數據清洗

數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)清洗是(shi)指對原(yuan)始數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進行處理，去除重復、錯誤或不完整的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，并進行格式標準化的(de)過(guo)程。其(qi)核(he)心價值在于提高數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)準確性(xing)和一致性(xing)，為后續分析和決策提供可靠(kao)的(de)基(ji)礎。通過(guo)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)清洗，企業能夠確保數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)質量，避免(mian)分析偏差，提升決策效果。本欄目將介紹數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)清洗的(de)定義、常見技術及其(qi)在數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)管(guan)理中的(de)應用。

#數據清洗

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數用有(you)道發(fa)表于2025年9月10日(ri) 18:54:30

你(ni)有沒(mei)有遇到過這(zhe)樣的場(chang)景：業務數(shu)(shu)據(ju)堆成(cheng)山，Excel里上萬行雜亂無章，財務報表、銷售明(ming)(ming)細、客戶信息混(hun)作(zuo)一團，明(ming)(ming)明(ming)(ming)數(shu)(shu)據(ju)都在(zai)，卻怎么也找不出頭緒？據(ju)IDC《企業數(shu)(shu)字化轉型白(bai)皮書》顯示，中國(guo)企業每(mei)年在(zai)數(shu)(shu)據(ju)清(qing)(qing)洗(xi)和(he)整理(li)上花費的時間占數(shu)(shu)據(ju)分析總時長的70%，而且這(zhe)個(ge)比例還在(zai)逐年升(sheng)高(gao)。很多企業管理(li)者(zhe)和(he)數(shu)(shu)據(ju)分析師對(dui)Excel的依賴(lai)極高(gao)，但面對(dui)數(shu)(shu)據(ju)梳理(li)和(he)清(qing)(qing)洗(xi)時，往往“望表興嘆”，困在(zai)公式、篩選、透(tou)視(shi)表之間苦苦掙(zheng)扎。

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Excel數(shu)據清洗

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帆(fan)前沿發表于(yu)2025年9月(yue)10日 17:11:31

你是否(fou)曾經在企(qi)業(ye)數據(ju)(ju)(ju)(ju)整(zheng)理的(de)過程(cheng)中深感“表格越做(zuo)越多，數據(ju)(ju)(ju)(ju)越理越亂”？據(ju)(ju)(ju)(ju)IDC《中國企(qi)業(ye)數據(ju)(ju)(ju)(ju)管理市場研究報告》顯示，近70%的(de)中國企(qi)業(ye)在數據(ju)(ju)(ju)(ju)整(zheng)理環節遭遇過重復錄入、信息孤島、流程(cheng)低效等(deng)痛點。這(zhe)種(zhong)混(hun)亂不僅(jin)拖慢了業(ye)務決(jue)策，還直接影(ying)響了企(qi)業(ye)數字化(hua)轉型的(de)步伐。大家都知道表格是基礎工具，但你真(zhen)的(de)了解表格梳理工具給企(qi)業(ye)帶來的(de)巨大優勢嗎？又該(gai)如何高效完成(cheng)數據(ju)(ju)(ju)(ju)整(zheng)理流程(cheng)、讓數據(ju)(ju)(ju)(ju)真(zhen)正(zheng)為業(ye)務賦能？本文將帶你深入剖析表格梳

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析數有道(dao)發(fa)表于2025年9月10日 17:11:09

在數(shu)字化大潮中(zhong)(zhong)，企(qi)業(ye)(ye)每(mei)天都會(hui)面對海量的數(shu)據(ju)表(biao)格。你有沒有遇到(dao)過(guo)這樣的場景(jing)：領導臨(lin)時要一份財務分(fen)析報表(biao)，卻翻遍硬(ying)盤找不到(dao)最(zui)新版(ban)？想(xiang)要跨部門匯總(zong)銷售數(shu)據(ju)，結果格式混(hun)亂、字段(duan)不統一，數(shu)據(ju)對不上號？或者，花了幾個(ge)小時整(zheng)理(li)的Excel，最(zui)后發現(xian)公式錯誤、數(shu)據(ju)重復，浪(lang)費了整(zheng)整(zheng)一個(ge)下午(wu)。事實上，IDC數(shu)據(ju)顯示，中(zhong)(zhong)國企(qi)業(ye)(ye)約有68%的數(shu)據(ju)資產沉睡在表(biao)格和報表(biao)中(zhong)(zhong)，未能有效利用（《中(zhong)(zhong)國數(shu)字化轉型白皮書(shu)2023》）。這不

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如果你曾親歷煙(yan)草行業(ye)(ye)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)理現(xian)場，或許會對“數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)損失(shi)”有種(zhong)刻骨銘心的(de)(de)恐懼：一(yi)個意外斷電(dian)或設(she)備(bei)故障，就可能讓數(shu)(shu)(shu)(shu)年積累的(de)(de)配方、采(cai)購、銷售、溯(su)源等(deng)關鍵數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)瞬間灰(hui)飛煙(yan)滅。事實上，2023年全國煙(yan)草行業(ye)(ye)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)運維統計顯示，因備(bei)份不規范、恢復流程(cheng)混亂導致(zhi)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)丟失(shi)及同步失(shi)敗事故，直接造(zao)成行業(ye)(ye)資產損失(shi)高達(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)億元【中國數(shu)(shu)(shu)(shu)字化轉型實踐，機械工業(ye)(ye)出版(ban)社(she)，2022】。而數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)清(qing)洗不到位，更令數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分析變成“垃(la)(la)圾(ji)入、垃(la)(la)圾(ji)出”

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你有(you)沒有(you)遇到(dao)過這(zhe)樣的(de)窘境(jing)：CRM系統中(zhong)“客戶(hu)名稱”字(zi)(zi)段有(you)的(de)寫成了(le)“企業(ye)名稱”、有(you)的(de)被(bei)拆成“公(gong)司簡稱”和“注(zhu)冊名稱”，甚至(zhi)同一(yi)客戶(hu)在不同部門(men)的(de)數(shu)(shu)據(ju)里信息(xi)還(huan)對(dui)不上(shang)？更糟糕(gao)的(de)是，財務(wu)、銷售、運營等各系統對(dui)接時，這(zhe)些字(zi)(zi)段一(yi)錯配，數(shu)(shu)據(ju)就(jiu)像(xiang)斷了(le)線的(de)珠子，怎么也(ye)串不成完整的(de)業(ye)務(wu)鏈。你以為只是小小的(de)字(zi)(zi)段不一(yi)致，結果每(mei)次做報(bao)表、數(shu)(shu)據(ju)分析、客戶(hu)畫像(xiang)，都(dou)會出(chu)現數(shu)(shu)據(ju)重復、字(zi)(zi)段缺失、信息(xi)混亂……據(ju)《中(zhong)國(guo)企業(ye)數(shu)(shu)字(zi)(zi)化(hua)轉型發展報(bao)

數據遷移數(shu)據清洗

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