数据整理
数据整理的例子
数据整理的例子数据整理是指将杂乱无章的数据进行分类、筛选、整合、分析等处理，以便更好地理解和利用数据。
数据整理在各个领域都有广泛的应用，例如市场调研、金融分析、医学研究等。
下面列举一些数据整理的例子。
1. 市场调研数据整理：市场调研是指通过对市场进行调查和分析，了解市场需求、竞争情况、消费者行为等信息，以便企业制定营销策略。
在市场调研中，需要对收集到的数据进行整理和分析，例如将问卷调查结果进行统计和分析，了解消费者的购买偏好和需求。
2. 金融数据整理：金融领域需要对大量的金融数据进行整理和分析，以便进行投资决策和风险管理。
例如，对股票市场的历史数据进行整理和分析，可以了解股票价格的波动规律和趋势，以便进行投资决策。
3. 医学研究数据整理：医学研究需要对大量的医学数据进行整理和分析，以便了解疾病的发病机制和治疗方法。
例如，对临床试验的数据进行整理和分析，可以了解药物的疗效和副作用，以便制定更有效的治疗方案。
4. 社会调查数据整理：社会调查是指对社会现象和问题进行调查和分析，以便了解社会的发展趋势和问题。
例如，对社会调查的数据进行整理和分析，可以了解社会的人口结构、教育水平、就业情况等信息，以便制定社会政策。
5. 网络数据整理：随着互联网的普及，网络数据的整理和分析也变得越来越重要。
例如，对网站访问数据进行整理和分析，可以了解用户的行为和偏好，以便进行网站优化和营销策略。
6. 学术研究数据整理：学术研究需要对大量的研究数据进行整理和分析，以便得出科学结论。
例如，对实验数据进行整理和分析，可以了解实验结果的可靠性和有效性，以便得出科学结论。
7. 教育数据整理：教育领域需要对学生的学习数据进行整理和分析，以便了解学生的学习情况和问题。
例如，对学生的考试成绩进行整理和分析，可以了解学生的学习水平和问题，以便制定更有效的教学方案。
8. 环境数据整理：环境保护需要对环境数据进行整理和分析，以便了解环境污染的情况和影响。
数据的收集与整理方法
数据的收集与整理方法随着信息时代的到来，数据成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是个人、企业还是政府，都需要数据来支撑决策和发展。
然而，数据的质量直接影响到我们的决策效果，因此，数据的收集与整理方法显得尤为重要。
本文将介绍一些常用的数据收集与整理方法。
一、数据的收集方法1. 直接观察法直接观察法是指通过直接观察现象或事件，并将观察到的数据记录下来。
这种方法适用于需要了解客观事物的状态或行为的情况，比如人员流量统计、环境监测等。
2. 问卷调查法问卷调查法是指通过编制问卷，向被调查对象提出一系列问题，以获取信息和数据。
这种方法可以快速获取大量的数据，适用于对大范围的人群进行研究，如市场调研、社会调查等。
3. 访谈法访谈法是指研究者主动与被调查对象进行面对面的交流，通过提问来获取数据。
这种方法适用于深入了解被调查对象的主观想法、意见和经验，如深度访谈、专家访谈等。
4. 实验法实验法是指通过对变量进行控制，在特定条件下进行实验，以获取数据。
这种方法可以控制其他干扰因素，从而更准确地获取数据，适用于科学研究和产品质量检验等。
二、数据的整理方法1. 数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行筛选和处理，去除重复、缺失或异常值等不合理的数据。
这可以通过人工检查或利用数据处理软件进行自动化清洗来实现，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分类与归档数据分类与归档是指将收集到的数据按照不同的属性或类别进行整理和存储，以方便后续的分析和使用。
可以根据数据的主题、日期或其他相关因素来进行分类和归档。
3. 数据转换与格式化数据转换与格式化是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以适应不同的分析需求或数据存储系统。
这可以包括数据单位的转换、日期格式的标准化等。
4. 数据可视化数据可视化是指通过图表、统计图等可视化手段将数据呈现出来，以便更直观地理解和分析数据。
可以使用数据可视化工具如Excel、Tableau等来创建数据可视化图表，使数据更具说服力和可解释性。
简述数据整理的基本步骤
简述数据整理的基本步骤一、引言在数据分析和处理的过程中，数据整理是一个至关重要的环节。
它涉及到对原始数据进行一系列的处理，以确保数据的质量、准确性和一致性。
数据整理的目的是将原始数据转化为一个可分析、可理解的形式，从而为后续的数据分析、数据挖掘和决策提供可靠的基础。
