在统计和分析数据时，数据编辑处理是第一步。 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：
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定义定义变量名变量是为每个指标命名。 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)
除了必须定义制定数据标签标题名称外，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。
数据编码量表的问卷调查中经常使用逆向评分。 通过逆项问题获得的数据在分析之前需要重新编码。
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
计算变量分析数据前，需要确认数据有无异常值、有无无效样品等数据。 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
无效样本处理
问卷研究过程中随意填写问卷样本数据库下载的数据有大量缺失数据二手数据中包含无效或缺失数据的其他收集数据中存在无效样本的。
特殊值处理等缺失值或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。
上传定义变量数据，修改各个标题名称、数据标签后，我们已经得到了原来的数据库，可以开始数据分析了。
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。 或者根据研究目的的不同，需要组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尽相同，因此需要对数据重新调整或转换计算变量功能是指对问卷某题项或者多个题项进行处理的一种数学变换。通常情况下，问卷研究中共有两种情况会使用此功能，分别是变量生成和变量处理。
多数情况下，一个变量由多个题项表示，而最终进行相关、回归等分析时仅能使用一个变量，此时则需要将多个题项进行计算平均值处理，多个题项的综合平均值代表此变量。另外，如果需要对数据取对数，或者进行题项或者变量之间的加减计算时，均需要使用计算变量功能实现。计算变量功能仅适用于定量数据，分类数据不需要进行加减或者取平均值处理等。
比如网购满意度由4项表示，希望将4项处理成一个整体(网购满意度),则将此4项进行选中，并且告诉SPSSAU‘变量名字’。生成变量可做以下功能：
平均值、求和、中位数、乘积标准化、中心化、最大最小归一化虚拟变量平方、根号自然对数、10为底对数绝对值正向化、逆向化总结来说，数据处理是很容易被轻视的一部分内容，但往往数据处理的好坏会决定之后工作的难度，并直接影响到数据分析的结果，数据处理的好，会简化后面的数据分析工作，因此一定要把数据处理重视起来。