有数据分析经验的运营者都知道，获取的第一手数据一般是无法直接进行分析的，这时就需要对数据进行“清洗”。人工采集的数据一般不需要“清洗”，因为运营者在人工采集时会对数据做一个筛选，数据采集结束以后可以直接对获取的数据进行分析和判断。运营者需要结合特定的分析目的对报表采集的数据进行“清洗”。
例如，在运营者进行用户购物习惯分析时，最关键的数据就是订单报表中的订单时间数据。初始的订单数据为“2019-03-29T16:34:49-07:00”T之前的数据是日期， T之后的数据是下单时间。如果要做用户画像分析，运营者需要的是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进行“清洗”。
我们首先打开电子文档中的“4.2.3数据清洗”Excel文件，然后使用Excel软件中自带的“MID”函数在“2019-03-29T16:34:49-07:00”数据中从第12位起取2个数字，就是最终需要的时间“16”。已经完成了数据“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。
除了对时间数据进行“清洗”，运营者还可能对地理数据或其他订单数据进行“清洗”其处理方式和时间数据处理方式大同小异。
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