使用数据透视表，先把这些放进行变量里分组，然后都拖进列变量里试一下
常见数据处理方法
有时候更多数据处理从语言角度，调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了，最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法，总结如下：
标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：1、消除样本量纲的影响；2、消除样本方差的影响。主要用于数据预处理
归一化：将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。
一般来说，MATLAB数据处理包括以下步骤：
1. **数据类型的转换**：根据需要，MATLAB可以将数据从一种格式转换为另一种格式，例如从字符串到数字，或者从矩阵到结构体。
2. **字符串的对比**：MATLAB提供了丰富的字符串处理函数，可以用于比较、搜索和编辑字符串。
3. **文件的读取和写入**：MATLAB可以读取和写入各种格式的文件，包括CSV、Excel、JPEG、TIFF等。
4. **数据可视化**：MATLAB提供了丰富的图形绘制函数，可以用于绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、柱状图等。
5. **数据处理的常用函数**：MATLAB有很多内置函数可以用于数据处理，如find、sort、unique等。
6. **数据预处理技术**：数据可能需要预处理技术，以确保准确、高效或有意义的分析。数据清洗指查找、删除和替换错误或缺失数据的方法。检测局部极值和突变有助于识别显著的数据趋势。
7. **机器学习和深度学习**：在这个过程中，MATLAB会使用到机器学习和深度学习的技术。这些技术可以让MATLAB通过从大量的数据中学习，从而改进自我理解和回答问题的能力。
总的来说，MATLAB数据处理涉及到多个步骤和技巧，熟练掌握这些技巧可以大大提升数据分析的效果和效率。
不需要，DEA的好处之一就是直接用原始数据即可
何赛飞简历
籍 贯：浙江
民 族：汉族
出生年月：1963年4月
文化程度：大专
专业职称：一级演员
85年毕业于浙江艺术学校戏曲表演专业
主要成就：
《五女拜寿》饰翠云，获长影厂最佳女主角奖；
《红楼梦》饰妙玉；《大红灯笼高高挂》饰三姨太梅珊；
《红粉》饰小萼；《天涯歌女》饰小红；《风月》饰秀仪等；
95年获中国电影表演艺术学会奖；
96年获第十九届大众电影百花奖最佳女配角奖。
周冰倩
作品专辑
《我想有个家》（1989年）
《周冰倩二胡高胡专辑》（1991年）
《Passing Love》（1993年，日本第一艺能公司）
《积木的都会》（1994年，日语）
《忍耐孤独》（1995年）
从艺简历
1969年
5月生于上海
1978年
考入上海音乐学院附小开始二胡专业学习
1982年
考入上海音乐学院附中
1985年
升入上海音乐学院大学部，师从二胡名家项祖英
1987年
参加“雀巢杯通俗歌手大奖赛”
1988年
参加上海电视台举办的中秋晚会，演唱《台湾雪》
1989年
录制个人专辑《我想有个家》，发行量超过一百万盒
连续获得全国十五省市声乐比赛“特别奖”
1991年
5月，参加“上海之春”二胡比赛，获第四名
录制《周冰倩二胡高胡专辑》，发行量超过十万
东渡日本，发展音乐事业
1993年
7月12日，获得东京第十二届日本大都会通俗歌节最优秀新人奖
10月10日，摘取日本第二十六届（新宿）音乐界金奖，并一举夺得日本百家电台电视台联合举办的日本歌谣奖桂冠，获得第二十九届日本有线广播大奖赛新人奖
12月31日，获第三十五届日本唱片大奖赛新人奖
在日本第一艺能公司出专辑《Passing Love》
1994年
出第二张日语专辑《积木的都会》，在东京举行第一次个人演唱会
1995年
回国，参入上海人民广播电台“JVD冰倩音乐时间”的制作
推出专辑《忍耐孤独》
拍摄12集电视连续剧《新丽人行》
1996年
参加中央电视台元宵晚会，演唱《真的好想你》
1997—1998年
完成个人首张VCD专辑，主演一部22集电视连续剧《梦圆何方》
