数据分类与处理的原则是什么

Ⅰ 不属于数据处理的基本原则

excel数据处理应该遵循这5个原则:独立袭漏性原则、最小化原则、唯一性原则、保证数据类型正确、保护好原始数据。

1.独立性原则

Excel表中的行叫做记录，列称为字段。

一条记录存储对象的全部属性;而一个字段存储全部对象的一类属性。

例如，某部门员工信息表，一条记录(一行)为某人的全部信息，而一个字段(如性别列)只能存储一类数据，即所有员工的性别。

2.最小化原则

Excel表中存储的数据尽可能要最小化。那什么样的数据才算最小化呢？

例如：把一串串地址写进一个单元孝模格内，这样写出来的地址在后期数据分开处理时就非常的困难了，而且人数越多、地址越复杂，这个难度也就越大。

3.唯一性原则

数据的唯一性可以理解为仅有唯一的字段值来标识某一条记录，尤其在数据经过多次排序时还能通过这个唯一的序列来匹配，因此，加了唯一列不仅可以在多张表中进行匹配时有用，更能够恢复数据。

4.保证数据类型正确

数据的类型必须要与字段相一致。

例如，字段名是日期，那就必须写成日期格式，不能写成数字，只有通过字段名才能识别出具体的数据类型来。

5.保护好原始拍慎烂数据

原始数据是一切后续的基础，在变表过程中有可能损坏、删除数据，如果保护不好原始数据，当出现错误时，那就只能哭了，但是还是没办法。

Ⅱ 审计数据分类的原则

其一：合法合规原则。
合法合规是组织展谈绝液开业务的第一个原则，在我的眼里，有时这个原则也被更进一步的称之为避免刑事风险原则（力求不涉刑事风险，至于行政监管及民事范畴内的，不同的公司也许会有不同的选择，就不多加评论了），其意涵主要指需要优先将隶属于国家层面的核心数据、重要数据、法律特别规定的个人数据以及共公信息识别出来，在此基础之上进行后续的处理。
当然，仅优先识别出上述数据并不是合法合规原则的所有意涵，但这是第一步，也是这个原则中最重要的一步。

其二，边界区分原则。
每个数据，以属于同一个类别、同一个级别为原则，而不能同时横跨N个类别或级别。
数据的区分粒度大小对这个原则的实现有重要影响，譬如说，数据是从字段角度阐述，还是从表、甚至库的角度来说，对边界的区分就有重大影响。在这个过程中，无论是法律人还是数据的owner，都有绝对的必要含物与DBA（数据库管理员）、系统架构师宏团一起沟通，确认数据粒度的大小，通常而言，粒度分的越细则越容易结构化，系统设计及处理也会更为方便，相对而言数据合规工作也会好做一些，缺点是其它开销也会相应的增加，但法律人往往对此无感，我想我后面会抽个时间以民间借贷案件中流水记录为例，聊聊数据粒度大小的问题，以便纯文科出身的许多法律人能更好的建立起一个直观的感觉。

其三，就高不就低原则。
这一原则举例来说，如果某一数据是由多个字段组成的，但这多个字段的分级并不一致，那么，从整体上来看一个数据，应当按其中最高的那个字段的定级为准，对其它所有字段的定级进行统一。
这个原则在信息系统中广泛存在，如当给某人/某角色设置权限时，如果同时选择了deny和read、write或其它的什么execute等权限，那么最终生效的只有deny便是这一原则的体现。
但有时会有这种情况，同一个数据，不同部门的对它有不同的分级，这种情况下，确定数据的owner是谁就显得至关重要，因为数据的分类分级，应该是由其owner来做才最为合适且有效。当然若不管三七二十一，而一律以最高级别来进行处理，那可能就要衡量一下成本与效益之间谁的分量更重了。

其四，时效原则。
随着时间、政策以及网络安全事件或数据安全事件的变化，需要适时评估已有的数据分类分级情况是否符合当下的现实情况。

Ⅲ 基本数据类型是什么

根据不同的分类方法，可以将统计数据分为以下几种类型：按计量层次分类、按来源分类、按时间状况分类。

数据的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查获得的原始数据，一般称为第一手或直接的统计数据；另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称之为第二手或间接的统计数据。

