对于数据分析这门技术，接触过的小伙伴们都有一种感受，想要分析好数据，首先必须要处理好数据，数据处理官方的叫法为数据清洗。关于数据清洗，每一个人都有自己的处理方法，并且不同的处理方法得到的数据效果也不一样。下面我分享一下最近数据分析总结的几点注意事项：
1.要有一个明确的目标。关于这个也许有人会说没必要，换之前我也会说没必要，但是对于大数据时代来说，如果没有一个明确的目标，你清洗出来的数据有可能无法进行后期的分析，而且这个目标关系到你分析结果的好坏。这几天的数据清洗过程中，我刚开始也是按照之前的办法进行清洗，但是后来随着分析不断深入，导致前期的数据不能使用，只能进行返工进行重复的数据清洗。为了避免不必要的麻烦，在进行数据清洗的时候必须要有一个明确的目标，这将会减少后期不必要的麻烦。
2.做好数据的备份。无论数据大小，数据是否重要都要做好数据的备份工作，这关系到你后期假如出现错误以后能够第一时间返回到原始数据找到问题所在，如果上手直接拿原始数据进行处理，有可能简单的错误导致后期的分析出现问题，返工找数据都找不到的那种尴尬局面。
3.选择合适的工具。我们常见的数据格式有txt、csv、xlsx，还有各种数据库导出的数据。小规模的数据我们可以借助Excel进行清洗，利用好Excel走遍天下都不怕。但是当数据规模超过Excel的容量后，我们必须得采用其他的方式来进行了，之前接触过一个文本数据，用Excel根本打不开，最后使用python才打开，通过使用里面的函数才将其清洗完成。选择合适的工具需要我们平时多学习，只有学得多以后遇见各种数据才不会心慌。
以上就是此次数据分析过程中关于数据清洗的三点思考，对于数据清洗的方法大家可以在网上百度或者寻找相关的帖子进行处理，总结下来也就一句话，补全去重删重复统一格式。本期分享就到这儿，欢迎大家交流。
