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【数据分析】第三步,数据处理

【数据分析】第三步,数据处理

作者: 云_c6f1 | 来源:发表于2019-12-03 17:58 被阅读0次

    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

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