在数字化时代，工作高度依赖数据。获取数据后，必须经过整理、分析等处理步骤才能有效利用。那么，究竟什么是数据处理？
1、 统一数据格式。
2、 数据来源多样，格式各异，涵盖数字、文本、文档、时间等类型，不同设备或人员记录的时间格式也常不一致。为便于后续处理，需将各类数据按类别进行规范化整理，并以统一标准存储，确保数据的一致性与可用性。
3、 处理重复条目
4、 某些问题中会出现重复记录，如同一设备在不同时间对同一样本的检测结果。这类重复数据不能简单删除，应根据实际需求进行处理，必要时可添加一列统计其出现频次。
5、 处理缺失数据
6、 由于多种原因，部分数据会出现缺失或记录为NULL的情况。这些缺失值可通过删除对应数据行或特征列，也可采用该列的均值、众数或特定值等方式进行填补，以保证数据完整性与分析准确性。
7、 数据转为数字形式
8、 数据处理常用于计算分析，由于计算机处理数字速度更快，许多非数值型数据需转换为数值形式。例如红绿灯的红、黄、绿三种状态，可分别用1、2、3表示，便于存储和运算。
9、 统一数据格式。
10、 当数据数值过大或过小时，会影响计算效果，因此常需进行标准化处理。一种常见方法是将数据减去最小值后，再除以最大值与最小值的差，使结果落在0到1之间；另一种常用方式是将数据减去均值，再除以标准差，从而使数据分布更加统一规范，便于后续分析与比较。
