第1个回答 2022-07-03
什么是数据处理？
一、数据处理的原则: “三心二意”处理数据
1.1、信心: 是指做数据处理时即使未看见任何未来时，依然怀抱希望，坚持下去。
1.2、细心: 绝对不能对任何一个细微之处掉以轻心。
1.3、平常心: 处理数据要有一颗平常心，平淡、平等、平静的对待问题。
1.4、诚意: 以严谨负责的态度，尊重事实，保证数据的客观、准确。
1.5、合意: 如需求方(领导、运营部门等)的分析目的与需求。
二、数据处理的步骤:
第一步，数据清洗；第二步，数据加工
2.1数据清洗
2.1.1处理重复数据
处理重复数据的五种方法:
函数法COUNTIF(range,criteria)；
高级筛选法;
条件格式法(开始→条件格式→突出显示单元格规则→重复值);
数据透视表法(理由数值汇总功能)
删除重复数据(数据→数据工具→删除重复数据)
2.1.2缺失数据处理
数据接受标准是，缺失值在10%以下
什么是缺失值？
缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完全的，这在数据分析中非常常见。
如何在庞大的数据表里，快速查找出所有缺失值？
1)、定位输入 :开始→编辑→定位条件(快捷键Ctrl+G)→选择定位条件“空值”→确定
处理缺失值的四种方法:
方法一: 用一个样本统计量的值代替缺失值，最典型的做法就是使用该变量的样本平均值代替缺失值。可以利用CTRL+enter快捷键将所有选中空值单元格一次性输入样本平均值。
方法二: 用一个统计模型计算出来的值去代替确缺失值。常使用的模型有回归模型、判别模型等，需要用专业数据分析软件进行。
方法三: 当有缺失值的记录删除，但可能会导致样本量的减少。
方法四: 将有缺失值的记录保留，仅在相应的分析中做必要的排除。
2)、查找替换
2.1.3检查数据逻辑错误
如何处理重复数据: 利用if函数检测错误数据，也可利用条件格式标记错误
三、数据加工
数据加工包括:数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换、数据抽样
3.1数据抽取
数据抽取的常用方式有:字段分列、字段合并、字段匹配
3.2数据计算
简单的加减乘除计算是简单计算。而复杂的计算要运营函数计算
3.3数据分组
Excel中数据分组主要用VLOOKUP函数实现
3.4数据转换
数据表的行列转换:选择性粘贴→转置→确定
四、数据抽样
数据抽样用ROAD()函数