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简单的数据整理数据整理是数据分析的前置步骤,通过清洗、整合数据,使得数据更加规范,提高数据的质量,为后续的数据分析提供基础数据整理的重要性数据分析的前置步骤数据整理的影响因素数据整理是数据分析链条中最基本的步骤之数据整理的影响因素有很多,数据来源、数一,它为后续的数据分析提供保障据格式、数据量都会影响数据整理的难度和效果数据整理的基本步骤整理数据的目的1明确整理数据的目的,例如为了让数据更加规范,更加易于分析收集数据2搜集数据源可以是从各种渠道收集数据,例如文件、文档、数据库、网页等清洗数据3清洗数据处理是数据整理中最为基础和最为重要的环节,是确保数据质量的基础整合数据4通过数据整合,把多个数据源的数据进行合并,让其具备一致性数据清洗的方法缺失值处理重复值处理12填充、删除或者插值处理,严格控制数据去除或者合并重复的数据项,确保数据的的缺失率唯一性和正确性异常值处理一致性处理34采用箱线图、离群值检验等技术,查询和统一数据命名、数据格式和数据单位,让处理数据中的异常值数据具备一致性和可比性数据整合的方法列合并行合并多表合并对数据表中的列进行合并,对数据表中的行进行合并,在图基础上通过外键将多ER例如把不同来源的商品信息比如把北京、上海等城市的个数据表进行合并合并销售数据进行合并数据整理的案例分析整理表格数据整理数据库中的数据整理统计数据Excel通过的数据筛选功能、通过语言中的各种数据处通过或等程序语言,Excel SQLPython R函数等方式,将理操作,整理数据表中的数据,对复杂的数据进行整理、清洗,vlookup Excel中不规范、重复、异常等问题使其数据格式和字段符合数据并根据数据的特点建立统计模抛去,提高数据质量分析的需要型数据整理的注意事项数据备份数据备份是对数据的重要保护手段,是数据安全性的重要保障数据安全数据安全很重要,应该合理控制数据的访问权限,防范数据泄露和破坏数据质量保障数据质量是数据分析的最基本保障应该提高数据规范性,提高数据精度,保证数据可靠性总结数据整理是数据分析中非常重要的一个步骤,不同的数据整理方法、技巧、注意事项不仅能提高数据质量,而且能够提高数据分析的效率和精度。