1. 在數據分析過程中，數據挖掘和數據存取是基礎工作，它們為數據分析提供了必要的準備。2. 然而，挖掘出的數據常包含大量無用或重復信息，直接進行分析會影響結果的準確性，因此數據加工成為必不可少的步驟。良好的數據加工能夠產生簡潔、規范且清晰的數據樣本。3. 數據加工通常包括三個步驟：數據抽取、數據轉換和數據計算。下面將詳細介紹這三個步驟。4. 數據抽取是指從數據庫中提取所需字段，進行整合和加工，以形成分析所必需的數據。數據抽取的過程包括字段拆分、字段合并和字段匹配。5. 字段拆分涉及截取字段中的部分信息，將字段拆分成兩個或更多字段。6. 字段合并則是將多個字段結合成一個新字段，或者將字段值與其他文本、數字等組合形成新字段。7. 字段匹配是從關聯數據庫中根據相同字段獲取所需數據，這要求至少存在一個關聯字段以實現批量查詢和匹配。8. 數據轉換是指由于數據來源不同，需要將數據轉換成統一的、易于分析的結構。數據轉換包括結構轉換和行列轉換。9. 結構轉換根據業務需求對數據結構進行轉換，常涉及一維數據表與二維數據表之間的轉換。10. 行列轉換是在數據分析報表中，為了從不同維度觀察數據而進行的轉換，如按時間維度查看匯總數據或按地區維度觀察數據。11. 數據計算是在數據庫中缺少所需字段時，通過現有字段進行計算以生成新字段。數據計算包括簡單計算和日期時間計算。12. 簡單計算涉及對數據值進行基本的算術運算（加、減、乘、除）以產生新字段。13. 日期時間計算在企業管理中很常見，涉及日期和時間數據的分析和管理，是數據庫中的重要數據類型。14. 綜上所述，數據清洗是數據加工的重要組成部分。在進行數據分析時，應特別注意數據轉換的正確性，因為這是數據加工中至關重要的一環。希望本文能對大家有所幫助。