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我们在上文中给大家简单介绍了数据信息采集的常用方法等内容,而本文我们就再来说说,数据清洗原则与分析方法,希望通过对本文的阅读,大家对数据分析有更多的了解。
1.数据清洗原则
剔除有效范围外的数据:排除异常作答时间值(比如作答时间为10秒),判断为作答不认真。可以根据题项来确定,一般10道题设置筛选出60秒之内的问卷。
剔除连续重复值:在时间范围内,再核查问卷是否出现连续重复值,出现的问卷予以删除。如果问卷数量较大,可以使用STATA软件编码或Excel条件函数判断进行处理。
剔除违背逻辑一致性的数据:在时间范围内,核查问卷是否存在前后逻辑不一致的题,比如总体满意度打分为非常满意,但后续题目都选择了非常不满意。
剔除有缺失值的数据:严格来说应该将有缺失值的用户予以删除,但有时候回收样本量没有那么大,则可保留。
2.数据分析方法
数据分析方法有非常多,要在众多的分析方法中选择一种也是比较难的事,无论选择什么样高大上的方法都是其次,重要的是选择的分析方法能说明问题,能体现数据的价值。
比较分析是一个简单的、比较通用的、易于理解的数据分析方法,可以分成趋势分析、特征重要性、分组分析三种。
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