数据分析进度慢？高效提升数据质量是关键！

我们正处于一个数据大爆炸的时代，各种数据无时无刻不充斥在我们周围，无论是数据科学还是数据分析领域，在进行最终的可视化展示前，都需要做大量的数据处理工作。

为什么在分析数据之前需要付出如此多的努力来准备数据呢？

主要是存在很多低质量及无意义的数据，数据质量问题的存在无法满足数据分析需求，将会对最终的统计产生影响，导致分析结果不准确。大量重复数据、缺失数据、无效数据、异常数据、未经计算的原始数据充斥其中，常常让业务人员和分析人员陷入漫漫无期的清洗和统计工作里，不仅会增加时间成本，拖慢工作进程，还会影响数字化建设成果。

那么，如何快速地进行数据准备呢？我们可以使用一些工具来协助进行自助数据准备工作，Tempo BI就是一款高效便捷的工具，可以通过简单的步骤，为后续的分析工作提供高质量数据，下面用实际操作来举例：

01 按类别分组

需求：货物运输方式有火车、大卡和空运三种，需要重新分组为陆运（火车+大卡）和空运。
第一步：在数据表中找到“运输方式”列，点击“按类别分组”；
第二步：点击新建类别并命名，拖入字段即可。

02 数值分组

需求：依据不同销售额，对客户进行分组，确定客户的会员等级，把销售额0_{200的分为小客户，2000}4000的分为大客户。
第一步：在数据表中找到“销售额”列，点击“数值分组”；
第二步：选择按自定义范围分组，输入新建类别，以及数值区间即可。

03 数值分箱

需求：对不同订单所得利润进行分箱，以便于分析不同地区、不同订单的利润额规律。
第一步：在数据表中找到“利润”列，点击“数值分组”，把分箱数字设置为500，将利润划分为0_500、5001000、1000~1500；
第二步：选择按自定义范围分组，输入新建类别，以及数值区间即可。

Tempo BI针对企业在现实业务场景中常用的数据统计方式，内置了包括按类别分组、数值分组、数值分箱等多种数据处理方式，让用户通过简单的配置操作，就能快速对低质量、无意义数据进行处理。通过Tempo BI类excel的操作，可快速实现空值填充、数值替换、类型转换等多种数据处理，有效降低数据分析门槛，让业务人员也能轻松提升数据质量。

另外，Tempo BI在提供数据准备模块时，可构建可视化分析之前基础的数据模型，根据相关的分析需求提供一定的数据处理，节省在数据准备和处理所花费的时间，大幅提高数据分析效率。

如果您对数据统计还有其他疑问，或者对企业数字化转型有任何想法，都欢迎在评论区和我们交流~