本文将详细介绍数据整理的基本步骤，包括数据清洗、数据分类与编码、数据转换与组织、数据质量评估与校验、数据存储与备份等。
二、数据清洗数据清洗是数据整理的第一步，其目的是识别和纠正数据中的错误、异常和不一致之处。
数据清洗主要关注以下方面：1.缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，并根据实际情况选择填充缺失值的方法，如使用均值、中位数或根据其他相关数据进行填充。
2.异常值处理：识别数据中的异常值，并根据业务规则或统计方法进行处理。
常见的处理方法包括删除异常值、用平均值或中位数替换异常值等。
3.重复数据处理：检查并处理重复数据，确保每条记录的唯一性。
常见的去重方法包括删除重复记录、合并重复记录或保留最新或最早的记录。
4.格式统一：确保数据的格式统一，以便于后续的数据处理和分析。
例如，将日期格式统一为YYYY-MM-DD格式。
5.数据标准化：对数据进行标准化处理，以消除不同特征间的量纲和取值范围差异对分析的影响。
三、数据分类与编码在数据清洗之后，为了便于数据的组织和查询，我们需要对数据进行分类和编码。
分类是将数据按照一定的规则和标准进行划分的过程，而编码则是将分类的结果转化为计算机能够识别和处理的数字或符号的过程。
在进行分类和编码时，需要注意以下几点：1.明确分类的标准和规则，确保分类的合理性和科学性。
2.尽量使用有意义的名称或缩写来表示分类结果，以提高可读性和可理解性。
3.确保编码的唯一性，避免出现重复或冲突的情况。
4.根据实际需求选择合适的编码方式，如二进制编码、十进制编码等。
四、数据转换与组织在完成数据清洗和分类编码之后，我们需要将数据进行适当的转换和组织，以便于后续的数据分析和挖掘。
整理数据的方法
整理数据的方法
首先，整理数据的第一步是收集数据。
在收集数据的过程中，需要明确数据的
来源和类型，确保收集到的数据是准确和完整的。
同时，也需要注意数据的格式和结构，以便后续的整理和分析。
其次，对收集到的数据进行清洗和筛选。
在清洗数据时，需要处理数据中的错
误值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
同时，也需要筛选出对分析和决策有用的数据，去除无关或冗余的数据，以减少后续处理的复杂度。
接下来，对清洗和筛选后的数据进行整合和归纳。
在整合数据时，可以采用合并、汇总等方法，将多个数据源的数据整合到一起。
在归纳数据时，可以采用分类、分组等方法，将数据按照一定的规则进行归纳，以便后续的分析和使用。
然后，对整合和归纳后的数据进行分析和挖掘。
在分析数据时，可以采用统计、图表、模型等方法，对数据进行深入的分析，发现数据中的规律和趋势。
在挖掘数据时，可以采用数据挖掘、机器学习等方法，发现数据中隐藏的信息和价值。
最后，对分析和挖掘后的数据进行可视化和报告。
在可视化数据时，可以采用
图表、地图、仪表盘等方法，将数据以直观的方式展现出来，便于理解和传播。
在报告数据时，可以采用文档、演示、报告等方法，将数据分析的结果和结论进行总结和分享。
综上所述，整理数据是一个复杂而重要的工作，需要我们具备一定的数据处理
和分析能力。
通过收集、清洗、整合、分析和可视化数据，我们可以更好地理解和利用数据，为个人和企业的决策和发展提供有力的支持。
希望以上方法能够帮助大家更好地整理数据，提高工作效率和决策水平。
整理数据的方法有哪些
整理数据的方法有哪些首先，我们可以选择使用电子表格软件进行数据的整理。
电子表格软件如Excel、Google表格等，都提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们对数据进行分类、筛选、汇总等操作。
通过使用电子表格软件，我们可以轻松地将数据按照一定的规则进行整理，使其更加清晰和有序。
其次，我们可以利用数据库软件进行数据的整理。
数据库软件如Access、MySQL等，可以帮助我们将大量的数据进行组织和管理。
通过数据库软件，我们可以建立数据表、定义数据字段，实现数据的快速检索和查询，从而更好地进行数据整理和管理。
另外，我们还可以利用数据可视化工具进行数据的整理。
数据可视化工具如Tableau、Power BI等，可以帮助我们将数据转化为直观、易懂的图表和图形，从而更好地理解和分析数据。
通过利用数据可视化工具，我们可以将复杂的数据呈现出来，使其更加直观和易于理解。
此外，我们还可以利用编程语言进行数据的整理。
编程语言如Python、R等，提供了丰富的数据处理和分析库，可以帮助我们对数据进行各种复杂的操作。
