目前常用的重復記錄識別方法有

A. sql關聯列表怎麼抽取相同類型的的多條記錄

sql關聯列表抽取相同類型的的多條記錄方法如下：
1、查找表中多餘的重復數毀記錄，重復記錄是根據單個欄位（peopleId）來判斷。
2、刪除表中多餘的重復記錄，重復記錄是猜畢猛根據單個欄位（peopleId）來判斷，只留有rowid最小的記錄。
3、查找表中多餘的重穗橋復記錄（多個欄位）。
4、刪除表中多餘重復記錄。
5、輸出剩餘記錄。

B. excel2003重復數據篩選的方法

Excel 中有很多重復數據需要進行篩選出來，重復數據具體該如何篩選呢?下面是由我分享的excel2003重復數據篩選的 方法 ，以供大家閱讀和學習。

excel2003重復數據篩選的方法

重復數據篩選步驟1：首先我們打開excel，我使用的是電腦中默認安裝的excel 2003，下面的操作均建立在此版本的excel上，如果你的版本不同，操作步驟可能略有不同。為了便於測試和理解，我新建了一個工作表並且輸入了一些簡單的數據。

excel2003重復數據篩選的方法圖1

重復數據篩選步驟2：我們先來介紹一種常用的去除重負項的方法，那就是excel自帶的篩選法。首先選擇我們需要進行篩選的區域，然後點擊“數據”選項卡，找到“篩選”選項並點擊，最後我們點擊“高級篩選”選項即可。

excel2003重復數據篩選的方法圖2

重復數據篩選步驟3：可能會出現如下圖所示警告框，大概使用方法不當所致，但是不影響我們使用，我們點擊確定即可。然後我們勾選“選擇不重復的記錄”，此時我們有兩種操作選擇，一種是在原有的區域顯示篩選結果，另一種復制到其他位置，我們先來看原有區域顯示。

excel2003重復數據篩選的方法圖3
excel2003重復數據篩選的方法圖4

重復數據篩選步驟4：點擊確定後我們會發現，原來的數據區域已經從有重復的數據，變成了沒有重復的數據。當然這個只是一個篩選的結果，並非把我們的源數據給覆蓋掉了，如果想要還原數據的話，只需要點擊全部顯示即可，如果想要去除重復項，需要保存現有篩選結果。

excel2003重復數據篩選的方法圖5
excel2003重復數據篩選的方法圖6

重復數據篩選步驟5：接著我們來看復制到其他位置。首先我們選擇復制到其他位置，此時“復制到”選項框就會變成可編輯狀態，我們只需點擊右側的按鈕(紅線標注處)，選擇復制的區域然後點擊確定即可，千萬別忘了勾選“選擇不重復記錄項”。

excel2003重復數據篩選的方法圖7
excel2003重復數據篩選的方法圖8

重復數據篩選步驟6：除了這種方法之外我們還可以使用公式法。我們首先對現有的數據進行一次排序，升序或者降序都可以。然後我們選擇一個空的列(或者行，根據你的數據而定)作為輔助項，在對應的第一個數據空白列中輸入1。

excel2003重復數據篩選的方法圖9

重復數據篩選步驟7：然後在第二個對應空白列中輸入=if($A2=$A1,2,1)，具體的變數根據你的單元格而定，然後點擊回車。然後我們拖動復制應用這個公式，此時如果是重復的選項都會變成2。然後我們點擊篩選選項，選擇自動篩選，然後把1的篩選出來就是不重復的數據了。

excel2003重復數據篩選的方法圖10
excel2003重復數據篩選的方法圖11 >>>下一頁更多精彩“Excel使用高級篩選的步驟” 共2頁: 上一頁 1 2 下一頁

C. 華為運動健康運動記錄怎麼選擇重復記錄

通過穿戴設備啟動的單次運動，運動數據都是穿戴設備識物棗別記錄的；通過華為運動健康App啟動的單次運動，運動數據是手機識別的；因設備不同，感測器/演算法/使用場景等都不同，運動結束後數據可能會存在差異。

