Microsoft Excel 中的数据清理

“数据清理”是数据分析领域的一项关键支柱，它充当守门员，以确保数据集的准确性和可靠性。在日益发展的数据驱动决策环境中，对纯净、无错误数据的需求从未如此突出。Microsoft Excel 凭借其丰富的工具和功能，通常是此过程中的坚定伙伴，为细致的数据清理提供了一个通用的平台。

在本教程中，我们将深入探讨 Excel 环境中的数据清理的细微之处。从处理重复项到解决缺失值和纠正错误，我们将揭示一系列旨在系统地清理和有效组织数据的技术和策略。此过程中的每一步都类似于在数据准备的交响曲中挥舞强大的乐器，为后续的分析和见解编排和谐。因此，让我们一起探索这个错综复杂的领域，揭示 Microsoft Excel 中数据清理的艺术。

在 Microsoft Excel 中，数据清理指的是什么？

众所周知，数据清理，有时也称为数据清洗或数据整理，就像对我们的数据集进行一次彻底的检查。想象一下我们的数据集是信息的集合，但当我们第一次遇到它时，它并不总是处于完美状态。可能存在相同的副本，或者一些信息可能缺失，格式可能混乱，甚至可能存在一些会干扰我们分析的错误。因此，数据清理就是修复所有这些问题的过程。

通常，这就像整理我们的主数据集，使其准确并准备好供我们深入挖掘并得出有意义的结论。这就像浏览一个清单，确保一切都在它应该在的地方，并且看起来应该是什么样子。对细节的仔细关注确保了当我们分析数据时，我们可以轻松地信任我们有效获得的结果。

使用 Microsoft Excel 进行数据清理的关键特征是什么？

与使用 Microsoft Excel 进行数据清理相关的各种关键特征如下：

1) 用户友好的界面

Microsoft Excel 提供了一个直观且用户友好的界面，即使是技术专长有限的用户也能轻松访问。菜单驱动的选项和熟悉的电子表格布局简化了数据清理过程。

2) 功能的多样性

Microsoft Excel 主要提供各种各样的功能，从基本的算术运算到高级统计运算。这种多样性使用户能够将各种功能应用于数据清理任务，例如处理错误、操作文本以及分别管理重复项。

3) 强大的文本处理工具

Microsoft Excel 在处理文本数据方面表现出色。诸如“分列”、“Proper”、“Upper”和“Lower”之类的函数使用户能够清理和标准化文本，解决诸如格式不一致和大小写问题。

4) 数据排序和筛选功能

Microsoft Excel 中的排序和筛选功能对于有效组织数据至关重要。这些功能有助于识别和处理重复项，以及选择性地查看和操作特定的数据子集。

5) 条件格式用于可视化检查

通常，Microsoft Excel 的条件格式允许用户根据定义的标准直观地突出显示特定数据。此功能有助于在数据清理过程中快速识别异常值或模式。

6) 公式审核工具

Microsoft Excel 主要提供“追踪前置项”和“追踪后续项”等工具来审核和验证公式。这些工具对于确保计算的准确性以及识别复杂公式中的潜在错误至关重要。

7) 数据验证用于错误预防

Microsoft Excel 中的数据验证规则有助于我们在输入数据时预防错误。通过指定所有单元格条目的标准，用户可以最小化引入不准确性的风险，从而从一开始就获得更清洁的数据集。

8) 单位和日期格式一致

Microsoft Excel 的“分列”和格式选项有助于标准化测量单位和日期/时间格式。这些方面的一致性对于准确的分析和报告至关重要。

9) 高效移除重复项

Microsoft Excel 中的“删除重复项”功能简化了识别和消除重复条目的过程，从而简化了数据清理并提高了数据集的可靠性。

10) 与公式和宏集成

Excel 允许用户创建自定义公式并通过宏自动化重复任务。这种集成提高了数据清理过程的效率，尤其是在处理大型数据集时。

11) 数据审查和质量控制

Microsoft Excel 的电子表格格式有助于手动审查和质量控制清理后的数据。用户可以轻松滚动、比较和验证数据，确保其符合预期和业务需求。

12) 帮助资源的易用性

Microsoft Excel 提供广泛的在线帮助资源、教程和一个活跃的社区，为在数据清理过程中遇到挑战的用户提供帮助。这个支持系统增强了那些希望在 Excel 中掌握数据清理的个人的学习曲线。

