【摘要】大家都知道，在进行数据分析的时候需要先挖掘数据和存取数据，这样才能够为数据分析工作打好基础。但是在一般情况下，数据挖掘出来之后是有

大家都知道，在进行数据分析的时候需要先挖掘数据和存取数据，这样才能够为数据分析工作打好基础。但是在一般情况下，数据挖掘出来之后是有很多无用重复的数据的，如果将这些数据直接分析的时候会影响分析结果，这就需要对数据进行加工。如果加工得好，那么出来后的数据是一个简洁、规范、清晰的样本数据。数据加工的步骤通常包括数据抽取、数据转换、数据计算。下面就跟大家好好普及一下如何做好数据加工。

首先说说数据加工中的数据抽取吧，数据抽取就是对数据库中现有字段进行整合加工，这样就能够形成分析需要的数据。这种过程就叫做数据抽取。一般来说，数据抽取工作就是字段拆分、字段合并、字段匹配组成。什么是字段拆分哦？字段拆分就是为了截取某一字段中的部分信息，将该字段拆分成两个或多个字段。然后就是字段合并，字段合并就是将若干字段合成为一个新的字段，或者将字段值与文字、数字等组合形成新的字段。最后就是字段匹配，字段匹配就是从具有相同字段的关联数据库中获取所需数据，一般来说字段匹配要求原数据库与关联数据库至少存在一个关联字段，根据关联字段实现批量查询匹配对应的数据。

接着说说数据转换。由于不同来源的数据可能存在不同的结构，数据转换主要指将数据转换成规范、清晰、又易于分析的结构。一般来说，数据转换有结构转换和行列转换。结构转换就是在数据分析中，根据不同的业务需求，需要对数据进行结构转换。并且主要指一维数据表与二维数据表之间的转换。然后就是行列转换。这是 在进行数据分析报表时，常常要从不同的维度观察数据，例如从时间的维度查看汇总数据，或从地区的维度观查汇总数据，这样需要把行列数据进行转换。

最后说说数据计算。有有时候数据库中没有我们需要的字段，需要通过现有字段进行计算之后才能获得。我们在进行数据计算的时候主要有简单计算和日期时间的计算。简单计算就是对数据值进行加、减、乘、除等运算并产生新的字段。而日期、时间数据计算就是在企业管理中，经常会涉及到日期和时间数据的管理分析，它也是数据库中的一类重要数据。

上述的内容就是对于数据清洗工作的具体分析了，大家在进行数据分析的时候一定要注意好上面提到的内容，这样才能够做好数据分析，尤其是注意好数据的转换，这是数据加工中至关重要的内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助。