數據分類與處理的原則是什麼

Ⅰ 不屬於數據處理的基本原則

excel數據處理應該遵循這5個原則:獨立襲漏性原則、最小化原則、唯一性原則、保證數據類型正確、保護好原始數據。

1.獨立性原則

Excel表中的行叫做記錄，列稱為欄位。

一條記錄存儲對象的全部屬性;而一個欄位存儲全部對象的一類屬性。

例如，某部門員工信息表，一條記錄(一行)為某人的全部信息，而一個欄位(如性別列)只能存儲一類數據，即所有員工的性別。

2.最小化原則

Excel表中存儲的數據盡可能要最小化。那什麼樣的數據才算最小化呢？

例如：把一串串地址寫進一個單元孝模格內，這樣寫出來的地址在後期數據分開處理時就非常的困難了，而且人數越多、地址越復雜，這個難度也就越大。

3.唯一性原則

數據的唯一性可以理解為僅有唯一的欄位值來標識某一條記錄，尤其在數據經過多次排序時還能通過這個唯一的序列來匹配，因此，加了唯一列不僅可以在多張表中進行匹配時有用，更能夠恢復數據。

4.保證數據類型正確

數據的類型必須要與欄位相一致。

例如，欄位名是日期，那就必須寫成日期格式，不能寫成數字，只有通過欄位名才能識別出具體的數據類型來。

5.保護好原始拍慎爛數據

原始數據是一切後續的基礎，在變表過程中有可能損壞、刪除數據，如果保護不好原始數據，當出現錯誤時，那就只能哭了，但是還是沒辦法。

Ⅱ 審計數據分類的原則

其一：合法合規原則。
合法合規是組織展談絕液開業務的第一個原則，在我的眼裡，有時這個原則也被更進一步的稱之為避免刑事風險原則（力求不涉刑事風險，至於行政監管及民事范疇內的，不同的公司也許會有不同的選擇，就不多加評論了），其意涵主要指需要優先將隸屬於國家層面的核心數據、重要數據、法律特別規定的個人數據以及共公信息識別出來，在此基礎之上進行後續的處理。
當然，僅優先識別出上述數據並不是合法合規原則的所有意涵，但這是第一步，也是這個原則中最重要的一步。

其二，邊界區分原則。
每個數據，以屬於同一個類別、同一個級別為原則，而不能同時橫跨N個類別或級別。
數據的區分粒度大小對這個原則的實現有重要影響，譬如說，數據是從欄位角度闡述，還是從表、甚至庫的角度來說，對邊界的區分就有重大影響。在這個過程中，無論是法律人還是數據的owner，都有絕對的必要含物與DBA（資料庫管理員）、系統架構師宏團一起溝通，確認數據粒度的大小，通常而言，粒度分的越細則越容易結構化，系統設計及處理也會更為方便，相對而言數據合規工作也會好做一些，缺點是其它開銷也會相應的增加，但法律人往往對此無感，我想我後面會抽個時間以民間借貸案件中流水記錄為例，聊聊數據粒度大小的問題，以便純文科出身的許多法律人能更好的建立起一個直觀的感覺。

其三，就高不就低原則。
這一原則舉例來說，如果某一數據是由多個欄位組成的，但這多個欄位的分級並不一致，那麼，從整體上來看一個數據，應當按其中最高的那個欄位的定級為准，對其它所有欄位的定級進行統一。
這個原則在信息系統中廣泛存在，如當給某人/某角色設置許可權時，如果同時選擇了deny和read、write或其它的什麼execute等許可權，那麼最終生效的只有deny便是這一原則的體現。
但有時會有這種情況，同一個數據，不同部門的對它有不同的分級，這種情況下，確定數據的owner是誰就顯得至關重要，因為數據的分類分級，應該是由其owner來做才最為合適且有效。當然若不管三七二十一，而一律以最高級別來進行處理，那可能就要衡量一下成本與效益之間誰的分量更重了。

其四，時效原則。
隨著時間、政策以及網路安全事件或數據安全事件的變化，需要適時評估已有的數據分類分級情況是否符合當下的現實情況。

Ⅲ 基本數據類型是什麼

根據不同的分類方法，可以將統計數據分為以下幾種類型：按計量層次分類、按來源分類、按時間狀況分類。

數據的來源主要有兩種渠道：一種是通過直接的調查獲得的原始數據，一般稱為第一手或直接的統計數據；另一種是別人調查的數據，並將這些數據進行加工和匯總後公布的數據，通常稱之為第二手或間接的統計數據。

