数据分析处理方法

数据处理的重要性在数据分析中不言而喻。今天，我们将重点讲解如何使用Excel进行数据处理。

我们知道，获取的数据往往并不完美，常常伴随着缺失值和错误值。对于数据分析师来说，翻越“数据清洗”和“数据加工”这两座大山是进行分析和可视化的前提。

导入数据是数据处理的先行军，Excel支持导入的数据类型主要包括文本类数据、网站类数据和数据库类数据。

本次的重点是数据处理。数据处理的方法通常包括数据清洗和数据加工。接下来，我们来详细介绍一下Excel中的数据处理技巧。

数据清洗通常包括：筛选并剔除多余的重复值；补充缺失值；修正或删除错误值。

数据加工则包括：对清洗后的数据进行合并、提取、拆分、转换等。

我们先来谈谈如何处理重复值。可以使用函数法，例如COUNTIF函数来计数每个订单编号的出现次数。然后，可以通过排序删除或筛选删除的方法删除重复值。还可以使用高级筛选法、条件格式法或数据工具法来快速处理重复值。

接下来是处理缺失值。处理缺失值通常可以使用定位条件和查找替换两种方法。定位功能可以通过快捷键CTRL+G或菜单进入。查找替换功能同样可以通过快捷键CTRL+H或菜单进行。除此之外，还可以考虑用样本统计量的值替换缺失值，比如样本均值，或使用统计模型计算出来的值替换缺失值。

由于计算数值超出了Excel的限定范围，出现了NUM!错误值，此时需要将数据进行拆分或重新整理计算。

错误类型8对应的错误值为N/A。出现这种错误的原因是因为公式中找不到需要查找的内容。

在表格中，如果公式中的某个内容不存在，比如F7的“小组5”，就会显示N/A错误值。此时需要重新检查查找范围以及查找内容是否有误。

除了以上处理方法，还有一种常用于处理错误值的函数IFERROR。当公式计算出现错误时，该函数可以返回设定的值。

接下来我们进入数据加工的部分。

数据加工通常包括数据合并、数据拆分和数据转换。

首先是数据合并，包括字段合并和字段匹配。

字段合并可以通过CONCAT函数或者使用&连接符来实现。字段匹配则通常使用VLOOKUP函数来完成跨表格的字段匹配。

接下来是数据拆分，也就是字段分列。可以通过菜单法或者函数法来实现。菜单法可以直接在数据工具中找到分列功能，选择分隔符号后进行分列。函数法则可以使用LEFT和RIGHT函数来提取文本的指定部分。

最后是数据转换，包括行列转换和数据类型转换。行列转换比较简单，只需要复制粘贴并选择转置即可。数据类型转换可以使用VALUE函数将文本转为数字，或者使用TEXT函数将数字转为文本。