如何做项目数据处理

㈠ 如何快速处理一张有100万条数据的excel表

快速处理一张有100万条数据的excel表的方法。

如下参考：

1.打开的文件中有商品名称、单价、数量和金额。通常，我们需要做的是输入单价和每种商品需要的数量，然后计算出金额。我们可以使用excel电子表格中的计算公式，让软件自动计算每个项目的金额。我们需要确认单价和数量是正确的，如下图。

㈡ 项目经理怎么才能做好数据分析工作

现在很多的企业都是比较重视数据分析的，尤其是项目经理。如果一个项目经理掌握了数据分析以后，才能够对项目有一个精准的决策。但是很多项目经理并不是数据分析专业的，这就需要项目经理更加熟悉和增进数据分析领域的知识了。那么项目经理怎么才能做好数据分析工作呢？下面小编会为大家详细解释一下。
首先，项目经理需要对业务有一个详细的理解，而所有的需求来源于业务痛点，作为分析师需要对业务有基础的理解，当然，这种理解是越深刻越好，了解业务可以通过垂直门户了解，也可以通过行业的报告进行了解。同时也应该知道业务问题的定义、甲方的职责和义务、乙方的职责和义务、项目的里程碑和验收标准、项目交付物等具体的内容。
其次就是对数据的探索，所谓数据探索就是围绕业务问题首先需要整理系统和数据列表，数据探索中在不理解的时候一定要追本溯源，对数据的探索需要对数据来源、设备信息、位置数据进行了解。
然后就是需要注意对数据的提取需要注意，数据探索的基础上，分析师要形成对数据采集、抽取需求，这时候可以最大效果的和数据工程师团队配合，这些里，需要建议大家都是数据抽取以宽表为基础进行多次迭代，把各方数据统一融合到一个或者几个宽表中，同时宽表要能最大范围的体现业务指标。以及指标体系通常围绕业务的KPI来进行构建和拆解。这些都是需要好好注意的。
接着说说数据处理，一般来说，数据工程师按照宽表提取数据后，数据的处理方式根据数据量、业务场景会有不同的方式，不同的数据体量需要用不同的工具进行分析，比如少量数据（小于10w），可以直接使用Excel进行。中等数据（小于100w），可以使用mysql数据库进行相关的处理计算。大量数据，可以使用python进行文本处理。分析方法也是比较重要的事情，分析方法有-特征分析法、描述分析法，规则分析法，模型分析法。对于这些方法大家都是需要重视的。牢记这些方法，才能够做出好的数据分析。
最后就是数据呈现。好的数据分析在解决客户业务问题的同时还应该让客户有一个好的体验，数据呈现就需要重视报告、规则、模型、流程以及数据接口。重视这些才能够做好数据分析工作。
以上的内容就是项目经理需要重视的内容，只有熟知和掌握这些内容才能够做好数据分析从而提好自己的职业含金量。大家在学习数据分析的时候一定要多多学习，尤其是注重培养数据分析的思维，这样才更好地胜任数据分析领域的工作。

㈢ 如何做好数据分析的数据采集工作

数据分析离不开数据采集。数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集，是科学进行数据分析的基础。数据采集准确性决定了数据分析的价值。那么数据采集是怎么做的呢？一般来说，是需要制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作这四项工作。

1.制定市场调研的计划
在进行数据分析之前，数据采集工作是一项最重要的工作，数据采集的工作能够解决企业经营中在数据分析中的决策问题。因此很多企业非常重视数据采集，但是数据采集是需要花费大量的金钱人力以及物力，不过数据采集能够给数据带来极大的好处，这是因为数据采集能够给大数据分析带来极大的好处。所以，在数据采集工作的时候一定要让资金花到有用的地方，对于每一分钱都有一个清楚的去向。所以，在数据采集的时候一定要控制好成本，在做数据采集工作之前一定要控制到成本，只有做好周密的市场调研计划，才能够好好的做好数据采集这一个工作。

2.明确数据来源
在数据采集前，就需要选择好数据，选择一些干净的数据才能够使得数据分析工作变得更加精准。通常来说，数据的资料一般分为第一手资料和第二手资料。这是根据数据资料的来源不同来决定。什么是第一手资料呢？第二手资料是什么呢？第一手资料就是未来某种目的采集所得的原始材料。一般来说，采集第一手资料所需要的费用比较高，但是第一手的资料的准确性很高，这是因为第一手资料的针对性强。第二手资料是指采集的现成资料。现成资料就是包括互联网上面的信息，各种报刊书本上的资料，还有各类权威机构发布的统计和研究报告等。

3.明确抽样方案
在一手数据的采集中，许多数据可以直接采集，由于对于成本费用等可控制的要素，以及数据的采集范围很广，这样很难直接获取全部数据。这时，我们常用抽样技术对样本进行调查，并根据样本统计量估计总量。

