某电商平台的运营团队曾因 “未加工的原始数据” 闹过笑话：系统导出的 “用户下单时间” 同时存在 “2023/10/1”“10-1-2023”“2023 年 10 月 1 日” 三种格式，数据分析师手动整理时出错，导致 “国庆促销活动效果报告” 中订单量少算 30%，管理层据此砍掉了本应扩大的推广预算，直接损失超 50 万元。
这就是不懂 “数据加工怎么做” 的代价 —— 未经加工的数据就像 “没筛选的矿石”，不仅无法直接使用，还可能误导决策。本文将详解数据加工的核心定义、重要性、全流程步骤及观远
BI 的实战应用，教你把 “混乱数据” 变成 “可用资产”。
数据加工是对原始数据（如 Excel 表格、数据库记录、日志文件）进行清洗、转换、整合、校验，使其符合分析标准的过程。它不是简单的 “整理数据”，而是解决三个核心问题：
- 数据准不准？（去除错误、重复值）
- 格式统一吗？（将不同格式的日期、金额标准化）
- 能不能直接用？（整合多源数据，形成分析所需的数据集）
例如，某零售企业的 “销售原始数据” 分散在 10 个 Excel 表中，包含 “商品简称”“全称”“错别字名称” 等多种商品标识，数据加工就是将这些标识统一为 “标准商品 ID”，确保后续分析时 “同一款商品不会被重复统计”。
某制造企业的设备故障分析曾因 “未加工数据” 得出错误结论：原始数据中 “设备编号” 既有 “001” 也有 “1”，系统误判为两台设备，导致 “设备故障率” 计算偏差 40%。数据加工后修正这一问题，才发现真正需要检修的是 “设备 001”，避免了盲目停机造成的 20 万元损失。
未经加工的数据需要分析师花 70% 的时间 “整理格式、填补缺失”，而加工后的 “干净数据” 能让分析师聚焦 “洞察规律”。某快消品牌的数据团队通过标准化加工，将 “月度
销售分析” 耗时从 5 天缩短至 1 天。
当销售部用 “商品昵称” 记录数据，财务部用 “编码” 统计时，跨部门分析会变成 “鸡同鸭讲”。数据加工通过 “统一数据字典”（如 “商品 A = 编码 002 = 昵称‘小蓝瓶’”），让各部门基于 “同一套语言” 沟通，会议效率提升 60%。
加工前需回答：“这些数据将用于什么分析？” 目标不同，加工重点不同：
- 若用于 “销售趋势分析”，需确保 “日期格式统一、销售额单位一致”；
- 若用于 “客户画像分析”，需重点处理 “客户姓名、手机号、地址” 等基础信息，去除重复客户。
某餐饮连锁明确 “加工目标是分析‘各门店食材损耗率’”，因此重点统一 “食材名称”“计量单位”（将 “斤”“公斤” 统一为 “克”），避免后续计算偏差。
- 采集范围：确定需要加工的数据源，如 Excel 文件、数据库表、API 接口数据等；
- 摸底检查：抽样查看数据质量，记录问题（如 “10% 的手机号缺失”“5% 的金额为负数”）。
观远 BI 的 “数据探查功能” 可自动扫描数据源，生成 “数据质量报告”，标注 “缺失值占比”“异常值分布”，省去人工摸底的 20 小时工作量。
这是数据加工最核心的步骤，需解决四类问题：
- 重复数据：同一订单被多次录入系统，需保留 “最新录入” 或 “完整度最高” 的一条；
- 缺失值：客户手机号缺失时，若用于 “短信营销分析” 需删除该记录，若用于 “区域分布分析” 可保留（用地址字段分析）；
- 异常值：如 “销售额 =-100 元”（可能是退货未标注）、“年龄 = 200 岁”（明显错误），需联系录入者修正或直接剔除；
- 格式错误：日期统一为 “YYYY-MM-DD”，金额统一保留 2 位小数，手机号去除 “-”“空格” 等符号。
案例：某电商平台清洗 “用户地址数据” 时，将 “京市海淀区”“北京市海淀” 统一为 “北京市海淀区”，使 “区域销售分析” 准确率从 75% 提升至 98%。
将清洗后的数据进行 “格式转换、计算衍生”，使其更易分析：
- 格式转换：将 “商品分类代码（如 A01）” 转换为 “分类名称（如食品）”，方便非技术人员理解；
- 衍生指标：从 “订单金额”“成本” 计算 “利润 = 金额 - 成本”，从 “出生日期” 计算 “年龄”。
观远 BI 支持 “拖拽式转换”，用户无需写公式，点击 “新增字段→利润 = 订单金额 - 成本” 即可完成计算，比 Excel 函数效率提升 80%。
