3. 数据清洗入门

在采购支出分析中，原始数据通常来自ERP、SRM、财务系统或手工Excel报表，脏数据比例往往高达15%–30%。如果不经过清洗直接进行合同符合率计算，结果将严重失真。本章聚焦三类最常见的脏数据类型，并对比Excel与Python两种清洗工具的适用场景。

3.1 常见脏数据类型

根据采购支出数据的实际审计经验，脏数据可归纳为三大类：空值、重复、格式不一致。下表列出了每类的典型表现与影响。

3.1.1 空值处理策略

空值不能简单删除，需要根据字段业务含义采取不同策略：

• 关键字段（合同号、采购金额）：优先追溯源系统补全；无法补全时标记为“待核查”，不参与符合率计算。
• 非关键字段（备注、部门）：可用“未知”或“N/A”填充，或使用均值/中位数填充（仅限数值型）。
• 时间字段：若为空且无法补全，建议剔除该记录，避免时间匹配错误。

3.1.2 重复数据处理

重复数据分为完全重复和部分重复。完全重复可直接去重；部分重复需要根据业务规则判断保留哪一条。

• 完全重复：所有字段值相同，保留第一条即可。
• 部分重复：例如同一采购订单号对应两条记录，但金额不同。此时需检查是否为冲销、更正或拆分订单，不能简单去重。
• 去重优先级：按“更新时间最新”或“审批状态最完整”保留。

3.1.3 格式不一致处理

格式不一致是采购数据中最隐蔽的脏数据类型，常见场景包括：

• 日期格式：统一为 YYYY-MM-DD 标准格式。
• 货币单位：统一为“元”或“万元”，并保留两位小数。
• 供应商名称：去除空格、全半角统一、简称转全称（如“华为”转“华为技术有限公司”）。
• 合同编号：去除前后空格、统一大小写、补全前导零。

3.2 数据清洗流程框架

下图展示了从原始数据到清洗后数据的标准流程，适用于合同符合率排查场景。

3.3 数据清洗工具选择：Excel vs Python

Excel和Python是采购分析中最常用的两种清洗工具。下表从多个维度对比两者的适用性。

3.3.1 Excel清洗实战要点

使用Excel进行数据清洗时，建议掌握以下核心操作：

• 空值定位：Ctrl+G → 定位条件 → 空值，快速选中所有空单元格。
• 去重：数据选项卡 → 删除重复项，注意勾选关键列（如合同号+采购订单号）。
• 格式统一：使用TEXT函数转换日期格式，使用TRIM去除空格，使用SUBSTITUTE替换不规范字符。
• 条件格式：高亮重复值、空值或异常值，辅助人工核查。

3.3.2 Python清洗实战要点

Python结合Pandas库是采购数据清洗的工业级方案。以下是一段典型的清洗代码示例：

import pandas as pd

# 读取采购数据
df = pd.read_excel('采购支出数据.xlsx')

# 1. 空值处理：删除合同号为空的行，填充金额空值为0
df = df.dropna(subset=['合同编号'])
df['采购金额'] = df['采购金额'].fillna(0)

# 2. 去重：按采购订单号去重，保留最新记录
df = df.sort_values('更新时间').drop_duplicates(subset=['采购订单号'], keep='last')

# 3. 格式统一：日期统一为YYYY-MM-DD，供应商名称去除空格
df['采购日期'] = pd.to_datetime(df['采购日期']).dt.strftime('%Y-%m-%d')
df['供应商名称'] = df['供应商名称'].str.strip().str.replace('  ', ' ')

# 4. 数据验证：检查金额是否为负数
if (df['采购金额'] < 0).any():
    print('警告：存在负金额记录，请核查')

# 输出清洗后数据
df.to_excel('采购支出数据_清洗后.xlsx', index=False)

3.4 工具选择决策流程

下图帮助你在实际工作中快速决定使用Excel还是Python进行数据清洗。

3.5 本章小结

• 采购数据清洗的三大核心任务：空值处理、重复数据去重、格式统一。
• 空值不能一刀切删除，需根据字段业务含义选择填充、标记或剔除。
• 重复数据需区分完全重复和部分重复，部分重复必须结合业务规则判断。
• 格式不一致是合同匹配失败的主要原因之一，建议在清洗阶段统一为标准格式。
• Excel适合小规模、一次性、快速探查场景；Python适合大规模、重复执行、复杂规则场景。
• 建议采购分析团队同时掌握两种工具，根据数据量和重复频率灵活切换。