这些特性共同使 Microsoft Excel 成为一个强大且易于访问的数据清理工具，能够满足具有不同数据管理和分析专业知识水平的广泛用户。

数据清理的步骤和技术是什么？

数据清理过程有六个基本步骤，以确保我们选择的数据已准备就绪。

步骤 1：首先，删除所有不相关的数据

步骤 2：然后，对我们选择的数据进行去重

步骤 3：在此步骤中，我们需要修复所有结构性错误

步骤 4：然后处理缺失数据

步骤 5：过滤掉所有数据异常值

步骤 6：有效地验证我们选择的数据

现在我们将深入了解更好地理解这些步骤

1. 删除不相关数据

首先，我们需要弄清楚我们正在运行什么类型的分析以及我们的下游需求是什么。我们需要解决我们希望获得解决方案的问题或希望解决的问题？现在让我们仔细看看我们的主数据，然后我们需要推断出什么是相关的，什么是我们可能不需要的。过滤掉与我们的下游需求无关的数据或观察。假设我们正在分析 SUV 车主，但我们的数据集包含轿车车主的数据。在这种情况下，此信息与我们的特定需求非常不相关，只会扭曲我们的结果。

尽管如此，除非它们是我们分析的必要组成部分，否则我们还应考虑删除诸如 #、URL、表情符号、HTML 标记等内容。

2. 对数据进行去重

如果我们从多个来源或多个部门收集数据，使用抓取的数据进行分析，或者收到了多个调查或客户回复，我们通常会有效地获得重复数据。

重复记录会减慢分析速度，并可能需要更多存储空间。更重要的是，如果机器学习模型使用具有重复结果的数据集，模型很可能会对重复项给予更多权重，具体取决于它们被重复的次数。因此，需要消除它们以获得均衡的结果。

即使是简单的脏数据清理工具也有助于对数据进行去重，因为重复记录很容易被 AI 程序识别。

3. 修复结构性错误

众所周知，结构性错误主要包括拼写错误、命名约定不一致、大小写不正确、使用错误单词等。这些会影响分析，因为虽然人类容易发现，但大多数机器学习应用程序不会识别错误，并且我们的分析会被扭曲。

• 例如，我们在不同的数据集上运行分析 - 一个带有“women”列，另一个带有“female”列，那么在这种情况下，我们需要标准化标题。像日期、个人地址、关联的电话号码等都需要标准化，以便计算机能够轻松理解它们。

4. 处理缺失数据

在本节中，我们需要扫描数据或运行它进行清理过程，以定位空白单元格、文本中的空白。这可能是由于数据不完整或人为错误造成的。通常，我们需要确定与这些缺失数据相关的一切——整个列或行、整个调查等——是否应该完全丢弃，还是应该手动输入单个单元格。

此外，最佳处理方式取决于我们实际想要进行的分析以及我们计划如何预处理数据。有时，我们可以重构数据，以便缺失值不会影响我们的分析。

5. 过滤掉数据异常值

异常值是指远离常态的数据点，可能会将我们的分析过度推向某个方向。例如，如果我们正在计算一个班级的考试平均分，而一个学生拒绝回答任何问题，那么他们的 0% 将对整体平均分产生很大影响。在这种情况下，我们必须考虑删除该数据点。这可能会得到“实际”非常接近平均值的结果。

然而，仅仅因为一个数字比我们正在分析的其他数字小得多或大得多，并不意味着最终的分析就不准确。仅仅因为存在异常值，并不意味着它不应该被考虑。

6. 验证我们的数据

我们都知道数据验证被认为是最后一种数据清理技术，可以有效地用于验证我们的数据并确认其质量高、一致且格式正确，以供下游处理。

• 我们是否有足够的数据来满足我们的需求？
• 它是否以我们的分析工具可以使用的设计或语言统一格式化？
• 我们的干净数据是否在分析前立即证实或证伪了我们的理论？

之后，我们需要验证我们的数据是否结构合理且足够干净，以满足我们的特定需求。交叉检查，检查相应的数据点，确保一切都存在且准确。

此外，机器学习和人工智能工具可用于验证我们选择的数据是否有效，并准备好以有效的方式使用。一旦我们完成了正确的数据清理步骤，我们就可以轻松地利用数据整理技术和帮助自动化过程的工具。

数据清理技巧有哪些？

创建正确的流程并一致地使用它。

我们被建议为我们的数据和我们的需求以及可以有效用于分析的特定工具设置一个合适的数据清理流程。这是一个迭代过程，因此一旦我们有了特定的步骤和技术，我们就需要为所有后续数据和分析严格遵循它们。通常，记住数据清理可能很繁琐，但它对我们的下游过程至关重要，这一点非常重要。如果我们不从干净的数据开始，当我们分析产生“垃圾结果”时，我们将来无疑会后悔。

利用工具

众所周知，有许多有用的数据清理工具可供我们使用，它们将有助于此过程——从免费和基础到高级和机器学习增强。根据我们的数据集和目标，我们需要进行一些研究，找出最适合我们的数据清理工具。

如果我们知道如何编码，那么在这种情况下，我们可以轻松地为我们的特定需求构建模型，但即使对于非编码者来说，也有很棒的工具。查看具有高效 UI 的工具，以便我们可以预览过滤器的效果，并可以在不同的数据样本上快速有效地测试它们。

