如何做項目數據處理

㈠ 如何快速處理一張有100萬條數據的excel表

快速處理一張有100萬條數據的excel表的方法。

如下參考：

1.打開的文件中有商品名稱、單價、數量和金額。通常，我們需要做的是輸入單價和每種商品需要的數量，然後計算出金額。我們可以使用excel電子表格中的計算公式，讓軟體自動計算每個項目的金額。我們需要確認單價和數量是正確的，如下圖。

㈡ 項目經理怎麼才能做好數據分析工作

現在很多的企業都是比較重視數據分析的，尤其是項目經理。如果一個項目經理掌握了數據分析以後，才能夠對項目有一個精準的決策。但是很多項目經理並不是數據分析專業的，這就需要項目經理更加熟悉和增進數據分析領域的知識了。那麼項目經理怎麼才能做好數據分析工作呢？下面小編會為大家詳細解釋一下。
首先，項目經理需要對業務有一個詳細的理解，而所有的需求來源於業務痛點，作為分析師需要對業務有基礎的理解，當然，這種理解是越深刻越好，了解業務可以通過垂直門戶了解，也可以通過行業的報告進行了解。同時也應該知道業務問題的定義、甲方的職責和義務、乙方的職責和義務、項目的里程碑和驗收標准、項目交付物等具體的內容。
其次就是對數據的探索，所謂數據探索就是圍繞業務問題首先需要整理系統和數據列表，數據探索中在不理解的時候一定要追本溯源，對數據的探索需要對數據來源、設備信息、位置數據進行了解。
然後就是需要注意對數據的提取需要注意，數據探索的基礎上，分析師要形成對數據採集、抽取需求，這時候可以最大效果的和數據工程師團隊配合，這些里，需要建議大家都是數據抽取以寬表為基礎進行多次迭代，把各方數據統一融合到一個或者幾個寬表中，同時寬表要能最大范圍的體現業務指標。以及指標體系通常圍繞業務的KPI來進行構建和拆解。這些都是需要好好注意的。
接著說說數據處理，一般來說，數據工程師按照寬表提取數據後，數據的處理方式根據數據量、業務場景會有不同的方式，不同的數據體量需要用不同的工具進行分析，比如少量數據（小於10w），可以直接使用Excel進行。中等數據（小於100w），可以使用mysql資料庫進行相關的處理計算。大量數據，可以使用python進行文本處理。分析方法也是比較重要的事情，分析方法有-特徵分析法、描述分析法，規則分析法，模型分析法。對於這些方法大家都是需要重視的。牢記這些方法，才能夠做出好的數據分析。
最後就是數據呈現。好的數據分析在解決客戶業務問題的同時還應該讓客戶有一個好的體驗，數據呈現就需要重視報告、規則、模型、流程以及數據介面。重視這些才能夠做好數據分析工作。
以上的內容就是項目經理需要重視的內容，只有熟知和掌握這些內容才能夠做好數據分析從而提好自己的職業含金量。大家在學習數據分析的時候一定要多多學習，尤其是注重培養數據分析的思維，這樣才更好地勝任數據分析領域的工作。

㈢ 如何做好數據分析的數據採集工作

數據分析離不開數據採集。數據採集包括歷史數據的採集和當前市場數據的採集，是科學進行數據分析的基礎。數據採集准確性決定了數據分析的價值。那麼數據採集是怎麼做的呢？一般來說，是需要制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作這四項工作。

1.制定市場調研的計劃
在進行數據分析之前，數據採集工作是一項最重要的工作，數據採集的工作能夠解決企業經營中在數據分析中的決策問題。因此很多企業非常重視數據採集，但是數據採集是需要花費大量的金錢人力以及物力，不過數據採集能夠給數據帶來極大的好處，這是因為數據採集能夠給大數據分析帶來極大的好處。所以，在數據採集工作的時候一定要讓資金花到有用的地方，對於每一分錢都有一個清楚的去向。所以，在數據採集的時候一定要控制好成本，在做數據採集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市場調研計劃，才能夠好好的做好數據採集這一個工作。

2.明確數據來源
在數據採集前，就需要選擇好數據，選擇一些干凈的數據才能夠使得數據分析工作變得更加精準。通常來說，數據的資料一般分為第一手資料和第二手資料。這是根據數據資料的來源不同來決定。什麼是第一手資料呢？第二手資料是什麼呢？第一手資料就是未來某種目的採集所得的原始材料。一般來說，採集第一手資料所需要的費用比較高，但是第一手的資料的准確性很高，這是因為第一手資料的針對性強。第二手資料是指採集的現成資料。現成資料就是包括互聯網上面的信息，各種報刊書本上的資料，還有各類權威機構發布的統計和研究報告等。

3.明確抽樣方案
在一手數據的採集中，許多數據可以直接採集，由於對於成本費用等可控制的要素，以及數據的採集范圍很廣，這樣很難直接獲取全部數據。這時，我們常用抽樣技術對樣本進行調查，並根據樣本統計量估計總量。

4.明確數據採集方法
數據採集方法現在常見的有三種，分別是訪問調查法、實驗法和觀察法。訪問調查法通過訪問代表性的樣本而獲得數據，而觀察法強調非語言方式，這一點和訪問調查法不一樣。觀察法是通過調查人員在進行時和過去時記錄中採集信息。而實驗法可以有效控制調查的環境。這樣在實際項目數據採集中可以根據項目特點、成本費用、時間及精度的要求，從而使用不同的方法。