數據分類的基本原則如下：

1、穩定性：依據分類的目的，選擇分類對象的最穩定的本質特性作為分類的基礎和依據，以確保由此產生的分類結果最穩定。因此，在分類過程中，首先應明確界定分類對象最穩定、最本質的特徵。

2、系統性：將選定的分類對象的特徵（或特性）按其內在規律系統化進行排列，形成一個邏輯層次清晰、結構合理、類目明確的分類體系。

3、可擴充性：在類目的設置或層級的劃分上，留有適當的餘地，以保證分類對象增加時，不會打亂已經建立的分類體系。

以上內容參考網路—數據分類

Ⅳ 簡述數據分類的基本原則

1、現實性原則：是指類目所代表的事物亮談必須是客觀存在的；

2、穩定性原則：類目的設置要考慮它在相當長一個時期內是穩定的。類目的穩定性是分類編碼穩定的基礎；

3、持續性原則：保證分類編碼標準的穩定性，設置類目時應以發展的眼光，有預敬信碰見性地為某些新事物編列必要的類目；

4、均衡性原則：分類表中類目應均衡展開，使分類類目長度不致相差懸殊，以方便使用；

5、揭示性原則：分類和編碼應盡可能反映科學數據集的內容、對象和屬性特點；

6、規范性原則：所使用的語詞或短語能確切表達類目的實際內容範圍，內涵、外延清楚；

7、系統性原則：指類目的層層劃分、層層隸屬要有嚴密的秩序，劃分應有單一、明確的依據；

8、明確性坦高原則：同位類間應界限分明，非此即彼，這對分類標引和檢索都是必要的；

9、擴展性原則：採用線分類法的過程中，由一個上位類劃分出來的一組下位類的外延之和應等於上位類的外延。

Ⅳ 個人數據處理的七大原則

個人數據的處理問題作為歐盟GDPR的重點規制對象，其相關原則的規定被放在了該條例原則部分的首要位置。隨著我國經濟主體與歐盟各成員國之間往來的日益頻繁，學習歐盟GDPR的相關內容對企業發展至關重要。

今天SCA安全通信聯盟為大家整理了GDPR中個人數據處理的6大原則——「合法公平透明」、「目的限制」、「數據最小化」、「准確性」、「儲存限額」、「完整性和機密性」。互聯網讓我們的世界越來越聯動，為了在未來的商業活動中不觸犯法律的底線，做合法商業活動，讓我們一起來看一下這6大原則具體都包含了哪些內容吧。

1、個人數據必須是合法地，以善意和對數據主體合理的方式（「合法，公平，透明」）;

processed lawfully, fairly and in a transparent manner in relation to the data subject (『lawfulness, fairness and transparency』);

即：對個人數據的處理過程中，無論是收集、傳遞還是使用，均要求符合法律規定，且符合透明性的要求。關於數據處理的公平性，有一個典型的例子，就是旅行社通過收集用戶登錄網站查詢機票和酒店的信息，分析其偏好，然後通過程序自動設定針對該用戶需要的機票和酒店漲價，這就是不公平的。

2、被收集用於指定的，明確的和合法的目的，不得以不符合這些目的的方式進一步處理; 根據第89（1）條，為公共檔案目的進行進一步處理，用於科學或歷史研究目的或用於統計目的，不得視為與原始目的不相符（「目的限制」）。

collected for specified, explicit and legitimate purposes and not further processed in a manner that is incompatible with those purposes; further processing for archiving purposes in the public interest, scientific or historical research purposes or statistical purposes shall, in accordance with Article 89(1), not be considered to be incompatible with the initial purposes (『purpose limitation』);

即：意謂在個人數據的處理問題上必須滿足正當目的的要求，其後續的數據處理也不得違反初始目的的要求。

比如用於健康監測的APP需要收集用戶的各項身體指標，如果該數據進而被分發給一家葯品或醫療器械的銷售商，用於推銷，則超出了最初的處理目的，違反了GDPR。

3、合理地和限於與處理它們的目的有關的必要條件（「數據最小化」）;

adequate, relevant and limited to what is necessary in relation to the purposes for which they are processed (『data minimisation』);

即：對於個人數據的處理數量以滿足該業務需要的最小數量為限，不得收集任何非必須的個人數據。

4、准確，並在必要時保持最新， 必須採取一切適當措施，確保及時刪除或糾正因處理目的不準確的個人資料（「准確性」）;

accurate and, where necessary, kept up to date; every reasonable step must be taken to ensure that personal data that are inaccurate, having regard to the purposes for which they are processed, are erased or rectified without delay (『accuracy』);

