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通过问卷调查或研究收集到的数据，从一开始就不可能是完美的。
其中往往夹杂着不认真作答、缺失值、重复回答、异常值等各种错误。
如果直接使用这些原始数据（raw data）进行分析，结果将会被扭曲，研究的可信度也会大打折扣。
数据预处理的主要工作
数据预处理可以说是分析前的一次 “清洗” 过程。
典型的步骤包括：
缺失值处理：当回答为空时，进行合理补充或剔除
去除重复回答：清理同一受访者多次提交的数据
检查异常值：识别逻辑不符或极端的数据
变量整理：根据研究目的，重新构建分类或编码体系
只有经过这些步骤，数据才能被整理成可供分析的状态。
The Brain 的预处理优势
The Brain 结合 AI 自动筛选 与 专家人工复核，在分析前就能剔除不认真作答的数据。
随后，再通过 基于 SPSS 的系统化预处理流程，将数据整理到研究者可以直接用于分析的水平。
这样一来，客户无需花费额外时间清理数据，
就能直接进入正式的分析阶段。
研究者与企业获得的价值
节省时间：最大限度减少在数据整理上的耗时
保证准确性：确保分析结果的高可信度
定制化输出：根据目标，提供可用于论文表格或企业报告的数据
数据有时候比“收集”更重要的是“整理”。
The Brain 为研究者与企业提供的是安全可靠、随时可用的“成品数据”。
