怎么处理问卷数据
数据清洗主要包括哪两个处理？
数据清洗主要包括哪两个处理？
数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。
1、选择子集
在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。
2、列名重命名
在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。
3、缺失值处理
获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。
4、数据类型的转换
在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
数据清洗方法：一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。
spss能不能处理变量为负数的数据？
spss是可以处理变量为负的数据的，而且它也提供数据的标准化工具，将其转化为正数。
如何使用金数据制作简单的问卷并处理数据？
这个很简单，只要在金数据表单编辑的页面，添加一个问题“字段”，然后点击“保存”就可以重新发布了。金数据目前是国内用户量最大的在线表单工具，无论从产品功能还是易用性上都是最领先的。特别是做一些非常复杂的问卷尤其擅长，除了编辑各种字段，还在问卷设置、问卷发布、数据分析和管理等功能上引领行业的发展。
spss分析问卷反向题时对反向题进行重新编码，那之后分析所得数据时也得把原来的反向看成正向题吗？
您好：
反向题目是为了统一计分，原来反向的题目，经过重新编码后，可以删除，然后将新的数据另存，这样既能保留原始数据，也能分析新的数据。
这样经过重新编码的题目就可以和其他题目一起进行分析了，否则是不准确的。
反向题目是打分趋势和总体相反的题目，因此要做处理，否则得到的分数是不准确的。