1、了解 Excel 的基本功能和用途 2、掌握 Excel 数据清洗的基本步骤 3、了解 Excel 数据清洗的方法 4、掌握 Excel 常用的数据分析函数 5、掌握 Excel 数据清洗常用的函数

操作系统：Windows XP/7/8/10… Excel版本：2007/2019… JDK版本：1.7.0 Kettle版本：4.4.0 MySQL版本：8.0

实验内容： 现有一个企业招聘职位信息的数据集，约有 5000条数据，客户提出需要了解数据分析师岗位情况，包括岗位分布和特点、能力要求、工资和薪酬等。由于数据集没有经过处理，所以表中的数据还很不规范，含有大量数据重复、缺失、单列数据粒度过大等问题，因此，在进行数据分析前，需要进行数据清洗操作，以使数据规范化。

实验步骤：

1、数据预览 拿到数据后，不要急着动手处理，先对数据集做总体的观察。如图 1-1 所示，可以看到，数据集表头由城市、公司名称、公司编号、公司福利、公司规模、经营区域、经营范围、教育程度、职位编号、职位名称、薪水和工作年限要求等属性组成。

数据整体较为规整，但通过初步观察，该数据集主要存在如下问题： （1）数据缺失 （2）数据不一致 （3）存在“脏”数据 （4）数据不规范

2、进行数据清洗 在 Excel 中新建一个工作表执行数据清洗，方便和原始数据区分开来。 （1） 清洗薪水数据 采用分列操作（数据-分列），以“-”为分隔符号，得到两列数据，将属性修改为最低薪水和最高薪水，如图所示。 然后，利用替换功能（开始-查找和选择-替换），删除 k 字符串和“以上”两个 字，结果如图 1-3 所示。 （2） 分列操作 按照与薪水数据清洗类似操作，通过分列操作分别对公司福利、经营区域、 经营范围、职位标签等属性进行数据拆分。 （3）搜索替换不一致 公司名称的不一致的处理，只需要用搜索替换法删除即可。 职位名称的不一致处理可以单独针对职位名称进行数据透视表分析，统计出各名称出现的频次，具体操作如下。 步骤 1：选中职位名称列，在菜单栏中选择“插入”—“数据透视表”选项，然后单击“确定”按钮，在出现的数据透视表字段列表中，分别拖动“职位名称”到“行标签”和“Σ数值”中，结果如图 1-4 所示。出现次数为 3 次以下的职位名称，约有2000 个，采用关键词查找的方法，找到包含有“数据分析”、“分析师”、“数据运营”等关键词的岗位。 步骤 2：结合使用 FIND 和数组函数，得到多条件查找的结果。查找公式 为:=IF(COUNT(FIND({“数据分析”，“数据运营”，“分析师”}，J2)),“1”，“0”)，结果如图所示1为包含，0为不包含。将1过滤出来，就是需要的最终数据。 经过以上步骤的处理，数据集中的重复值得到清理，公司名称、职位名称部分的命名做了规范化处理，薪水范围拆分成两列处理等，数据集得到一定程度的清洗。