当分析需要多源数据时，需通过 “关联字段” 将其整合：
- 用 “订单 ID” 关联 “订单表” 和 “支付表”，获取 “下单 - 支付” 全流程数据；
- 用 “用户 ID” 关联 “用户表” 和 “行为表”，分析 “用户属性与浏览习惯” 的关系。
某零售企业通过 “商品 ID” 整合 “线上销售表”“线下库存表”，首次实现 “全渠道商品库存可视化分析”，补货准确率提升 40%。
- 校验方法：随机抽取 10% 的加工后数据，与原始数据比对，检查 “是否有遗漏”“计算是否正确”；
- 存储方式：保存为 “分析模型”（如观远 BI 的数据集），支持后续直接调用，避免重复加工。
- 自动化清洗：系统自动识别 “重复值、异常日期、负数金额”，一键处理 80% 的基础问题；
- 可视化流程设计：用 “拖拽” 搭建数据加工流程（如 “清洗→转换→整合”），步骤清晰可追溯，非技术人员也能操作；
- 实时同步更新：加工完成的数据集可与原始数据源联动，原始数据更新后，加工结果自动刷新，无需重复操作。
背景：超市的 “销售数据” 分散在 20 个门店的 Excel 表中，格式混乱（如 “商品名” 有 30 种写法），每月汇总分析需 3 人耗时 5 天，且错误率超 10%。
加工方案：
- 用观远 BI “批量上传” 20 个 Excel 表，自动识别重复订单（去除 150 条重复记录）；
- 统一 “商品名” 为标准名称（如将 “可口可乐 330ml”“可乐 330” 统一为 “可口可乐 330ml 罐装”）；
- 关联 “商品表” 获取 “分类、成本” 信息，计算 “单店单品类利润”；
- 生成 “标准化销售数据集”，支持实时调用。
效果：每月分析时间从 5 天缩短至 4 小时，错误率降至 0.5%，管理层首次能 “在月初 5 号前看到完整的上月分析报告”。
- 过度加工：某企业为 “追求完美”，花 3 天处理 “仅占 0.1% 的异常值”，导致分析滞后，其实此类数据可标记后暂时忽略；
- 不考虑复用：每次分析都 “重新加工”，未保存加工流程，重复劳动浪费时间，建议用观远 BI “保存加工模板”，下次直接套用；
- 技术依赖严重：完全依赖 IT 团队加工数据，业务人员等待周期长，观远 BI 的 “自助加工功能” 可让业务人员自主处理 80% 的基础需求。
有，数据清洗是数据加工的核心环节之一，数据加工是 “全流程”，包含清洗、转换、整合等多个步骤。
- 例如：将 “混乱的销售数据” 变成 “可用于分析的数据集”，需要先清洗（去重、补缺失），再转换（计算利润），最后整合（关联库存数据），这一整套操作是 “数据加工”，其中 “去重、补缺失” 单独称为 “数据清洗”。
需要，数据量少≠数据质量高，小公司更需通过加工避免 “因小失大”。
- 某 3 人电商团队的 “客户表” 仅 500 条记录，但存在 “10 个重复客户”“20 个手机号格式错误”，导致短信营销时 “重复发送”“发送失败”，加工后营销成本降低 15%，转化率提升 8%。
- 小公司可用观远 BI 基础版，其 “模板化加工功能” 能快速处理常见问题，无需专业技术。
关键是 “保留加工日志”，记录每一步操作的 “处理规则、处理人、时间”。
- 观远 BI 会自动生成 “加工溯源报告”，例如发现 “利润计算错误”，可回溯到 “转换步骤” 中 “成本字段引用错误”，快速定位问题并修正，避免从头返工。
能，借助工具可完成 80% 的基础加工工作。
- 观远 BI 的 “可视化加工界面” 将 “去重”“格式统一” 等操作设计为 “点击按钮”，例如 “统一日期格式” 只需选择 “目标格式（YYYY-MM-DD）”，系统自动转换，无需写代码或函数，某零售门店的店长通过 1 小时培训，就能自主加工 “本店销售数据”。
从 “错误报表” 到 “精准决策”，差的不是分析能力，而是数据加工的基本功。数据加工怎么做？核心是 “明确目标→系统清洗→合理转换→有效整合”，每一步都要围绕 “让数据可用、可信、好用”。
观远 BI 等工具的价值，在于将复杂的加工流程 “傻瓜化”，让技术和业务人员都能高效参与 —— 毕竟，能直接用的数据才是有价值的数据，而数据加工正是让 “原始数据” 焕发价值的关键一步。