数据分类的基本原则如下：

1、稳定性：依据分类的目的，选择分类对象的最稳定的本质特性作为分类的基础和依据，以确保由此产生的分类结果最稳定。因此，在分类过程中，首先应明确界定分类对象最稳定、最本质的特征。

2、系统性：将选定的分类对象的特征（或特性）按其内在规律系统化进行排列，形成一个逻辑层次清晰、结构合理、类目明确的分类体系。

3、可扩充性：在类目的设置或层级的划分上，留有适当的余地，以保证分类对象增加时，不会打乱已经建立的分类体系。

以上内容参考网络—数据分类

Ⅳ 简述数据分类的基本原则

1、现实性原则：是指类目所代表的事物亮谈必须是客观存在的；

2、稳定性原则：类目的设置要考虑它在相当长一个时期内是稳定的。类目的稳定性是分类编码稳定的基础；

3、持续性原则：保证分类编码标准的稳定性，设置类目时应以发展的眼光，有预敬信碰见性地为某些新事物编列必要的类目；

4、均衡性原则：分类表中类目应均衡展开，使分类类目长度不致相差悬殊，以方便使用；

5、揭示性原则：分类和编码应尽可能反映科学数据集的内容、对象和属性特点；

6、规范性原则：所使用的语词或短语能确切表达类目的实际内容范围，内涵、外延清楚；

7、系统性原则：指类目的层层划分、层层隶属要有严密的秩序，划分应有单一、明确的依据；

8、明确性坦高原则：同位类间应界限分明，非此即彼，这对分类标引和检索都是必要的；

9、扩展性原则：采用线分类法的过程中，由一个上位类划分出来的一组下位类的外延之和应等于上位类的外延。

Ⅳ 个人数据处理的七大原则

个人数据的处理问题作为欧盟GDPR的重点规制对象，其相关原则的规定被放在了该条例原则部分的首要位置。随着我国经济主体与欧盟各成员国之间往来的日益频繁，学习欧盟GDPR的相关内容对企业发展至关重要。

今天SCA安全通信联盟为大家整理了GDPR中个人数据处理的6大原则——“合法公平透明”、“目的限制”、“数据最小化”、“准确性”、“储存限额”、“完整性和机密性”。互联网让我们的世界越来越联动，为了在未来的商业活动中不触犯法律的底线，做合法商业活动，让我们一起来看一下这6大原则具体都包含了哪些内容吧。

1、个人数据必须是合法地，以善意和对数据主体合理的方式（“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：对个人数据的处理过程中，无论是收集、传递还是使用，均要求符合法律规定，且符合透明性的要求。关于数据处理的公平性，有一个典型的例子，就是旅行社通过收集用户登录网站查询机票和酒店的信息，分析其偏好，然后通过程序自动设定针对该用户需要的机票和酒店涨价，这就是不公平的。

2、被收集用于指定的，明确的和合法的目的，不得以不符合这些目的的方式进一步处理; 根据第89（1）条，为公共档案目的进行进一步处理，用于科学或历史研究目的或用于统计目的，不得视为与原始目的不相符（“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：意谓在个人数据的处理问题上必须满足正当目的的要求，其后续的数据处理也不得违反初始目的的要求。

比如用于健康监测的APP需要收集用户的各项身体指标，如果该数据进而被分发给一家药品或医疗器械的销售商，用于推销，则超出了最初的处理目的，违反了GDPR。

3、合理地和限于与处理它们的目的有关的必要条件（“数据最小化”）;

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

即：对于个人数据的处理数量以满足该业务需要的最小数量为限，不得收集任何非必须的个人数据。

4、准确，并在必要时保持最新， 必须采取一切适当措施，确保及时删除或纠正因处理目的不准确的个人资料（“准确性”）;

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：明确对个人数据的使用要保持数据的真实准确，在个人数据更新时必须及时同步更新或者及时删除。