通过编程语言，我们可以编写程序来实现数据的整理和处理，从而更灵活地应对各种数据整理的需求。
最后，我们还可以利用在线数据整理工具进行数据的整理。
在线数据整理工具如OpenRefine、Datawrapper等，提供了丰富的数据整理和清洗功能，可以帮助我们快速地清理和整理数据。
通过使用在线数据整理工具，我们可以省去安装软件的繁琐步骤，直接在浏览器中进行数据整理。
综上所述，整理数据的方法有很多种，我们可以根据实际情况选择合适的方法来进行数据的整理。
无论是使用电子表格软件、数据库软件，还是利用数据可视化工具、编程语言，又或者是使用在线数据整理工具，都可以帮助我们更好地进行数据的整理和管理。
希望以上方法能够对大家在日常工作中的数据整理工作有所帮助。
数据整理方法
数据整理方法数据整理方法是在数据分析过程中必不可少的部分。
随着网络时代的到来，数据量的增大以及数据来源的多样化，数据整理的难度也随之增大。
在这篇文章中，我将会介绍数据整理的基本步骤以及常用的方法。
一、数据整理的基本步骤1. 收集数据数据收集是整个数据处理的第一个步骤。
要确保数据的质量和准确性，一定要选择可靠的数据来源。
数据来源可以包括问卷调查、网站访问数据、实验数据等。
对于不同来源的数据，要根据其特性与要求进行区别对待。
2. 审查和处理数据在数据审查和处理阶段，需要对收集到的数据进行缺失值和异常值处理，以及去除重复数据等。
数据审查和处理的目的在于去除数据中的噪声和错误，以保证数据的可靠性和有效性。
3. 数据清洗数据清洗是保证数据准确性的关键步骤。
数据清洗可以针对单个变量或变量之间进行。
其中包括校验数据的合法性、纠正数据错误、处理异常数据等。
在数据清洗阶段中，可以利用Excel的数据透视表和表格筛选等功能，快速地找到数据中的问题。
4. 格式转换为了方便后续数据分析处理，数据格式的统一化是必要的。
在格式转换中，可以把日期、时间、货币等数据的格式转换为统一的格式，以确保相同的数据类型和相同表示方法。
5. 数据合并当相关数据分别保存在多个文件或数据表中时，需要将它们合并成一个统一的数据表。
数据合并可以由多个数据表合并而来，也可以是同一个数据表的不同部分合并而来。
在Excel中，可以利用VLOOKUP或INDEX-MATCH等函数进行数据合并。
6. 数据转置数据转置是指将原本的横向排列的数据转换为纵向排列的形式，或者将纵向排列的数据转换为横向排列的形式。
在Excel中，可以利用转置功能实现数据转置。
二、数据整理的常用方法1. 正则表达式正则表达式是一种用于处理文本和字符串的工具，它可以用来匹配和识别特定的文本模式。
在数据整理中，正则表达式可以用来查找和替换不同规则的数据，这对于不同类型的数据处理非常有用。
数据整理的方法
数据整理的方法
1. 分类整理法呀，这就像整理你的衣柜一样！咱就说，你会把夏天的衣服和冬天的衣服混在一起放吗？肯定不会嘛！比如说你整理客户信息，把不同类型的客户分开，那样找起来多方便呀，对吧！
2. 排序整理法，这就如同给你的宝贝们排队！难道你不觉得把数据按照大小或者时间顺序排好，就像把一群乱跑的羊赶回羊圈一样整齐吗？像成绩排名，从小到大排好，一眼就能看出谁好谁差啦！
3. 筛选整理法，可以想象成从一堆沙子里挑出金子呀！哎呀，当数据里有很多没用的东西时，你就得筛呀！举个例子，从大量的销售数据中只选出高额订单的数据，这多有用呀！
4. 图表整理法，这可厉害了，就像给数据穿上了漂亮的衣服！哇塞，把那些枯燥的数字变成直观的图表，岂不是一目了然？比如用柱状图表示不同月份的销售额，多清晰可视呀！
5. 标签整理法，不就类似给每个物品贴上标签嘛！你想想，你给数据加上合适的标签，找的时候不就一下子就找到了？就像给文件加上“重
要”“紧急”的标签一样！
6. 合并整理法，就好像把几个小块拼成一个大图！当有相似的数据时，干嘛不合并起来呢？比如把同类型的支出合并统计，多高效呀！
7. 定期整理法，这跟定期打扫房间一个道理呀！哎呀呀，你得时不时把数据整理整理，不然就会乱成一团麻！比如说每周整理一次工作周报的数据，多有条理呀！
8. 备份整理法，这就好像给自己的数据买个保险一样！哎呀，万一数据丢失了咋办，得备份呀！像把重要文件备份到云端，那多安全呀！
我觉得呀，这些数据整理的方法都超级有用，大家一定要好好掌握，让我们的数据变得整整齐齐，用起来得心应手！。
整理数据的方法
整理数据的方法随着信息技术的不断发展，我们所接触到的数据越来越多，而如何有效地整理这些数据成为了一项重要的技能。
本文将介绍几种常用的整理数据的方法。
