影响最终的结论。接下来，我们可以使用描述性统计的方法来初步了解数据的基本情况。例如，计算平均销售额、中位数销售额以及销售额的标准差，这些指标可以帮助我们快速把握整体趋势。

然后，我们将采用更深入的统计技术来进行分析。比如，可以使用回归分析来探索不同因素（如广告投入、折扣力度）对销售额的影响程度；或者运用时间序列分析来预测未来的销售趋势。此外，为了验证某些假设，还可以进行假设检验，比如检验促销活动是否显著提高了销售额。

最后，基于上述分析结果，我们可以提出针对性的建议，帮助公司优化未来的营销策略。例如，如果发现特定类型的广告更能吸引顾客，那么就可以增加这类广告的预算；如果数据显示某类产品的促销效果不佳，则可能需要调整该产品的定价或推广方式。

通过这样一个完整的流程，不仅能够有效地评估促销活动的实际成效，还能为企业的长期发展提供科学依据。这也充分体现了统计学在现代企业管理中的重要价值。希望这个案例能给从事相关工作的朋友们带来一些启发和帮助。