数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。
是检验数据质量的关键环节，是实现数据共享的关键步骤。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是指使用电子计算机对大量的原始数据或资料进行录入、编辑、汇总、计算、分析、预测、存储管理等的操作过程。
随着信息化时代的到来，数据已成为各行各业的重要资源，而数据处理则成为了保证各行业运营的关键工作之一。数据处理的定义及重要性 数据处理可以理解为对原始的数据进行清洗、分析、优化等处理，以便更好地利用数据，支持决策和创新，提高生产效率和质量，降低风险等。
1、列表法 列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。
2、实验数据的处理方法： 平均值法 取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似。
3、摘要：实验结果的表示，首先取决于实验的物理模式，通过被测量之间的相互关系，考虑实验结果的表示方法。常用到数据处理方法有作图法，列表法，平均值法，最小二乘法等。在处理数据时可根据需要和方便选择任何一种方法表示实验的最后结果。（1）实验结果的图形表示法。
4、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。回归分析回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。
5、常见的数据分析方法有哪些？趋势分析 当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。
6、数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。数据展现 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。
1、39个县域统计粮食单产的计算 根据2005年和2006年重庆市统计年鉴，获得2004年和2005年39个县域粮食作物播种面积和总产量，计算出各县域粮食（作物）播面单产，粮食作物播面单产＝粮食作物总产量/粮食作物播种面积，采用2年单产算术平均值作为检验的依据，结果见表4-1。
2、血液样本采集 采集时间：最好在相同的时间点（如早晨空腹）采集血液样本，以减少生物节律的影响。采集方法：通常采用静脉抽血，使用无菌采血管，可以选择含有或不含有抗凝剂的管子，视后续处理和分析需求而定。样本量：通常需要1-2 mL血液。
3、数据收集：获取需要分析的数据，可以是从各种数据源收集数据或者自己采集数据。数据清洗：对数据进行清理和整理，包括去除重复数据、缺失数据、异常数据、格式转换等操作，使数据能够被更好地分析和利用。数据探索：对数据进行可视化展示和统计分析，探索数据的分布、特征、关系和趋势等。
4、数据的处理是用于将原始信息转换为可操作的情报或知识的情报周期的各个阶段在概念上类似于数据分析中的各个阶段。最初获得的数据必须经过处理或组织以便分析。例如，这些可能涉及将数据以表格格式（即结构化数据）放置在行和列中，以进行进一步分析，例如在电子表格或统计软件中。
5、另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 预测性分析。
6、数据分析的学科内容 数据采集与清洗。数据分析的第一步是收集数据，这包括数据的来源、数据的获取方式、数据的存储等。同时，数据采集后还需要进行数据清洗，即对数据进行去重、填充缺失值、处理异常值等操作，使数据符合分析要求。数据处理与分析。
1、数据处理的意义有：数据处理是实现空间数据有序化的必要过程。数据处理是检验数据质量的关键环节。数据处理是实现数据共享的关键步骤。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。
2、大数据是需要更新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而这些信息资产依托客观的数据基础衍生出更多有价值的信息。
3、将考勤数据导入到Excel中，以便编写公式进行数据处理.一般来说，考勤数据包含这几项内容：员工登记号码，上班时间，下班时间，日期。有的考勤系统导出的数据只有员工登记号码，不能显示中文，为了统计结果更加直观，需要将号码转化成相应的姓名。这就需要用到VLOOKUP函数。
4、在对数据进行实际处理过程中，通常采用数据清理和集成与交互技术，集成与交换能有效的进行数据的应用，对数据的分析能力起到一定的提高作用。数据挖掘技术是数据提炼的一种常用技术，通过对数据的有效挖掘能把一些无规律的数据变成有规律的数据，提高数据的实际应用效果。
5、数据库的具体作用有：实现数据共享：数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。减少数据的冗余度：同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。
1、结果表明，采用线性回归预测模型对监测数据进行处理分析能够简单、快速、准确地得到深基坑沉降变形状况以及对周边建筑物的影响，并对下一次沉降量进行预报。
2、基坑监测的处理过程也可以分为以下过程：监测目的确定监测项目 测点布置 监测方法、主要仪器及精度要求监测频度 监控报警数据处理及信息反馈。
3、数据的选择和采样 兼顾数据的代表性、普遍性及有效性，对系统采集到的 17 个工程共 356 个测斜管的监测数据汇总，剔除其中有效数据量小于 26 天和明显无数据规律的测斜管数据，以余下的 193 孔共 11811 天次测斜管数据为供数据挖掘的样本数据。见表 1 所示。
4、建筑基坑工程监测方案包括：工程概况。建设场地岩土工程条件及基坑周边环境状况。监测目的和依据。监测内容及项目。基准点、监测点的布设与保护。监测方法及精度。监测期和监测频率。监测报警及异常情况下的监测措施。监测数据处理与信息反馈。监测人员的配备。
