数据处理全攻略：六大核心方法助你高效处理数据（数据标签、编码、生成变量、异常值等）

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文章来源：
SPSSAU
公众号数据处理全攻略：六大核心方法助你高效处理数据
（数据标签、编码、生成变量、异常值等）
“为什么同样的分析方法，别人结果精准，你的结论总偏差？
数据清洗不彻底，分析全白做！
90%的分析误差源于原始数据问题
——标题混乱、标签缺失、数值错位、无效样本
/异常值干扰
……”本文将详细介绍
SPSSAU
数据处理模块中的六类核心方法：
标题处理、数据标签、数据编码、生成变量、无效样本处理以及异常值处理
。通过这些方法，用户可以系统性地完成数据预处理工作，从而减少分析过程中的误差和干扰，提高研究结果的科学性和可信度。
一、标题处理
SPSSAU
中的“标题处理
”功能，旨在帮助用户对数据集中的变量进行清晰、规范的命名与描述，从而提升数据的可读性和专业性，建议用户对标题进行简化，以便得到更规范的表格呈现和操作体验等。
1、修改变量名称
在SPSSAU
【数据处理】模块，选择【标题处理】，修改变量名称有两种方法（建议提前备份数据）：
单击变量名称可进行名称编辑；
点击“批量处理”，可以对变量名称进行批量修改；操作如下图：
如果原始变量名称比较长，分析结果会显得比较杂 ...

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关键词：生成变量 数据处理 处理数据 全攻略 异常值