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美林數據技術股份有限公司（簡稱：美林數據，NEEQ：831546）是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

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數據分析進度慢？數據清洗和加工是關鍵！

2022-10-18 18:19:57 次
數據分析師
我們正處于一個數據大爆炸的時代，各種數據無時無刻不充斥在我們周圍，無論是數據科學還是數據分析領域，在進行最終的可視化展示前，都需要做大量的數據處理工作。
為什么在分析數據之前需要付出如此多的努力來準備數據呢？
主要是存在很多低質量及無意義的數據，數據質量問題的存在無法滿足數據分析需求，將會對最終的統計產生影響，導致分析結果不準確。大量重復數據、缺失數據、無效數據、異常數據、未經計算的原始數據充斥其中，常常讓業務人員和分析人員陷入漫漫無期的清洗和統計工作里，不僅會增加時間成本，拖慢工作進程，還會影響數字化建設成果。
那么，如何快速地進行數據準備呢？我們可以使用一些工具來協助進行自助數據準備工作，Tempo數據可視化平臺就是一款高效便捷的工具，可以通過簡單的步驟，為后續的分析工作提供高質量數據，下面用實際操作來舉例：
01 按類別分組
需求：貨物運輸方式有火車、大卡和空運三種，需要重新分組為陸運（火車+大卡）和空運。
第一步：在數據表中找到“運輸方式”列，點擊“按類別分組”；
第二步：點擊新建類別并命名，拖入字段即可。
按類別分組
02 數值分組
需求：依據不同銷售額，對客戶進行分組，確定客戶的會員等級，把銷售額0~200的分為小客戶，2000~4000的分為大客戶。
第一步：在數據表中找到“銷售額”列，點擊“數值分組”；
第二步：選擇按自定義范圍分組，輸入新建類別，以及數值區間即可。
數據清洗和加工
03 數值分箱
需求：對不同訂單所得利潤進行分箱，以便于分析不同地區、不同訂單的利潤額規律。
第一步：在數據表中找到“利潤”列，點擊“數值分組”，把分箱數字設置為500，將利潤劃分為0~500、500~1000、1000~1500；
第二步：選擇按自定義范圍分組，輸入新建類別，以及數值區間即可。
數據清洗和加工
Tempo數據可視化平臺針對企業在現實業務場景中常用的數據統計方式，內置了包括按類別分組、數值分組、數值分箱等多種數據處理方式，讓用戶通過簡單的配置操作，就能快速對低質量、無意義數據進行處理。通過Tempo數據可視化平臺類excel的操作，可快速實現空值填充、數值替換、類型轉換等多種數據處理，有效降低數據分析門檻，讓業務人員也能輕松提升數據質量。
數據分析工具
另外，Tempo數據可視化平臺在提供數據準備模塊時，可構建可視化分析之前基礎的數據模型，根據相關的分析需求提供一定的數據處理，節省在數據準備和處理所花費的時間，大幅提高數據分析效率。
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