5、存储的形式允许仅在为处理目的所需的时间内识别数据主体; 个人数据可以存储较长时间，前提是个人数据受本法规要求的适当技术和组织措施的保护，以保护数据主体的权利和自由，仅用于公共利益或科学和历史研究目的或根据第89（1）条（“储存限额”）进行统计处理。

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：欧盟GDPR明确了可以超期储存的个人数据情形，包括为实现公共利益、进行科学或者历史研究、但是为了保障数据主体的权利和自由，要求必须采用该条例所规定的合理技术与组织措施方可进行。

6、以确保个人数据的适当安全性的方式处理，包括使用适当的技术或组织措施（“完整性和机密性”）防止未经授权或非法处理以及意外丢失，破坏或损坏。GDPR第四章对数据安全有专门规定。

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：明确个人数据处理过程中，获取该数据者必须经过严格授权，避免数据被非法处理或者不当泄露。

Ⅵ Excel对表格中的不同数据提供分类汇总功能，分类汇总的原则是什么

先把你需要汇总的数据按小类编号排序，升序降序无所谓，但一定要排序，然后点数据——分类汇总－－分类字段选小类编号－－汇总方式选求和－－选定汇总项中勾选合计收银金额－－确定。
结果出来后点左侧小数字123中的2得出汇总表，全选它，然后按f5定位，勾选可见单元格，复制，粘贴到表二中；在表二选中a列，点编辑——查找－－查找内容中输入“汇总”－－替换－－内容为空。全部替换，结束。

Ⅶ 统计数据分组的原则和方法是什么

统计数据分组的关键在于分组标志的选择和各组界限的划分。
（一）分组标志的选择
分组标志的选择是统计分组的核心问题，分组标志就是对统计总体进行分组的标准或依据。选择正确分组标志，是统计分组能充分发挥其作用的前提。总体单位一经分组，就突出了各单位在分组标志下的差异，同时则掩盖了总体单位在其他标志下的不同。所以，同一总体由于选择的分组标志不同，对其认识可能会得出不同甚至相反的结论。为了保证统计分组科学合理，选择分组标志必须遵循穷尽的原则、互斥原则和反映事物本质的原则。
（二）统计分组方法
分组标志一经选定，就要在分组标志变异范围内划定各相邻组间的性质界限和数量界限。根据分组标志的不同特征，统计总体可以按品质标志分组，也可以按数量标志分组。
1按品质标志分组
按品质标志分组是按对象的属性特征分组，它又分简单品质分组和和复杂品质分组两种情况。
（1）简单的品质标志分组简单的品质分组是指分组标志一经确定，组的名称和组数也就随之确定，而且各单位应分在哪一组也比较明确，不存在组与组之间界限区分的困难分组。例如，人口按性别分为男、女两组，具体到每一个人应该分在哪一组是一目了然的。
（2）复杂的品质标志分组有些现象按品质标志分组是比较复杂的，如工业部门分类、人口职业分类等。对这些复杂问题的分组，统计学上称为分类。统计分类不仅涉及复杂的分组技术，而且涉及国家的政策和科学理论。为保证各种分类的科学性，统一性和完整性，便于各个部门掌握和使用，国家统计局会同有关部门制定了统一的分类目录，在全国范围内实行。如商品分类目录、工业产品分类目录、工业部门分类目录等。
在统计分类中，反映国民经济结构的基本分类主要有如下几种。
①经济形式分类，它是以生产资料所有制形式为基础的重要的经济分类。
②国民经济部门（行业）分类，我国采用部门、大类、中类和小类4级分类制。
③三次产业分类，它是在部门（行业）分类的基础上进行的。
④社会生产的甲乙部门分类。它是根据马克思再生产原理，按产品的主要经济用途进行分类的。
⑤工业部门分类。它是先把工业分为采掘业和制造业两大部分，然后再分为大类、中类、小类三个层次。
⑤隶属关系分类。它是按企业的业务隶属关系和行政领导关系进行的分类。
⑦地区分类。它是按我国现行的行政区划进行的分类。
⑧在业人口的职业分类。它是以在业人口本人所从事的工作性质的同一性进行的分类。
2按数量标志分组
按数量标志分组是指选择反映事物数量差异的数量标志，根据其变异范围区分各组界限，将总体划分为若干个性质不同的组成部分。
例如，研究居民家庭贫富状态时，按恩格尔系数（即食品类支出占整个居民家庭消费支出的比重）分组，将其在60％以上的划分为贫困家庭；50％～60％的为温饱家庭；40％～50％为小康家庭；40％以下的为富裕家庭。
再如，我国在研究人的成长状况时，按年龄分组，0～6岁为婴幼儿；7～17岁为少年儿童；18～59岁为中青年；60岁（其中，女性为55岁）以上为老年。
数量标志反映的是事物特定内容的数量特征，其概念是具体明确的，但按数量标志分组，并不是单纯地确定各组间的数量差异，而是要通过分组体现的数量变化来确定现象的不同性质和不同类型。因此，根据变量值的大小来准确划分性质不同的各组界限并不容易，这要求在按数量标志分组时，首先分析总体中可能有多少种性质不同的组成部分，然后再研究确定各组成部分之间的数量界限。
根据总体各单位某一数量标志值的变动特征，可供选择的分组方式有单项式分组和组距式分组两种。
（1）单项式分组单项式分组是指按每一个具体变量值对现象总体所进行的分组。

