贾俊平《数据分析基础—Excel实现》(02)第2章 数据处理(Excel-1).pptxVIP

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课程结构第1章 数据分析概述第2章 数据处理第3章 数据可视化分析第4章 数据的描述分析第5章 推断分析基本方法第6章 相关与回归分析第7章 时间序列分析 贾俊平2023/3/72.1 数据的预处理 2.2 生成频数分布表2.3 数值数据类别化 第 2 章 数据处理 学习目标了解数据审核的内容掌握频数分布表的生成方法掌握数值数据类别化方法使用Excel的生成频数分布表思政目标数据处理是数据分析的前期工作。在数据处理过程中要本着实事求是的态度,避免为达到个人目的而有意加工和处理数据数值数据分组的目的是通过数据组别对实际问题进行分类,分组的应用要反映社会正能量,避免利用不合理的分组歪曲事实 学习目标和思政目标学习目标和思政目标 数据审核就是检查数据中是否有错误对于通过调查取得的原始数据(raw data),主要从完整性和准确性两个方面去审核。完整性审核主要是检查应调查个体是否有遗漏,所有的调查项目是否填写齐全等。准确性审核主要是检查数据是否有错误,是否存在异常值等对于通过其他渠道取得的二手数据,应着重审核数据的适用性和时效性应弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料,以便确定这些数据是否符合自己分析研究的需要,不能盲目生搬硬套还要对数据的时效性进行审核,对于有些时效性较强的问题,如果所取得的数据过于滞后,可能失去了研究的意义 数据审核与录入——数据审核 2.1 数据的预处理 数据录入就是生成电子数据文件用Excel进行数据验证第1步:用鼠标在工作表中选定录入数据的单元格区域,如A1:B10单元格区域第2步:选择【数据】→【数据验证】第3步:在【验证条件】的【允许】框内选择要录入的数据类型,比如,“整数”(默认为任何值)。在【介于】框内选择验证条件,或者在“最小值”和“最大值”框内输入数据范围。比如,在【最小值】框内输入0,在【最大值】框内输入100。出现的界面如下图所示第4步:点击【出错警告】,在【式样】下选择“警告”,在【错误信息】下输入警告信息,比如“NA”。然后点击【确定】,即可完成设置完成上述设置后,在此区域内录入不符合验证条件的数据将会出现以下错误信息。比如,在A1单元格录入1000,显示的错误信息。选择【是】,忽略此错误,选择【否】则返回单元格,再重新录入 数据审核与录入——数据录入 2.1 数据的预处理 ? 数据排序和筛选——数据排序 2.1 数据的预处理 【例2-1】表2-1是50个学生的学生编号、性别、专业和考试分数数据。按考试分数降序排列第1步:将光标放在数据区域的任意单元格。然后点击【数据】?【排序】第2步:在【主要关键字】框中选择要排序的变量,本例为“考试分数”,在【次序】中选择降序(默认为升序),然后点击【确定】(如果要专业排序,点击【选项】,在【方法】下选中“字母排序”或“笔划排序”) 数据排序和筛选——数据排序——例题分析 2.1 数据的预处理学生编号性别专业考试分数学生编号性别专业考试分数1男会计学8226男管理学782男金融学8127女金融学893女会计学7528男会计学794女管理学8629女金融学845男会计学7730女会计学986女金融学9731女会计学797男管理学7732女金融学768女会计学9233男会计学799女金融学7134男会计学5610男会计学8535女会计学8811女金融学8036女会计学8612男金融学5537男管理学7913男管理学8138男管理学8514男会计学7839男管理学7315男会计学5140女会计学7916女金融学7941男金融学8217男会计学6342男管理学8218男管理学8943男管理学7419女管理学7144女金融学8320男金融学8245女金融学7421男管理学9146女管理学8622男金融学9047男管理学7523女管理学7848男会计学7024男金融学7449女会计学7325男金融学6650女会计学80 数据筛选(data filter)是根据需要找出符合特定条件的某类数据 数据排序与筛选——数据筛选——例题分析(例2-2) 2.1 数据的预处理用Excel进行数据筛选的过程【例2-2】筛选出考试分数大于等于90的学生第1步:将光标放在数据区域的任意单元格。然后点击【数据】?【筛选】。这时绘在每个变量名中出现下拉箭头第2步:点击要筛选的变量的下拉箭头即可对该变量进行筛选。比如,要筛选出考试分数大于等于90的学生,点击考试分数变量的下拉箭头第3步:点击“大于或等于”,并在后面的框内输

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