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数据分析(初级篇)——数据整理

在工作中,每个人都会有或多或少需要处理数据的需求。比如hr需要统计考勤,做工资条;采购部门的同事需要统计分析采购的数量及频次;组织活动的同事也需要做适量的统计和分析,确定活动的车辆、住宿等。Excel已经成为必不可缺的办公软件,除了专业的大数据分析场景,Excel能适用80%的数据分析统计。我主要给大家分享一下在职场中,一些简单的数据分析处理能力以及技巧。

在数据处理分析之前,数据整理是必不可少的。数据整理可以大大降低分析错误率以及提高分析效率;在整理数据时,我们通常需要对某一时段的历史数据进行累计,这时,我们最好先新建一个Excel表格,且表格名称可以时间段+数据名称命名,eg:201601-201708 银票,其实在企业的角度,会有财年的概念,我们也可以命名为FY16 01-FY17 08 银票;这样的命名方式也可以用在日常的数据命名上,以方便我们快速找到所需数据,如果出现人员交替,这种命名方式也会让接替工作的人快速熟悉手里的的数据资源。

在命名完新的表格后,我们可对要累计的数据先设置一个模板,也可对数据进行直接汇总,再调整格式;汇总时,我们需增加日期列,对每次汇总进去的数据添加日期,这样无论是对某一时间段内的整体分析,还是对数据的可追溯性,都能起到很大的作用。

汇总完数据之后,我们需要对汇总完的数据进行简单排查,排查出异常值,并对异常值进行调整或清理。排异过程可能只是对数据的格式,比如串行、空值之类的调整,但如果对数据以及数据的业务有一个清晰的了解的话,我们还可以排查出除格式外的异常。在数据分析中,排异除噪是一项基本却又相当困难的准备工作,异常值可能会对分析结果产生噪音,噪音过大的结论对决策没有任何帮助,甚至会影响决策者的判断,造成决策失误。

一份有条理,整洁的数据源整理好后,我们就可以进行数据分析啦~

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