单项式分组一般适用于离散型变量，且变量值不多、变动范围较小的情况。当离散型变量变动范围比较大、总体单位数又很多的情况下，若采用单项式分组，把每一变量值作为一组，则必然会使分组的组数过多，各组次数过于分散，不能反映总体内部各部分的性质和差异，从而失去了统计分组的真正意义。至于连续型变量，由于其变量值无法—一列举，更不能采用单项式分组，因此在这些情况下就需要采用组距式分组方法。
（2）组距式分组组距式分组是指按变量值的一定范围对现象总体所进行的分组。在现象总体的变动范围内，将其划分为若干个区间，各区间内的所有变量值作为一组，其性质相同，组与组之间的性质相异。与单项式分组相比较，各组的变量值不是某一具体的点值，而是一个区间。例如，某市职工家庭户平均收入分组情况如表3.2所示。
组距式分组一般在变量值变动幅度较大的条件下采用。在组距式分组中，涉及到组限、组距、组数、组中值等分组要素。
①组限组限是用来表示各组之间界限的变量值，是决定事物质量的数量界限。其中，在每一组中最小的变量值为下组限，简称为下限；最大的变量值为上组限，简称为上限。

②组距组距是指一组变量值的区间长度，也就是每一组的上限与下限之间的距离。即：组距＝上限－下限。

组距式分组中，根据各组的组距是否相等可以分为等距分组和异距分组。各组组距都相等的分组称为等距分组，各组组距不相等的分组则称为异距分组，或称不等距分组。

③组数组数即分组个数。在所研究总体一定的情况下，组数的多少和组距的大小是紧密联系的。一般说来，组数和组距成反比关系，即组数少，则组距大；组数多，则组距小。如果组数太多，组距过小，会使分组资料繁琐、庞杂，难以显现总体现象的特征和分布规律；如果组数太少，组距过大，可能会失去分组的意义，达不到正确反映客观事实的目的。在确定组距和组数时，应注意保证各组都能有足够的单位数，组数既不能太多，也不宜太少，应以能充分、准确体现现象的分布特征为宜。
④组中值组中值即组距的中点数值，它是各组变量值的代表水平。在重合式组限的分组中，它是各组上限与下限的简单平均数；在非重合式组限的分组中，它是本组下限与后一组下限的简单平均数。
在组距式分组中，组距掩盖了分布在组内各单位的实际变量值，因此需要用组中值来代表该组的一般水平，这就是组中值在统计分析中被广泛采用的原因。

Ⅷ Excel对表格中的不同数据提供分类汇总功能，分类汇总的原则是什么

分类汇总操作的基本原则
分类原则
需要分类处理的项目，必须预先开设一列，并设置字段列的名称
数据原则
要汇总的“列” 下表格数据区内不允许存在空白单元格，否则将在分类过程中被遗漏
格式原则
表格数据区中每一列数据的格式应该统一
操作原则
先“排序”后“汇总”