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都是无法直接进行分析的，这时候就需要对数据进行“清洗”。
对于人工采集的数据一般不需要清洗，因为人工采集时就会主观上对数据做一个筛选，所以数据采集后可以直接进行分析和判断。
对于报表采集的数据需要结合特定的分析目的进行清洗。
初始的订单数据为“2019-03-29T16:34:49-07:00”的格式，而如果要做用户画像分析，运营者需要的是这段数据中的订单小时时间即“16:34:49”中的“16”，那么就需要对这些数据做数据清洗的操作。
首先打开“数据清洗”的Excel文件(如果图表已经完成数据清洗工作，读者只需要将清洗内容删除再重新操作一遍即可)。
然后使用Excel软件中自带的“RIGHT”函数，将“2019-03-29T16:34:49-07:00”数据中的“2019-03-29T”去除。
紧接着使用Excel软件中自带的“LEFT”函数将“16:34:49-07:00”中的“-07:00”去除。
最后再使用一次“LEFT”函数将“16:34:49”一类数据简化为“16”的小时数据。
除了对于时间数据的清洗外，运营者还可能涉及地理数据或者其他订单数据的清洗，其处理方式和上文提及的操作大同小异。
自动化抓取采集的数据需要结合相关编程语言进行清洗，因此属于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。
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