数据整理是将收集的各种原始数据条理化、系统化，使之符合统计分析的要求。通过整理可以大大简化数据，更有效地提供统计信息。数据预处理是数据整理的先期步骤，它是对数据分组前所做的必要处理，内容包括数据的审核、排序等工作。

2.2.2.1　数据审核

数据审核是指对原始数据的审查与核对。按照数据质量标准的要求，对于通过直接收集取得的原始数据，其审核的内容应主要包含以下4个方面：

（1）准确性审核

准确性审核主要从数据的真实性与精确性角度检查资料，其审核的重点是检查调查过程中所发生的误差。准确性审查可包括以下几个方面：

①逻辑性审查

它是利用逻辑理论检查数据之间有无矛盾。例如，人口调查中，少年儿童年龄段的居民，不应有婚姻情况，文化程度不应是大学毕业以上，职务不应是工程师以上等。如果出现已婚、高级工程师，显然在逻辑上是不可能的，要进一步查实、更正。

②比较审查法

它是数据之间进行比较方式审查。例如，规定某指标的数值必须大于或小于另一指标，某几个指标之和应小于或等于总和等。比如，一个地区的居民户数不能大于居民人数，固定资产净值必须小于固定资产原值等。凡是不符合上述规定要求的，必然是数据有问题，必须查清。

③设置疑问框审查

一般来说，数据之间存在一定取值范围与比例关系，利用这种范围和比例关系，可以设置疑问框，从而审查数据是否有疑问，如规定现价工业总产值与销售，可以设置疑问框，从而审查数据是否有疑问，如规定现价工业总产值与销售收入的比值不小于0.7，不大于1.5；工业净产值与现价总产值的比例不大于0.6，不小于0.2等。疑问框的设置不能相距过大，否则会遗漏有差错的数据；但是也不能过小，过小会使大量无差错的数据被检出来增加审查的工作量。因此，疑问框的设计必须由对数据资料情况十分熟悉的人负责，不能随意设置。(www.daowen.com)

（2）适用性审查

审查数据的适用性，主要是根据数据的用途，检查数据解释说明问题的程度。具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释等是否匹配。

（3）及时性审查

审查数据的及时性，主要是检查数据是否按规定时间报送，如未按规定时间报送，就需检查未按时报送的原因。

（4）一致性审查

审查数据的一致性，主要是检查数据在不同地区或国家、在不同的时间段是否具有可比性。

2.2.2.2　数据排序

数据排序是按一定规则，如大小、高低、优劣等次序将数据排列，以便于研究者通过浏览数据发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索。除此之外，排序还有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供方便。在某些场合，排序本身就是分析的目的之一，例如美国的《财富》杂志每年都要在全世界范围内排出500强企业，通过这一信息，不仅可以了解自己企业所处的地位，清楚自己的差距，还可以从一定侧面了解竞争对手的状况，从而有效制订企业发展的规划和战略目标。

无论是数值型数据，还是非数值型数据的排序，都可以方便地使用各种计算机软件来实现，Excel就具有很强的数据排序功能。