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文档简介

主讲教师：顾锦江江苏经贸职业技术学院商务数据分析基础数据处理商务数据分析报告的作用01何为数据处理01数据清洗02数据加工03数据抽样04何为数据处理何为数据处理数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。。处理数据数据处理的内容何为数据处理“三心二意”处理数据1.信心2.细心3.平常心4.诚意5.合意数据处理的步骤：第一步，数据清洗。顾名思义，数据清洗就是将多余的重复的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正和删除。第二步，数据加工。经过清洗后的数据，并不一定是我们想要的数据，所以，还要对数据字段进行信息提取、计算、分组、转换等加工，让它们变成我们想要的数据。数据清洗数据清洗数据清洗就是将格式错误的数据进行处理纠正，将错误的数据纠正或删除，将缺失的数据补充完整，将重复多余的数据删除缺失数据的处理检查数据逻辑错误重复数据的处理数据一致性处理数据清洗——数据一致性处理通过统计调查收集上来的数据，经常会出现同一字段的数据格式不一致的问题，如下图所示。这会直接影响后续的数据分析，所以必须对数据的格式做出一致性处理。数据清洗——重复数据的处理函数法1高级筛选法2条件格式法3数据透视表法4删除重复数据5有几种找出重复值的方法？数据清洗——缺失数据处理缺失值：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。表现形式：在数据表里，缺失值最常见的表现形式就是空值或者错误标识符。原因缺失值的产生原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于数据收集或保存失败造成的数据缺失，人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失。查找缺失值的两种方法：1.定位输入2.查找替换数据清洗——缺失数据处理用一个统计模型计算出来的值去替代缺失值。常用的模型有回归模型、判别模型等。2将所有缺失值的记录删除，不过可能会导致样本量的减少。3将所有缺失值的记录保留，仅在相应的分析中作必要的排除。当调查的样本量较大，缺失值的数量又不是很多，而且变量之间也不存在高度相关的情况下，采用这种方法比较可行。4用一个样本统计量的值替代缺失值。最典型的方法就是使用该变量的样本平均值替代缺失值1处理缺失值的四种方法：当样本量较大时，我们可以采用定位查找一次，选取样本里所有的空值，再利用“Ctrl+Enter”快捷键在所有选中的单元格中一次性输入样本平均值。数据清洗——检查数据逻辑错误数据错误的两种形式：1.被调查者输入的选项不符合要求。2.录入错误公式密钥：OR(logical，[logical2],…):至少一个参数为真，就返回TRUE。AND(logical,[logical2],…):所有参数全部为真，才返回TRUE。公式密钥：IF（logical_test,value_if_true,val

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