1999年
5月，《周冰倩—真的好想你》个人自传由上海音乐出版社出版
XPS(X射线荧光光谱仪)数据的数据处理通常包括以下步骤：
数据清洗：在数据采集之前，需要对XPS数据进行清洗，去除噪声和干扰。这通常涉及将数据从仪器中读取并将其与已存储的数据进行比较。还可以使用数据清洗工具，如XPS Datacleaner来去除重复项和缺失值。
数据标准化：数据标准化是将不同数据点之间的差异最小化的过程。这通常涉及确定数据的标准差和噪声标准差。可以使用工具，如XPS Data打理来标准化数据。
数据归一化：归一化是将数据映射到范围的过程。这通常涉及确定数据的范围和标准偏差，并将其与参考框架进行比较。这可以手动或使用工具，如XPS Normalize来执行。
数据可视化：使用工具，如XPS Visualization,将数据可视化为图形或条形图，以便更好地理解数据结构和趋势。
进一步处理：根据需求，可能需要进一步处理数据，如进行相关性分析或处理特征。这通常涉及使用工具，如XPS Python 试剂盒，来执行特定任务。
以上是处理XPS数据的一般步骤。具体实现取决于数据类型、操作需求和数据质量要求。
DPC 代表 数据处理计算机。
数据处理机是指对数据进行分类、合并、存储、检索和计算等操作的装置，包括会计机，制表机、卡片处理机以及存储程序的自动计算机。
数据处理机处理机包括中央处理器，主存储器，输入-输出接口，加接外围设备就构成完整的计算机系统。处理机是处理计算机系统中存储程序和数据，并按照程序规定的步骤执行指令的部件。
数据处理是指将原始数据加工、转换和分析的过程。在现代的大数据时代，数据处理技能已经成为一个非常重要的技能，因为不断涌现的海量数据需要进行分析和处理，以便从中获取有用的信息和洞见。以下是数据处理的几个主要知识点：
1. 数据采集：这个过程包括将数据从各种不同的来源中搜集起来，比如应用程序、传感器、数据库、文件等等。数据采集是数据流程中的首要步骤，不同的数据采集技术包括爬虫、数据导入、API等方法，需要有一定的编程和数据库管理知识。
2. 数据清洗：即在原始数据中去除不必要、重复或者错误的部分。数据清洗的过程可以包括缺失数据的填充、异常数据的处理、重复数据的删除等等。数据清洗的核心技能包括使用SQL、Python、R等编程语言进行数据处理。
3. 数据转换：即将清洗后的数据转换成机器学习和数据挖掘算法能够处理的数据格式。这个过程中需要使用到数据编码、格式转换等技能。数据转换包括数据标准化、归一化、离散化、编码等。
4. 数据存储：即将经过采集、清洗和转换后的数据存储起来，以备后续分析和挖掘。常见的数据存储方式包括数据库、云存储等。
5. 数据分析：即将处理好的数据进行分析和挖掘。数据分析除了统计学、数据分析方法等基础知识以外，还需要掌握数据可视化、机器学习，数据挖掘等技能。掌握统计学、Python、R、MATLAB等程序语言也是数据分析中的重要基础。
综上所述，数据处理知识需要掌握一定的编程语言、数据库管理、数据清洗和分析技能，以及数据可视化、机器学习、数据挖掘等专业知识。
如下步骤：
1. 数据导入：CFPS 数据集以 Stata 格式提供，导入数据需要使用 Stata 软件。
2. 数据清洗：在导入 CFPS 数据之后，需要对数据进行清洗，包括删除不完整或缺失的记录行，处理异常值等。此步骤是数据处理的关键一步，需要仔细核查数据中可能存在的疏漏和错误。
3. 数据变量转换：将原始数据转化为各个分析变量，如家庭收入、财富、健康等，这些变量可以作为后续分析的基础。
4. 数据分析：根据分析需求，采用不同的统计和计量方法，对 CFPS 数据进行分析和描述。例如，可以采用描述性统计方法对不同方面的数据进行汇总和统计，也可以使用回归分析等多元统计方法，对家庭财富、收入等变量进行分析。
5. 结果输出：将分析结果以表格或图形等形式展示出来，并对结果进行合理的解读和解释。
计算机处理数据的流程为：
1、提取阶段：由输入设备把原始数据或信息输入给计算机存储器存起来。
2、解码阶段：根据CPU的指令集架构（ISA）定义将数值解译为指令3、执行阶段：再由控制器把需要处理或计算的数据调入运算器。4、最终阶段：由输出设备把最后运算结果输出。
