1. 在数据分析过程中，数据挖掘和数据存取是基础工作，它们为数据分析提供了必要的准备。
2. 然而，挖掘出的数据常包含大量无用或重复信息，直接进行分析会影响结果的准确性，因此数据加工成为必不可少的步骤。良好的数据加工能够产生简洁、规范且清晰的数据样本。
3. 数据加工通常包括三个步骤：数据抽取、数据转换和数据计算。下面将详细介绍这三个步骤。
4. 数据抽取是指从数据库中提取所需字段，进行整合和加工，以形成分析所必需的数据。数据抽取的过程包括字段拆分、字段合并和字段匹配。
5. 字段拆分涉及截取字段中的部分信息，将字段拆分成两个或更多字段。
6. 字段合并则是将多个字段结合成一个新字段，或者将字段值与其他文本、数字等组合形成新字段。
7. 字段匹配是从关联数据库中根据相同字段获取所需数据，这要求至少存在一个关联字段以实现批量查询和匹配。
8. 数据转换是指由于数据来源不同，需要将数据转换成统一的、易于分析的结构。数据转换包括结构转换和行列转换。
9. 结构转换根据业务需求对数据结构进行转换，常涉及一维数据表与二维数据表之间的转换。
10. 行列转换是在数据分析报表中，为了从不同维度观察数据而进行的转换，如按时间维度查看汇总数据或按地区维度观察数据。
11. 数据计算是在数据库中缺少所需字段时，通过现有字段进行计算以生成新字段。数据计算包括简单计算和日期时间计算。
12. 简单计算涉及对数据值进行基本的算术运算（加、减、乘、除）以产生新字段。
13. 日期时间计算在企业管理中很常见，涉及日期和时间数据的分析和管理，是数据库中的重要数据类型。
14. 综上所述，数据清洗是数据加工的重要组成部分。在进行数据分析时，应特别注意数据转换的正确性，因为这是数据加工中至关重要的一环。希望本文能对大家有所帮助。
