在汇总和分析数据时，数据处理是第一步。 尤其是面对海量数据时，数据处理是一个重要的过程，可以提高处理效率和精度。
为了更好地协助分析，研究过程可能包括以下数据处理工作：
变量名定义、数据标签创建、数据编码、计算变量、无效样本处理、特殊值处理等
定义变量
定义变量是命名每个指标。 每个变量都需要相应的变量名，以获得更规范的表格显示和体验。 在spssau中，“修改标题”定义了变量名称，通常用于以下情况：
上传数据后，对修改不合格标题后的数据进行编码，进行标题修改生成变量，然后进行标题修改，如果有多余的无意义标题，则删除标题(一次只能删除一个标题)
SPSSAU-标题更改接口
数据标签
除了需要定义标题名称外，数据标签也是一个重要属性。 数据标签用于标识数据中数字所表示的含义，并说明数据的含义。 例如，用1表示男性，用2表示女性。 数据标签只影响表格的显示，完全不影响分析结果。
SPSSAU-数据标签接口
数据编码
在问卷调查中经常使用反计分，通过反项问题获得的数据在分析前必须重新编码。
SPSSAU :数据代码接口
数据编码通常不仅用于处理逆问题，还用于数据的组合。
例如，1表示高中，2表示大专，3表示本科，4表示硕士，5表示博士。 希望分别分成本科以下、本科、硕士以上三个小组。 可以处理的是1-1、2-1、3-2、4-3、5-3，最终数字是1在本科以下，2在本科，3在硕士以上
无效的样品
在分析数据之前，首先需要进行数据检查，如数据是否有异常值，是否有无效样本等。 如果有无效样品，需要处理后再分析。 另外，如果数据有异常值，也需要处理后进行分析。 无效样品会干扰分析研究，扭曲数据结论，分析前对无效样品进行标识尤为必要。
如果数据源是调查问卷，则无法确定调查问卷中填写的样本是否已实际填写，因此，如果数据库下载或使用二手数据等，很可能会出现无效样本，则会出现大量缺失数据等无效样本
SPSSAU :无效的示例设置接口
无效样品的典型使用方案：
1 .在问卷研究中随意填写问卷样本
2 .下载到数据库的数据中有大量缺失数据
3 .二手数据包含无效或缺失数据
4 .其他收集数据存在无效样本的。
缺失值或异常值
缺失值和异常值是重要但容易被忽视的问题。 无论何种研究数据，如果数据存在潜在异常值，应在分析前进行处理，防止异常值干扰。 例如，异常值会扭曲x和y之间的相关关系、回归关系等，得出异常错误的结论。 当然，其他研究方法几乎都受到异常值的影响，当异常值较多或异常值稍大时，此时会直接扭曲结论。
SPSSAU-异常值设定界面
计算变量
上传数据并修改每个标题名称、数据标签后，可以获得原始数据库并开始数据分析。
但实际上，大多数情况下无法直接使用原始数据进行统计分析。 这是因为，数据中有可能存在输入错误或原始问卷记录错误导致的不正确的数据。 或根据不同的研究目的，需要结合不同的分析方法进行分析，不同的统计方法对变量的需求也不同，需要重新调整或转换数据。
计算变量功能是指处理问卷中某个问题项或多个问题项的数学变换。 问卷调查通常在两种情况下使用此功能：变量生成和变量处理。
大多数情况下，一个变量由多个问题项表示，但最终进行相关、回归等分析时只能使用一个变量。 在这种情况下，需要对多个问题项目进行平均值计算，多个问题项目的综合平均值表示该变量。 另外，需要将数据对数化，或者进行问题项目和变量之间的加减运算时，需要使用计算变量的功能来实现。 计算变量的功能只适用于定量数据，不需要对分类数据进行加减和取平均值的处理等。
例如，网购的满意度用4个项目表示，如果想把4个项目合并在一起(网购的满意度)，选中这4个项目，把“变量名”传达给SPSSAU‘。 生成变量后，可以执行以下操作：
平均值、总和、中值、乘积归一化、中心化、最大最小归一化虚拟变量的平方、根编号的自然对数、10是底对数的绝对值的正向化、反向化
SPSSAU-生成变量接口
总之，数据处理是一个容易被忽视的环节，但数据处理的好坏往往决定着后续工作的难度，直接影响数据分析的结果。 数据处理的好处可以简化后面的数据分析工作，所以必须重视数据处理。 有关数据分析和具体分析方法的详细信息，请参阅SPSSAU官方网站。