一、使用电子表格软件电子表格软件是一种非常常用的整理数据的工具，比如Microsoft Excel、Google Sheets等。
通过电子表格软件，我们可以将数据按照一定的规则进行分类、筛选、排序、计算等操作，从而得到更直观、更有意义的结果。
具体操作方法如下：1. 打开电子表格软件，并将数据导入到电子表格中。
2. 根据需要，对数据进行分类、筛选、排序等操作。
3. 使用公式或函数，对数据进行计算或统计。
4. 根据需要，将结果输出到另一个工作表或导出为其他格式的文件。
二、使用数据可视化工具数据可视化工具是一种将数据转化为可视化图表的工具，比如Tableau、Power BI等。
通过数据可视化工具，我们可以将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表，从而更好地理解数据之间的关系和趋势。
具体操作方法如下：1. 打开数据可视化工具，并将数据导入到工具中。
2. 选择适合的图表类型，并将数据转化为图表。
3. 根据需要，对图表进行调整和美化。
4. 将结果保存为图片或导出为其他格式的文件。
三、使用数据清洗工具数据清洗工具是一种将数据进行清洗、格式化、规范化的工具，比如OpenRefine、Trifacta等。
通过数据清洗工具，我们可以将数据中的错误、重复、不完整等问题进行处理，从而得到更干净、更规范的数据。
具体操作方法如下：1. 打开数据清洗工具，并将数据导入到工具中。
2. 使用工具提供的功能，对数据进行清洗、格式化、规范化等操作。
3. 根据需要，将清洗后的数据导出为其他格式的文件。
四、使用机器学习工具机器学习工具是一种将数据进行分析、预测的工具，比如Python、R等。
通过机器学习工具，我们可以对数据进行分类、聚类、回归等操作，从而得到更深入、更准确的分析结果。
具体操作方法如下：1. 打开机器学习工具，并将数据导入到工具中。
数据整理
方法
⑴归纳法:可应用直方图、分组法、层别法及统计解析法。 ⑵演绎法:可应用要因分析图、散布图及相关回归分析。 ⑶预防法:通称管制图法，包括Pn管制图、P管制图、C管制图、U管制图、管制图、X-Rs管制图。
步骤
1.根据研究目的设计整理方案。 整理方案主要包括两个方面：一是对总体的处理方法，主要是考虑如何进行统计分组；二是确定反映总体特 征的相关指标。 2.统计数据的审核与检查。 数据在整理以前，必须要对所获得的数据进行审核，检验原始数据的完整性、准确性和时效性。发现问题， 要及时解决。 3.数据分组和汇总，并计算各项指标。 按照一定的标准将原始数据进行分组，汇总每一组的单位数，并计算诸如均值、方差等标。 4.通过统计表或统计图，显示整理结果。 在统计分组的基础上，计算每组的频数，整理成频数分布表，绘制频数分布图。 5.统计资料的积累、保管和公布。 统计资料的积累和保管。由于统计研究中要经常进行动态分析，这就需要长期积累统计资料。
技术
从商业角度来看，从前未知的统计分析模式或趋势的发现为企业提供了非常有价值的洞察力。数据整理技术 能够为企业对未来的发展具有一定的预见性。数据整理技术可以分成3类：群集、分类和预测。
群集技术就是在无序的方式下集中信息。群集的一个例子就是对未知特点的群体商业客户的分析，对这一例 子输入相关信息就可以很好的定义客户的特点。
定义
在二十世纪90年代中晚期，为了揭示一些隐含数据性质、趋势和模式，很多商家开始探讨把传统的统计和人 工智能分析技术应用到大型数据库的可行性问题，这些探讨最终发展成为基于统计分析技术的正规数据整理工具。
数据整理主要是指对原始数据进行加工处理，使之系统化、条理化，以符合统计分析的需要，同时用图表形 式将数据展示出来，以便简化数据，使之更容易理解和分析。
数据整理实施方案
数据整理实施方案一、背景介绍随着信息化时代的到来，数据已经成为企业运营中不可或缺的重要资源。
然而，大量的数据如果没有得到有效的整理和管理，将会给企业带来诸多问题，如数据冗余、数据混乱、数据分散等。
因此，制定一套科学的数据整理实施方案，对于企业来说显得尤为重要。
二、数据整理的意义数据整理是指对企业内部的各种数据进行分类、清洗、整合和归档，以便更好地利用这些数据进行决策分析和业务发展。
数据整理的意义主要体现在以下几个方面：1. 提高数据利用率：通过整理，可以让数据更加清晰、准确，提高数据的利用率，为企业决策提供更有力的支持。
2. 降低数据管理成本：经过整理，可以减少数据的冗余和重复，降低数据管理的成本，提高数据管理的效率。
3. 保障数据安全：通过整理，可以建立起完善的数据管理体系，保障数据的安全和隐私。
三、数据整理实施方案1. 制定数据整理流程：首先，需要明确数据整理的流程，包括数据收集、数据清洗、数据整合和数据归档等环节，明确每个环节的责任人和时间节点。
