数据化管理流程8个步骤之3:数据整理

整理数据是对收集到的数据进行预处理，使之变成可供进一步分析的标准格式的过程。

需要整理的数据包括非标准格式的数据、不符合业务逻辑的数据两大类。

非标准格式数据例如文本格式的日期、文本格式的数字、字段中多余的空格符号、重复数据等。

在零售行业中，不符合业务逻辑的数据非常多，比如为了冲销售额可能会有不真实的销售数据进系统，大量虚假的会员购买记录，电子商务中的虚假点击，等等。

曾经有一个服装专卖店，该店铺年销售额的65%来源于同一个会员顾客的购买行为，不用说都知道，这个会员数据是不真实的，如果我们用这样的数据来分析会员顾客的购买行为，结果可想而知。

数据整理的好与坏直接决定了分析的结果。

整理数据的方法主要有：分类、排序、做表、预分析等；

逻辑有理口径、看异常、查大数、观趋势等。

工具可以利用Excel中的分列、删除重复项、透视表、图表、函数等功能来辅助整理。

数据整理是很重要的一环，通过数据整理，可以发现很多问题。