4.明确数据采集方法
数据采集方法现在常见的有三种，分别是访问调查法、实验法和观察法。访问调查法通过访问代表性的样本而获得数据，而观察法强调非语言方式，这一点和访问调查法不一样。观察法是通过调查人员在进行时和过去时记录中采集信息。而实验法可以有效控制调查的环境。这样在实际项目数据采集中可以根据项目特点、成本费用、时间及精度的要求，从而使用不同的方法。

5.数据处理及分析
在进行数据处理工作时，原始数据收集回来很大概率会出现虚假、错误、冗余等现象，如果直接把这些数据进行预测分析，极大概率会带来错误的分析结论，那么数据分析就完全没有了意义。不过只要做好数据处理以及数据分析，就能避免上面出现的现象。而数据的处理是需要运用科学正确客观的方法，将调查所得的原始资料按调查目的来去粗取精，这样才能够做好数据分析。

通过上面的内容，大家已经知道了数据采集是怎么做的了吧？数据采集程序就是上面提到的5点，分别是制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作。只要集齐这些步骤一步一步走下去，那么数据采集工作就可以更高效率地完成了。希望阅读完的朋友对你们的职业生涯有一些帮助，这将是我莫大的荣幸！

㈣ 如何做好项目实施中的数据管理

何合理科展数据准备工作?何效进行数据整理?才数据整理效?本文主要享些数据准备工作经验供借鉴 、数据信息化项目实施重要性 数据企业发展基础数据信息化管理重要性变越越明显并现代企业管理至关重要影响素 面举两运用信息化数据给企业带价值例：1)某钢厂利用汽车产企业数据共享发特种板材展定制服务满足客户需求同保证利润北京贸三期建设该钢厂利用与建筑公司数据信息共享带价值击败韩浦项建筑钢材供应商其原简单贸处北京CBD核建筑工空间租用摆放建材本太高该钢厂与建设共享数据按提供钢材供应(产品利用途间)减少建筑本2)某公司销售数据往零散掌握各销售员手给公司业务析造难度管理层难随解公司业务展情况公司高层做度、季度、月工作总结没具体数据作依据容易让议流于形式起该作用公司重新整理些数据放信息项目每都用信息说扭转前议流于形式状态种式公司推行段间明显觉公司管理与决策更加及效 要让数据企业信息化项目产商业价值至关重要前提要保证实施程些数据准确、真实源于企业商业数据业务流程原本乱七八糟数据获取再完整太价值 古云：千堤溃于蚁穴! 万丈高楼平起细节决定败都说明数据企业信息项目实施基础性重要性信息化实施程收集数据全或质量高都直接导致公司期经营与管理所需要归类或统计数据产严重错误面使各部门工作效率低增加营运本;另面随着企业规模扩数据种类数量快速增加造数据类规则难度加 二、数据准备重难点 信息化项目实施经听句三技术、七管理、十二数据表达数据重视程度数据准备质量问题已经信息化项目高失败率主要原让反思症结底哪假信息化项目输入垃圾数据输信息必垃圾信息由见数据准备工作信息化项目实施重要性数据尤体血液信息化项目实施前提准备数据则项目信息根源事实情况信息准备阶段阻碍终造项目延期项目能顺利实施或项目能按客户要求交付面列举往工作遇难点： 1)些数据能涉及部门没套非规范制度数据准备程容易造部门间互相推诿：某公司力资源部着手收集近两月各部门绩效考核数据力资源部部发现产品部几数据未提供马找产品部部向征询绩效指标数据收集情况产品部部向反馈数据能及提交责任营运部力资源部部找营运部部营运部部脸奈说：我想交财务部没给我数据我交!力资源部部推财务部财务部部看力资源部经理立马向诉苦说：我部门数据收集工作量实太!我数据收集 2)数据准备目标定义清楚模棱两没细及量化所导致数据准备阶段容易现与实际情况情况 3)型信息化项目建设项复杂信息工程某公司事档案管理信息项目公司其信息化项目用事档案管理系统数据事部要掌握员基本档案、家庭员、配偶档案、主要社关系等等;产技术部要掌握专业技术员布、专业、历、再教育情况等等;党委办公室要掌握先锋队情况;团委要掌握团员布、龄构等情况;保务办则安全角度掌握特殊员档案;总务部则需要房屋承租单位、住址、面积、暖气投资、工龄、煤气投资等情况本身要解与及掌握些数据及数据间关系非难困假某面数据准备全或者误能公司信息化项目产系列难想象连锁反应 4)公司要找既懂业务知识懂数据规划专业员比较难困比房产工程公司需要懂房改政策才能算售房价格懂调度室业务知识作业计划程序进行修改等等懂些业务才能做基础数据编码工作所谓融贯通意思少员工既懂物资调度、运输调度懂物资管理与设备管理 5)企业没信息化项目前使用都手工式管理手工式数据准备数部门单位进行部门间用单据进行业务数据流转部门内用台帐进行数据记帐月底通帐式保证部门内部门间数据致性种式与利用信息化项目进行数据管理思想实现手段非差距

㈤ 数据处理有什么流程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

㈥ 请问EXCEL表格怎么做数据分析

具体设置方法如下：

1.首先，打开Excel，打开左上角文件的标签栏。