2. 确定数据整理标准：在整理数据时，需要确定数据的标准，包括数据的格式、命名规范、存储位置等，以便统一管理和利用。
3. 选择数据整理工具：针对不同类型的数据，需要选择适合的数据整理工具，如数据库管理系统、数据清洗软件、数据整合工具等，以提高整理效率和质量。
4. 建立数据整理团队：组建专门的数据整理团队，明确团队成员的职责和工作目标，确保数据整理工作的顺利进行。
5. 定期数据整理检查：制定定期的数据整理检查计划，对已整理的数据进行检查和修正，确保数据整理工作的持续性和有效性。
四、数据整理实施方案的效果评估在实施数据整理方案后，需要进行效果评估，主要包括以下几个方面：1. 数据整理效率：评估数据整理的时间成本和人力成本，看是否达到了预期的效果。
2. 数据整理质量：评估整理后的数据质量，包括数据的准确性、完整性和一致性等。
3. 数据整理成本：评估整理数据所需的成本，包括人力成本、软件成本和硬件成本等。
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2.问题栏码的确定
（1）分配栏码，指定该问题的编码值的位数 （宽度）及在整个数据文件中所处的位置 （一般在建数据库的时候确定） （2）栏码一般在问卷设计时就印在问卷上， 也有在问卷回收后指定的 （3）对于年龄、工资收入、时间、人数等等 距变量，在分配栏码时要根据实际情况确定 合适的宽度 11 2016/1/28
二 问卷编码
编码就是给每个问题及答案一个数字作为它的 代码，将问卷中的文字转化成数字的过程 1.答案代码的确定 （1）填空题和单项选择题，答案的预编码就是 答案代码 （2）多项选择则采取0、1编码 （3）矩阵式或表格式则按方向性赋值编码 （4）习惯上以“0”作为缺省值，“9”作为特殊 值，比如“不知道”或“其他”
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调查的结果 小结与建议
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2.统计表的制作
统计表制作的原则：科学、规范、简明、实用、 美观 （1）表的标题要简短明了 （2）纵标题和横标题要准确反映变量取值的含义， 它们的排列顺序要符合逻辑 （3）表中的数据资料必须注明计量单位 （4）对于一般频数表，应列出合计栏，以便获得 整体情况 （5）各种表格均应以横线为主，能不用竖线就不 用，即使要用竖线，也应是开口式，上下画粗线， 其余细线 15
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3.数据录入
录入的方式： （1）直接将编好的码录入 （2）先将数据转录，再录入到数据库中 录入工作的组织： （1）挑选和培训录入人员 （2）统一规定数据录入格式和数据文件名 （3）每个输入人员的问卷独立 （4）由研究者合成
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ห้องสมุดไป่ตู้.统计表的构成
1.表号：便于指示和查找 2.总标题：表的名称，简要说明表中资料的内容 3.横标题：在表的左侧 （1）频数表，一般用来统计所要说明的主题 （2）交互分类表，放因变量 4.纵标题：在表的最上一格 （1）频数表，指示调查指标或统计指标的主题 （2）交互分类表，放自变量 5.数字：统计表的实质性内容 6.表注：对统计表的资料来源和有关内容的说明
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图8-4 历次调查网民每周上网小时数(小时)
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图8-5 历次调查网民拥有E-mail帐号及免费 E-mail帐号平均值(个)
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EXCEL的基本应用
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调查报告的撰写
背景：为什么要选这个题目？现实意义？ 方法即操作过程的交代： 在哪里做的调查、调查了谁？怎么获得样本的？调查 了多少份？有效问卷多少份？样本的构成？怎么录入 整理数据的？
三 数据录入