5.數據處理及分析
在進行數據處理工作時，原始數據收集回來很大概率會出現虛假、錯誤、冗餘等現象，如果直接把這些數據進行預測分析，極大概率會帶來錯誤的分析結論，那麼數據分析就完全沒有了意義。不過只要做好數據處理以及數據分析，就能避免上面出現的現象。而數據的處理是需要運用科學正確客觀的方法，將調查所得的原始資料按調查目的來去粗取精，這樣才能夠做好數據分析。

通過上面的內容，大家已經知道了數據採集是怎麼做的了吧？數據採集程序就是上面提到的5點，分別是制定市場研究的計劃、明確數據的來源、明確抽樣方案、明確數據採集方法、做好數據處理分析工作。只要集齊這些步驟一步一步走下去，那麼數據採集工作就可以更高效率地完成了。希望閱讀完的朋友對你們的職業生涯有一些幫助，這將是我莫大的榮幸！

㈣ 如何做好項目實施中的數據管理

何合理科展數據准備工作?何效進行數據整理?才數據整理效?本文主要享些數據准備工作經驗供借鑒 、數據信息化項目實施重要性 數據企業發展基礎數據信息化管理重要性變越越明顯並現代企業管理至關重要影響素 面舉兩運用信息化數據給企業帶價值例：1)某鋼廠利用汽車產企業數據共享發特種板材展定製服務滿足客戶需求同保證利潤北京貿三期建設該鋼廠利用與建築公司數據信息共享帶價值擊敗韓浦項建築鋼材供應商其原簡單貿處北京CBD核建築工空間租用擺放建材本太高該鋼廠與建設共享數據按提供鋼材供應(產品利用途間)減少建築本2)某公司銷售數據往零散掌握各銷售員手給公司業務析造難度管理層難隨解公司業務展情況公司高層做度、季度、月工作總結沒具體數據作依據容易讓議流於形式起該作用公司重新整理些數據放信息項目每都用信息說扭轉前議流於形式狀態種式公司推行段間明顯覺公司管理與決策更加及效 要讓數據企業信息化項目產商業價值至關重要前提要保證實施程些數據准確、真實源於企業商業數據業務流程原本亂七八糟數據獲取再完整太價值 古雲：千堤潰於蟻穴! 萬丈高樓平起細節決定敗都說明數據企業信息項目實施基礎性重要性信息化實施程收集數據全或質量高都直接導致公司期經營與管理所需要歸類或統計數據產嚴重錯誤面使各部門工作效率低增加營運本;另面隨著企業規模擴數據種類數量快速增加造數據類規則難度加 二、數據准備重難點 信息化項目實施經聽句三技術、七管理、十二數據表達數據重視程度數據准備質量問題已經信息化項目高失敗率主要原讓反思症結底哪假信息化項目輸入垃圾數據輸信息必垃圾信息由見數據准備工作信息化項目實施重要性數據尤體血液信息化項目實施前提准備數據則項目信息根源事實情況信息准備階段阻礙終造項目延期項目能順利實施或項目能按客戶要求交付面列舉往工作遇難點： 1)些數據能涉及部門沒套非規范制度數據准備程容易造部門間互相推諉：某公司力資源部著手收集近兩月各部門績效考核數據力資源部部發現產品部幾數據未提供馬找產品部部向征詢績效指標數據收集情況產品部部向反饋數據能及提交責任營運部力資源部部找營運部部營運部部臉奈說：我想交財務部沒給我數據我交!力資源部部推財務部財務部部看力資源部經理立馬向訴苦說：我部門數據收集工作量實太!我數據收集 2)數據准備目標定義清楚模稜兩沒細及量化所導致數據准備階段容易現與實際情況情況 3)型信息化項目建設項復雜信息工程某公司事檔案管理信息項目公司其信息化項目用事檔案管理系統數據事部要掌握員基本檔案、家庭員、配偶檔案、主要社關系等等;產技術部要掌握專業技術員布、專業、歷、再教育情況等等;黨委辦公室要掌握先鋒隊情況;團委要掌握團員布、齡構等情況;保務辦則安全形度掌握特殊員檔案;總務部則需要房屋承租單位、住址、面積、暖氣投資、工齡、煤氣投資等情況本身要解與及掌握些數據及數據間關系非難困假某面數據准備全或者誤能公司信息化項目產系列難想像連鎖反應 4)公司要找既懂業務知識懂數據規劃專業員比較難困比房產工程公司需要懂房改政策才能算售房價格懂調度室業務知識作業計劃程序進行修改等等懂些業務才能做基礎數據編碼工作所謂融貫通意思少員工既懂物資調度、運輸調度懂物資管理與設備管理 5)企業沒信息化項目前使用都手工式管理手工式數據准備數部門單位進行部門間用單據進行業務數據流轉部門內用台帳進行數據記帳月底通帳式保證部門內部門間數據致性種式與利用信息化項目進行數據管理思想實現手段非差距

㈤ 數據處理有什麼流程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

㈥ 請問EXCEL表格怎麼做數據分析

具體設置方法如下：

1.首先，打開Excel，打開左上角文件的標簽欄。