关注错误并追踪脏数据的来源

我们需要跟踪和注释我们数据中的常见错误和趋势，以便我们知道需要对来自不同来源的数据使用哪些类型的清理技术。

使用 Microsoft Excel 进行数据清理的优点是什么？

使用 Microsoft Excel 进行数据清理的相关优势如下：

1) 提高准确性

众所周知，数据清理的核心在于追求准确性，因为不准确的数据很容易玷污分析并误导决策者。通过 Microsoft Excel 中系统的数据清理方法，用户可以轻松地查明并有效地纠正错误，从而建立可信的基础。在数据清理过程中对细节的细致关注确保了从数据集中提取的见解不仅可靠，而且可以作为明智决策的可靠基础。

2) 确保一致性

数据集通常以各种格式的数据到达，使分析过程复杂化。数据清理通过标准化整个数据集的数据格式来提供帮助。这种一致性不仅仅是表面上的改进，因为它通常会简化分析工作流程，从而允许用户依赖统一的数据结构。结果是一个更具凝聚力的数据集，它主要促进更准确和有意义的分析。

3) 完成图像

数据集的完整性对于全面理解底层信息至关重要。数据清理主要通过插补技术或其他方法来解决缺失数据点的问题。通过确保填充选定信息中的空白，数据清理有助于创建更健壮的数据集，消除不完整数据引入的偏差。这种完整性对于生成彻底和可靠的分析至关重要。

4) 释放效率

除了对数据质量的影响外，Microsoft Excel 中的数据清理在实践中非常有益于提高效率。简化数据处理任务使分析师能够将更多时间用于实际分析，而不是应对错误和不一致。此外，通过数据清理获得的效率不仅加速了分析过程，还降低了出错的可能性，从而分别产生了更可靠和及时的结果。

5) 提升数据质量

高质量的数据是有意义见解的基石。重复项、异常值和不相关的信息会损害数据集的完整性。数据清理确保了这些元素的删除，从而保持了信息的相关性和意义。对高质量数据的承诺不仅仅是一种最佳实践；它是产生准确而有价值见解的关键组成部分。

6) 跨平台兼容性

在当今互联的数据环境中，兼容性是关键。通常，清理后的数据更有可能与各种系统或工具无缝集成。这种兼容性不仅有助于数据的顺畅共享，还增强了信息的整体效用。清理后的数据集成为一个通用的资产，可以高效地用于各种应用程序，而不会出现兼容性问题的麻烦。

7) 可视化见解

有效的数据可视化取决于干净且组织良好的数据。清理后的数据集为更有意义和更具洞察力的可视化表示奠定了基础。无论是通过图表、图形还是仪表板，干净的数据都能增强数据可视化的清晰度和影响力，将其转化为强大的沟通和决策工具。

8) 减轻风险

减少与有缺陷或不完整数据相关的风险是数据清理的基本优势。决策者可以自信地基于准确和完整的信息做出选择，从而最大限度地减少不利后果的可能性。在决策具有重大影响的环境中，数据清理提供的风险缓解是一项战略要务。

合规性保证

满足数据质量标准和监管要求是许多行业的必要条件。Microsoft Excel 中的数据清理通过确保数据符合这些标准来应对这一挑战。合规性不仅仅是一个复选框；它是对数据完整性的主动立场，可以分别防范法律或监管陷阱。

使用 Microsoft Excel 进行数据清理的各种缺点是什么？

与使用 Microsoft Excel 进行数据清理相关的各种缺点如下：

1) 容易出错

• 众所周知，在 Microsoft Excel 中手动进行数据清理通常会增加人为错误的风险，例如意外删除数据或误解。

2) 大型数据集耗时

• 通常，在 Microsoft Excel 中手动清理大量数据集会耗费大量时间，从而导致效率低下和潜在的疏忽。

3) 复杂性和技能依赖性

• 高级数据清理任务可能需要深入了解 Microsoft Excel 功能，这对专业知识有限的用户构成了挑战。

4) 自动化有限

• Microsoft Excel 的内置工具可能需要更高级的自动化功能，与专业的数据清理工具相比效率较低。

5) 不一致和疏忽

• Microsoft Excel 数据清理的手动性质可能导致忽略不一致或异常值，从而影响数据准确性。

6) 对于非常大的数据集来说不足

• Microsoft Excel 在处理非常大或复杂的数据集时可能会遇到性能问题，从而影响数据清理过程的有效性。

7) 版本控制挑战

• 在 Excel 中管理清理过程中的数据版本可能很困难，容易导致混淆或数据不一致。

8) 难以跟踪更改

• 与专用数据清理工具相比，在 Excel 中跟踪和记录数据清理期间所做的更改可能更复杂。

9) 依赖公式准确性

• Microsoft Excel 数据清理在很大程度上依赖于公式；这些公式中的任何错误或不准确都会在清理过程中传播。

10) 可伸缩性问题

• Microsoft Excel 在处理不断增长的数据量时可能难以有效扩展，从而影响及时清理数据的能力。