1.数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行去重、去除异常值、填充缺失值等处理,以保证数据的准确性和完整性。常用的数据清洗工具包括Excel、Python、R等。
2.数据筛选 数据筛选是指根据特定条件对数据进行筛选,以便更好地分析和利用数据。常用的数据筛选工具包括Excel、SQL等。
3.数据分类 数据分类是指将数据按照特定的标准进行分类,以便更好地进行分析和比较。常用的数据分类方法包括按时间、地区、产品、客户等分类。
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关于这个问题，整理原始数据的步骤如下：
1. 收集数据：从不同来源收集原始数据，包括调查、实验、观察等。
2. 清理数据：对数据进行初步清洗，去除重复数据、缺失数据、异常数据等。
3. 格式化数据：将数据按照规定的格式进行整理，比如日期、时间、货币等格式。
4. 标记数据：对数据进行标记，以便后续分析和处理。
5. 转换数据：将原始数据转换为可分析的格式，比如将文本数据转换为数值数据。
6. 统计数据：对数据进行统计，比如计算平均值、中位数、标准差等。
7. 分类数据：将数据进行分类，以便后续分析和处理。
8. 存储数据：将整理好的数据存储在数据库或电子表格中，以便后续使用。
整理原始数据是数据分析过程中非常重要的一步，它可以确保数据的准确性、一致性和可靠性，从而提高数据分析的效率和准确性。
