Excel中怎么筛选重复数据并删除-菜单工具操作，统计方法怎么选？数据缺失怎么办？「数据分析」总是碰到的四大难题，应对方法+黄金法则，看这一篇就够了！

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一、Excel中怎么筛选重复数据并删除-菜单工具操作

办公统计中，数据表格出现了重复，数量又很庞大，单纯的依靠查找重复项替换达不到理想要求，那该怎么做呢？

本节依靠excel菜单中的工具来完成。

删除重复项

如表格所示，项目名称/编号/活跃度一栏明显的几项重复，首先选中整个单元格，点击菜单栏中的“数据”---“删除重复项”

在打开的删除重复项窗口中，选中一个条件，如名称/编号等。最后点击确定、删除成功。操作完毕后表格自动删除重复，留下的就是无重复咯。简单吧

高级

同样的表格，选中表格数据，点击菜单栏中的“数据”---“高级”

打开高级筛选窗口，可以勾选不同条件。首先在原有区域显示筛选结果：白话意思就是在表格的基础上操作后，多余重复项目会自动删除，余下不重复的。勾选选中不重复的记录，点击确定执行。在原有表格基础上删除了重复项目。

另外试试将筛选结果复制到其他位置。选中表格。--高级--

二、WPS表格怎么去除重复值

如下：

操作设备：戴尔电脑

操作系统：win10

操作软件：WPS2017

1、首先用WPS打开目标表格，选中要统计的两列，点击：条件格式->突出显示单元格规则->重复值。

2、点击确定即可看到所有重复项被被标记为选定的字体颜色和填充想要的颜色。

3、此时还不能直接统计红色字体颜色的数据项数量，接下来需要将要统计的那一列粘贴到一个DOCX文档里面，保存。

4、然后，新建一个excel文档，用excel打开，将刚刚的DOCX文档里面的内容全选粘贴进来，这样就完成了原规则的去除，不会让规则对统计结果造成影响。

5、接下来关闭所有文档，再用excel打开刚刚新建的excel文档，再用方方格子里面的颜色统计功能进行统计即可。

6、随意选择一个空白单元格，存放统计结果。

7、点击确认后就可以看到统计结果了。

统计方法怎么选？数据缺失怎么办？「数据分析」总是碰到的四大难题，应对方法+黄金法则，看这一篇就够了！

正确的数据分析不仅能帮助你验证假设，还能揭示出数据背后隐含的信息。本文中，小编将为大家详解「数据分析中可能遇到的那些难题」，并基于以上难题给出「应对方案」，揭秘「数据分析的黄金法则」，助大家在今后的科研生涯中事半功倍！

一｜深入数据分析

可能遇到的那些难题

在深入数据分析的过程中，你可能会遇到一系列具有挑战性的问题。而这些问题往往来自于方方面面，包括数据的性质、选择的统计方法、结果的解读和可能出现的统计误差等等。

以下是一些常见的问题类型：

1.探寻最合适的统计方法

选择正确的统计方法是数据分析中的一大挑战。你可能会在t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）、回归分析等各种统计方法之间挣扎，试图找出最适合你数据和研究问题的方法。

2.面对缺失数据的挑战

在现实研究中，数据的丢失是一个常见的问题。你可能会对如何处理缺失数据、如何估计数据的丢失机制、以及如何使用缺失数据的处理方法（如全样本分析、删除法、均值替换、多重插补等）感到困扰。

3.解读统计结果的困扰

得到统计结果后，如何正确地解读这些结果也是一大挑战。你可能会对P值的含义、置信区间的解读、效应大小的计算和意义等内容感到困惑。

4.预防和识别常见的统计误差

在数据分析中，需要警惕各种可能的统计误差，例如类型I错误和类型II错误、过度拟合、多重比较的问题、P值的滥用、结果的cherry-picking等。你可能需要了解如何识别这些误差，并了解如何通过改进研究设计和分析方法来预防这些误差。

以上的例子展示了数据分析过程中可能会遇到的一些常见问题。当然，每个研究中遇到的问题可能会有所不同，需要具体问题具体分析。

二｜深入数据分析

如何应对这些难题？

不过，对上述问题有一定的了解，可以帮助我们更好地进行数据分析，提高研究质量。面对数据分析过程中可能出现的问题，可以依靠一些具体的策略和方法来解决：

1.选择最合适的统计方法的策略

理解你的数据：首先，你需要深入理解你的数据类型（连续型或分类型）以及数据分布（正态或非正态），这将对选择适当的统计方法产生直接影响。例如，连续型数据可能适合使用t测试或方差分析，而分类数据可能适合使用卡方测试。

理解你的研究问题：你的研究问题是“比较两组之间的差异，还是探索多个变量之间的关系？”是“预测某个结果，还是描述数据的分布？”不同的研究问题需要使用不同的统计方法。

尝试不同的方法并比较结果：在理解数据和研究问题的基础上，你可以尝试使用不同的统计方法，并比较这些方法得到的结果。不仅可以帮助你找到最适合数据和研究问题的方法，还可以提供更全面的分析结果。

考虑使用多种方法的结合：有时，单一的统计方法可能无法满足你的需求，或者给出最准确的结果。在这种情况下，你可以考虑使用多种统计方法的结合，以获得更深入、更全面的分析结果。例如，你可以同时使用描述性统计和推理性统计，或者同时使用参数性和非参数性的方法。

2.面对缺失数据的挑战：

对了解丢失机制：确定数据丢失是随机的还是非随机的，这将决定你该使用哪种处理缺失数据的方法。

使用适当的处理方法：列表删除法、均值插入或多重插补等方法可以用于处理缺失数据，但选择哪种方法需要基于数据丢失的机制。

预防数据丢失：在研究设计阶段，通过合理的设计来减少数据丢失的可能性。

3.解读统计结果的困扰：

理解统计术语：清楚了解P值、置信区间、效应量等统计术语的定义和含义。

避免过度解读：P值的大小并不能反映出研究效果的大小或实际重要性，因此避免过度解读P值很重要。

了解效应量：效应量是一种非常重要的统计指标，可以给我们提供关于结果实际重要性的信息。

针对性的解读：统计结果的解读需要结合研究的背景和目的，而不能脱离具体情境。

4.预防和识别常见的统计误差：

了解常见的统计误差：例如，样本量过小导致的统计功效不足，多重比较问题等。

检查分析的前提条件：确认你的数据满足你所选统计方法的前提条件。

预防过度拟合：过度拟合是机器学习和统计分析中的常见问题，需要通过交叉验证、正则化等方法进行预防。

保持批判性思维：始终保持对统计结果的警惕和批判性思维，避免被误导。

每一种策略都需要我们对数据分析有深入的理解，这不仅需要统计知识，也需要我们理解我们的数据和研究领域。这样，我们才能更好地应对数据分析过程中可能遇到的问题，提高我们的研究质量。

三｜数据分析的黄金法则

掌握数据分析的过程中，以下策略和技巧可以助你一臂之力：

1.提前规划，未雨绸缪

在早期的研究设计阶段，就