即：明確對個人數據的使用要保持數據的真實准確，在個人數據更新時必須及時同步更新或者及時刪除。

5、存儲的形式允許僅在為處理目的所需的時間內識別數據主體; 個人數據可以存儲較長時間，前提是個人數據受本法規要求的適當技術和組織措施的保護，以保護數據主體的權利和自由，僅用於公共利益或科學和歷史研究目的或根據第89（1）條（「儲存限額」）進行統計處理。

kept in a form which permits identification of data subjects for no longer than is necessary for the purposes for which the personal data are processed; personal data may be stored for longer periods insofar as the personal data will be processed solely for archiving purposes in the public interest, scientific or historical research purposes or statistical purposes in accordance with Article 89(1) subject to implementation of the appropriate technical and organisational measures required by this Regulation in order to safeguard the rights and freedoms of the data subject (『storage limitation』);

即：歐盟GDPR明確了可以超期儲存的個人數據情形，包括為實現公共利益、進行科學或者歷史研究、但是為了保障數據主體的權利和自由，要求必須採用該條例所規定的合理技術與組織措施方可進行。

6、以確保個人數據的適當安全性的方式處理，包括使用適當的技術或組織措施（「完整性和機密性」）防止未經授權或非法處理以及意外丟失，破壞或損壞。GDPR第四章對數據安全有專門規定。

processed in a manner that ensures appropriate security of the personal data, including protection against unauthorised or unlawful processing and against accidental loss, destruction or damage, using appropriate technical or organisational measures (『integrity and confidentiality』).

即：明確個人數據處理過程中，獲取該數據者必須經過嚴格授權，避免數據被非法處理或者不當泄露。

Ⅵ Excel對表格中的不同數據提供分類匯總功能，分類匯總的原則是什麼

先把你需要匯總的數據按小類編號排序，升序降序無所謂，但一定要排序，然後點數據——分類匯總－－分類欄位選小類編號－－匯總方式選求和－－選定匯總項中勾選合計收銀金額－－確定。
結果出來後點左側小數字123中的2得出匯總表，全選它，然後按f5定位，勾選可見單元格，復制，粘貼到表二中；在表二選中a列，點編輯——查找－－查找內容中輸入「匯總」－－替換－－內容為空。全部替換，結束。

Ⅶ 統計數據分組的原則和方法是什麼

統計數據分組的關鍵在於分組標志的選擇和各組界限的劃分。
（一）分組標志的選擇
分組標志的選擇是統計分組的核心問題，分組標志就是對統計總體進行分組的標准或依據。選擇正確分組標志，是統計分組能充分發揮其作用的前提。總體單位一經分組，就突出了各單位在分組標志下的差異，同時則掩蓋了總體單位在其他標志下的不同。所以，同一總體由於選擇的分組標志不同，對其認識可能會得出不同甚至相反的結論。為了保證統計分組科學合理，選擇分組標志必須遵循窮盡的原則、互斥原則和反映事物本質的原則。
（二）統計分組方法
分組標志一經選定，就要在分組標志變異范圍內劃定各相鄰組間的性質界限和數量界限。根據分組標志的不同特徵，統計總體可以按品質標志分組，也可以按數量標志分組。
1按品質標志分組
按品質標志分組是按對象的屬性特徵分組，它又分簡單品質分組和和復雜品質分組兩種情況。
（1）簡單的品質標志分組簡單的品質分組是指分組標志一經確定，組的名稱和組數也就隨之確定，而且各單位應分在哪一組也比較明確，不存在組與組之間界限區分的困難分組。例如，人口按性別分為男、女兩組，具體到每一個人應該分在哪一組是一目瞭然的。
（2）復雜的品質標志分組有些現象按品質標志分組是比較復雜的，如工業部門分類、人口職業分類等。對這些復雜問題的分組，統計學上稱為分類。統計分類不僅涉及復雜的分組技術，而且涉及國家的政策和科學理論。為保證各種分類的科學性，統一性和完整性，便於各個部門掌握和使用，國家統計局會同有關部門制定了統一的分類目錄，在全國范圍內實行。如商品分類目錄、工業產品分類目錄、工業部門分類目錄等。
在統計分類中，反映國民經濟結構的基本分類主要有如下幾種。
①經濟形式分類，它是以生產資料所有制形式為基礎的重要的經濟分類。
②國民經濟部門（行業）分類，我國採用部門、大類、中類和小類4級分類制。
③三次產業分類，它是在部門（行業）分類的基礎上進行的。
④社會生產的甲乙部門分類。它是根據馬克思再生產原理，按產品的主要經濟用途進行分類的。
⑤工業部門分類。它是先把工業分為採掘業和製造業兩大部分，然後再分為大類、中類、小類三個層次。
⑤隸屬關系分類。它是按企業的業務隸屬關系和行政領導關系進行的分類。
⑦地區分類。它是按我國現行的行政區劃進行的分類。
⑧在業人口的職業分類。它是以在業人口本人所從事的工作性質的同一性進行的分類。
2按數量標志分組
按數量標志分組是指選擇反映事物數量差異的數量標志，根據其變異范圍區分各組界限，將總體劃分為若干個性質不同的組成部分。
例如，研究居民家庭貧富狀態時，按恩格爾系數（即食品類支出占整個居民家庭消費支出的比重）分組，將其在60％以上的劃分為貧困家庭；50％～60％的為溫飽家庭；40％～50％為小康家庭；40％以下的為富裕家庭。
再如，我國在研究人的成長狀況時，按年齡分組，0～6歲為嬰幼兒；7～17歲為少年兒童；18～59歲為中青年；60歲（其中，女性為55歲）以上為老年。
數量標志反映的是事物特定內容的數量特徵，其概念是具體明確的，但按數量標志分組，並不是單純地確定各組間的數量差異，而是要通過分組體現的數量變化來確定現象的不同性質和不同類型。因此，根據變數值的大小來准確劃分性質不同的各組界限並不容易，這要求在按數量標志分組時，首先分析總體中可能有多少種性質不同的組成部分，然後再研究確定各組成部分之間的數量界限。
根據總體各單位某一數量標志值的變動特徵，可供選擇的分組方式有單項式分組和組距式分組兩種。
（1）單項式分組單項式分組是指按每一個具體變數值對現象總體所進行的分組。

