第四章 数据处理
前面说了，在进行数据分析前要对我们的数据进行处理，处理是分析前很重要的工作
1. 数据分析人应该有的心态：“三心二意”
信心：在没有看到任何积极反馈信息时，依然充满信心，坚持前行
细心：在历史上无数事例告诉我们一个小数点可能引起一场大灾难，1%的错误＝100%的错误，所以一定要细心，对于某些差异性较大的数据要有敏感心
平常心：争取做到“众人皆醉我独醒，众人皆浊我独清”，宁静致远，洞悉事物本质，做事实事求是
诚意：严谨真诚
合意：分析的结果要满足相关需求人员的满意，达到他们的分析目的。这就说明在分析前就要清楚他们需要什么，随时向他们反映分析的细节和进度，以便随时沟通了解需求
2.第一步：数据清洗
数据处理中，先要对数据进行清洗，包括三步：去重／补缺／检查逻辑
去重：找到多余重复的数据删除，这里先说如何找到重复数据
找重法1）函数法：识别重复数据 使用Excel里的countif函数对满足耽搁条件的单元格计数
countif(range,criteria),两个参数为要计数的单元格，计数条件
法2）高级筛选：直接利用［数据］中的［排序和筛选］中［高级］选择［选择不重复的记录］
法3）条件格式：Excel 里设置了标识重复值的功能，［开始］中的［条件格式］中的［突出单元格规则］中选［重复值］
法4）数据透视表：将要查的属性放入行标签，再放入值标签就可以看到重复的数据
删重法1）利用菜单：［数据］中的［删除重复项］
法2）通过排序：利用函数识别出重复值后针对计数行排序后删除重复［开始］里的［编辑部分］的［排序与的筛选］
法3）通过筛选，基本操作大致同上
补缺：一般我们要使用定位输入，先用定位输入找出缺失值为空的单元格，则利用”定位输入”找到所有空白的单元格，［开始］中的［编辑］中单击下拉里的［定位条件］中的［空值］找到所有空值，可以通过4种方法处理缺失
法1）：用一个样本统计量的值代替缺失，一般使用样本的平均值
法2）：用一个统计模型计算出值代替缺失，常用模型为“回归模型，判别模型”，使用专业的分析软件
法3）：删除缺失值记录（会减少样本量）
法4）：将所有的缺失的记录保留，仅在相应的分析中做必要的排除，变量间逻辑关系简单，缺失值较少时可以使用
此时定位出所有缺失值，在其中一个单元格输入平均值，然后ctrl＋enter直接一次填入所有的缺失单元格
查找ctrl＋F 替换ctrl＋H
检查逻辑：错误数据分为：输入错误／录入错误
对于错误数据，首先利用if检查，错误数据返回“false”正确数据返回“true",再利用［条件格式］检查第二类错误，如输入的数字只能为“0”，“1”，录入其他数字，将单元格突出
if（logical_test,value_if_true,value_if_false)，第一个参数表示表达式，第二个结果“真”返回值，第三个为结果“假”返回值
检查逻辑错误，[开始］中的［条件格式］中的［突出单元格］的［其他规则］的［使用公式确定单元格］中输入“＝or函数（）＝false”判断，意思是如果单元格的值不是不啦不拉，就突出单元格
or(logical1,logical2，...)
and(logical1,logical2,...)
