Data2Report数据准备完全指南

数据质量是AI分析的基础。本指南将详细介绍如何准备数据，以获得最佳的分析效果。无论你是数据分析新手还是专家，都能从中找到有用的建议。

一、文件格式要求

1. 支持的文件类型

• Excel文件（.xlsx, .xls）
• CSV文件（.csv）

2. 文件大小限制

• 免费版：单文件最大10MB
• 专业版：单文件最大50MB

3. 编码格式

• CSV/TXT文件推荐使用UTF-8编码
• 避免使用特殊字符
• 注意Excel文件的编码兼容性

二、数据格式规范

1. 基本要求

✅ 推荐格式：
| 日期(年月) | 产品类型 | 销售额(万元) | 销售数量(件) |
|-----------|---------|-------------|-------------|
| 202401    | A类     | 100.5       | 1500        |
| 202401    | B类     | 80.2        | 1200        |

2. 数据类型规范

数据类型	格式要求	示例	说明
日期	YYYYMM或YYYYMMDD	202401, 20240101	避免使用特殊分隔符
金额	数值	1000.50	不要使用千位分隔符
百分比	小数	0.15	不要带%符号
文本	字符串	产品A	避免特殊字符

3. 字段命名规范

1. 必须包含的信息

   • 字段含义
   • 计量单位
   • 统计口径

2. 命名示例

✅ 推荐命名：
- 销售额(万元)
- 增长率(同比%)
- 客户数(月活)
- 转化率(%)

❌ 避免使用：
- 销售
- 增长
- 数量
- 比率

三、数据预处理建议

1. 基础数据清理

• 清除多余空格（包括首尾空格和单元格内多余空格）
• 取消所有合并单元格，确保每个单元格只包含一个数据点
• 删除隐藏的空行和空列
• 移除特殊字符和不可见字符

2. 结构优化

• 每列数据类型保持一致
• 避免在单个单元格中存储多个信息
• 确保每行数据的完整性

三、数据结构优化

1. 表结构设计

✅ 推荐的表结构：

| 维度字段 | 度量字段 | 统计周期 | 备注说明 |
|---------|---------|----------|---------|
| 产品类型 | 销售额   | 月度      | 主表    |
| 客户等级 | 订单数   | 月度      | 主表    |

2. 数据粒度

根据分析需求选择合适的粒度：

1. 销售分析

| 时间维度 | 适用场景 | 建议粒度 |
|---------|---------|---------|
| 年度分析 | 战略决策 | 月度数据 |
| 季度分析 | 战术调整 | 月度数据 |
| 月度分析 | 运营监控 | 日度数据 |

2. 客户分析

| 分析维度 | 适用场景 | 建议粒度 |
|---------|---------|---------|
| 客户画像 | 精准营销 | 客户级  |
| 行为分析 | 产品优化 | 行为级  |
| 价值分析 | 运营策略 | 交易级  |

四、常见错误避免

1. 数据准备错误

• ❌ 使用未经处理的原始数据
• ❌ 包含过多明细数据
• ❌ 混合使用不同单位

2. 格式错误

• ❌ 不一致的数值格式
• ❌ 特殊字符污染

3. 结构错误

• ❌ 过度合并的单元格
• ❌ 复杂的表头设计
• ❌ 不合理的数据排列

结语

良好的数据准备是获得准确分析结果的关键。通过遵循本指南的建议，你可以：

1. 提高数据质量
2. 优化分析效果
3. 节省处理时间
4. 获得更专业的报告

如果你在数据准备过程中遇到任何问题，欢迎通过帮助中心获取支持。