1.建立数据库 （1）SPSS简介 SPSS是Statistical Program for Social Sciences 的简称，即社会科学统计程序， 由美国SPSS公司1970年代推出，迄今已有 30多年的历史。是国际著名三大社会科学 统计软件包之一（SAS、SPSS、Statis）。 我们现在使用的是SPSS for Windows 17.0版。 （2）Foxpro
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2.审核的内容
检查问卷（填写的完整性和数据质量） 重新向被调查者核实
3.审核的方式
实地审核（边调查边审核） 集中审核（问卷全部回收后集中审核） 4
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二 资料的复查
1.含义（回访） 指研究者在回收调查资料后又由其他人对所调 查的样本中的一部分个案进行第二次调查，以 检查和核实第一次的调查的质量。 2.对不合格问卷的处理 （1）复查（重新调查） （2）填补缺省值 （3）丢弃不合格问卷（作为废卷处理） 5
条形图 （1）简单条形图 （2）复合条形图 扇形图 折线图 （1）单式折线图 （2）复式折线图
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图8-1 网民每月实际花费的上网费用分布(%)
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图8-2 历次调查网民每月实际花费的上网费用分布(%）
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图8-3 网民年龄分布
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二 统计图
1.统计图的特点： 与统计表相比，统计图直观、形象、通俗易懂 2.统计图的适用范围： 统计图一般应用于调查资料的初级统计接、结 果的描述，特别适合对调查总体的内部构成进 行描述，对不同现象的分布进行比较，以及对 现象变化的趋势进行展示等。
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3.统计图的分类
资料处理与分析
第一节
数据处理与分析的基本程序
第二节 第三节
数据的编码和录入 统计表与统计图
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第一节 数据处理与分析的基本程序
一 二 资料的审核 资料的复查
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资料处理的基本程序
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一 资料的审核
1.资料审核的含义 是资料处理的第一步工作 指研究者对调查所回收的原始资料（主要 是问卷）一 资料的审核进行初步的审查和 核实，校正错填、误填，提出乱填、空白 和严重缺答的废卷，是原始资料具有教好 的准确性、完整性和真实性，从而为后续 资料整理录入与统计分析工作打下较好的 基础。 3
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问题025：您认为打工的外地人对北京市的社会 秩序是否有影响？（单选） 1□有很大影响 2□有较大影响 3□没有影响 4□不好说 4
答案
编码
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问题001：您的性别是：1 □男 2 □女 问题002：您的年龄是＿34＿岁：
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问题011：您家中是否有下列物品：（可多选） 1□电话 2□传真机 3□电脑 4□电视 5□手机 6□其他 100110
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三
资料处理的基本程序
编码 建库、数 据录入 统计分析
问卷审核 与复查
清理数据
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第二节
问卷编码和数据录入
一 问卷编码 1.答案代码的确定 2.问题栏码的确定 3.编码手册 二 数据录入 1.建立数据库 2.录入的方式 3.录入工作的安排与组织 7
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