跨境电商数据化运营之数据清洗程序

有过数据分析工作经历的运营者都知道，采集到的第一手数据一般需要进行清洗，以便进行进一步的分析。对于人工采集的数据，由于已经经过主观筛选，可以直接进行分析和判断。但对于报表采集的数据，需要结合特定的分析目的进行清洗。

以初始订单数据为例，其格式为“2019-03-29T16:34:49-07:00”，但运营者需要的是其中的订单小时时间“16:34:49”中的“16”。因此，需要进行数据清洗操作。

首先，打开Excel文件，找到需要清洗的数据。然后使用Excel软件中自带的“RIGHT”函数，去除“2019-03-29T”这部分内容。接着使用“LEFT”函数去除“-07:00”。最后再使用一次“LEFT”函数，将“16:34:49”简化为“16”的小时数据。

除了时间数据的清洗外，运营者还可能涉及地理数据或其他订单数据的清洗，处理方式与上述操作类似。而对于自动化抓取采集的数据，需要结合相关编程语言进行清洗，属于IT领域的知识，有兴趣的卖家可以自行查阅相关资料进行学习。

总的来说，数据清洗是数据分析中必不可少的一步，它可以帮助我们从海量数据中提取出有用的信息，为我们的决策提供支持。