数据汇总与统计是数据探索的重要方法,通过数据()等过程,探索数据的概括性特征,形成有价值的推断,为后续的建模分析提供可靠的指导。A. 数据收集B. 汇聚C. 清洗D. 统计分析

本题考查数据汇总与统计过程中涉及的步骤，解题思路是明确数据从获取到形成有价值推断所经历的各个环节。

• 数据收集：这是整个数据处理过程的起始点。没有数据的收集，后续的汇聚、清洗和统计分析都无从谈起。只有先获取到相关的数据，才能进行后续的操作。例如，要研究某地区居民的收入情况，就需要通过问卷调查、统计报表等方式收集居民的收入数据。
• 数据汇聚：在收集到多个来源、多种格式的数据后，需要将这些数据进行汇聚整合。因为不同的数据源可能以不同的形式存储数据，比如有的数据存储在数据库中，有的以文件形式存在。将这些数据汇聚在一起，才能形成一个完整的数据集合，便于后续的处理。例如，将不同部门收集的销售数据汇聚到一个数据仓库中。
• 数据清洗：收集和汇聚的数据可能存在各种问题，如缺失值、异常值、重复数据等。这些问题会影响数据的质量和后续分析的准确性。所以需要对数据进行清洗，去除重复数据，处理缺失值（可以通过删除、填充等方法），识别并修正异常值。例如，在一份学生成绩数据中，可能存在个别学生成绩为负数的异常情况，需要将其修正为合理的值。
• 统计分析：经过清洗的数据可以进行统计分析，通过计算均值、中位数、标准差、方差等统计量，以及进行相关性分析、回归分析等方法，探索数据的概括性特征，形成有价值的推断。例如，通过计算某公司员工的平均工资、工资的标准差等统计量，分析员工工资的分布情况，为公司制定薪酬政策提供依据。