單項式分組一般適用於離散型變數，且變數值不多、變動范圍較小的情況。當離散型變數變動范圍比較大、總體單位數又很多的情況下，若採用單項式分組，把每一變數值作為一組，則必然會使分組的組數過多，各組次數過於分散，不能反映總體內部各部分的性質和差異，從而失去了統計分組的真正意義。至於連續型變數，由於其變數值無法—一列舉，更不能採用單項式分組，因此在這些情況下就需要採用組距式分組方法。
（2）組距式分組組距式分組是指按變數值的一定范圍對現象總體所進行的分組。在現象總體的變動范圍內，將其劃分為若干個區間，各區間內的所有變數值作為一組，其性質相同，組與組之間的性質相異。與單項式分組相比較，各組的變數值不是某一具體的點值，而是一個區間。例如，某市職工家庭戶平均收入分組情況如表3.2所示。
組距式分組一般在變數值變動幅度較大的條件下採用。在組距式分組中，涉及到組限、組距、組數、組中值等分組要素。
①組限組限是用來表示各組之間界限的變數值，是決定事物質量的數量界限。其中，在每一組中最小的變數值為下組限，簡稱為下限；最大的變數值為上組限，簡稱為上限。

②組距組距是指一組變數值的區間長度，也就是每一組的上限與下限之間的距離。即：組距＝上限－下限。

組距式分組中，根據各組的組距是否相等可以分為等距分組和異距分組。各組組距都相等的分組稱為等距分組，各組組距不相等的分組則稱為異距分組，或稱不等距分組。

③組數組數即分組個數。在所研究總體一定的情況下，組數的多少和組距的大小是緊密聯系的。一般說來，組數和組距成反比關系，即組數少，則組距大；組數多，則組距小。如果組數太多，組距過小，會使分組資料繁瑣、龐雜，難以顯現總體現象的特徵和分布規律；如果組數太少，組距過大，可能會失去分組的意義，達不到正確反映客觀事實的目的。在確定組距和組數時，應注意保證各組都能有足夠的單位數，組數既不能太多，也不宜太少，應以能充分、准確體現現象的分布特徵為宜。
④組中值組中值即組距的中點數值，它是各組變數值的代表水平。在重合式組限的分組中，它是各組上限與下限的簡單平均數；在非重合式組限的分組中，它是本組下限與後一組下限的簡單平均數。
在組距式分組中，組距掩蓋了分布在組內各單位的實際變數值，因此需要用組中值來代表該組的一般水平，這就是組中值在統計分析中被廣泛採用的原因。

Ⅷ Excel對表格中的不同數據提供分類匯總功能，分類匯總的原則是什麼

分類匯總操作的基本原則
分類原則
需要分類處理的項目，必須預先開設一列，並設置欄位列的名稱
數據原則
要匯總的「列」 下表格數據區內不允許存在空白單元格，否則將在分類過程中被遺漏
格式原則
表格數據區中每一列數據的格式應該統一
操作原則
先「排序」後「匯總」