華為運動健康App連接穿戴設備，通過穿戴設備開啟單次運動，同時在華為運動健康App 我的 > 設置 中打開了 自動軌跡 開關；自動軌跡開啟後，App會自動識大譽別跑步狀態並記錄，所以會產生兩條相似滾螞段的運動記錄；同時App會將其中距離較小的一條運動記錄識別為重復軌跡（如圖標志的運動記錄），被識別為重復的那條運動記錄不會參與所有運動記錄相關的數據統計，如周月報、運動里程統計。

D. excel如何篩選兩個重復數據 教你4個方法篩選重復數據

1、高級篩選。

Excel自帶的高級篩選功能，可以快速將數據列中的重復數據刪除，並篩選保留不重復的數據項，十分的便利實用。

步驟：選中需要進行篩選的目標數據列，點擊【數據】菜單欄，點擊【高級篩選】，選中【在原有區域顯示篩選結果】，勾選【選擇不重復的記錄】，單擊【確定】即可。

2、自動篩選。

自動篩選功能與高級篩選類似升頃，只是篩選出的結果需要一個個手動勾選，方能顯示是否存在重復結果。

步驟：選中需要進行篩選的目標數據列，點擊【數據】菜單欄，點擊【自動篩選】，取消【全選】，勾選【張三三】，即可看出該數據項是否存在重復，重復數量多少。

3、條件格式。

Excel的條件格式功能，也可以快速篩選出重復值，具體操作如下。吵御

步驟：選中目標數據區域，點擊【條件格式】，選擇【突出顯示單元格規則】，選擇【重復值】，設置重復單元格格式，單擊【確定】即可。

4、公式吵碰陸法。

簡單的說就是可以通過使用函數公式，來篩選出表格中的重復數據。

1.countif函數

步驟：點擊目標單元格，輸入公式【=COUNTIF(A$2:A$10，A2)】，下拉填充，可統計出數據項的重復次數。

2.if函數

步驟：點擊目標單元格，輸入公式【=IF(COUNTIF(A$2:A$10，A2)>1，重復，)】，下拉填充，對於存在重復的數據會顯示重復二字。

E. 求助！在excel里找出一組數據中重復的數據，並顯示重復的次數

求助！在excel里找出一組數據中重復的數據，並顯示重復的次數

使用countif函數
=countif(A:A,A1)
最後篩選出大於2的

EXCEL怎麼只顯示重復的數據

用數據透視表很方便。
1.選擇工作表-數據-數據透視表-完成。會出現透視表模板和欄位選擇框。。
2.將KK欄位拉到模板行欄位，再將KK拉到數據區域。
3.右鍵點擊數據區-選「欄位」-選「統計」
右鍵點擊行欄位區-選「欄位」-點高級-按統計降序排序（或用工具條圖標、或數據-排序）
4.點擊>1的數據，即可查看重復記錄
5，可組合將幾個列欄位拉入行欄位區和數據區域，靈活查看重復情況。

如何應用excel 過濾重復的數據。並且刪除重復的數據。保留沒有重復的數據。

假如A1:A5有5個電話號碼，B1:B8有8個電話號碼。
方法一：在C1中輸入公式：
=IF(COUNTIF(A:A,B1),"重復","")
下拉填充，然後通過排序或篩選後，刪除重復的行即可。
方法二：在C1中輸入數組公式，直接提取沒有重復的值：
=INDEX($B$1:$B$8,SMALL(IF(COUNTIF($A$1:$A$5,$B$1:$B$8),"",ROW($1:$8)),ROW(A1)),1)
這是數據公式，輸入完畢後要按」Ctrl+Shift+Enter"組合鍵結束。
向下填充至出錯位置，公式中區域根據自己的數據格式修改 。

怎麼在excel中找出重復的數據？

不用那麼麻煩

滑鼠選中這一列，然後如下：
EXCEL菜單下：
「開始」--「條件格式」--「突出顯示單元格規則」--「重復值」（然後選擇一個顏色就OK了）

打開空白excel，在一列中輸入一系列數據，其中包含重復數據
在菜單欄中選擇數據-篩選-高級篩選選項，彈出高級篩選對話框
在「方式」下可以選擇『在原有區域顯示篩選結果』，列表區域選擇剛輸入數據的一列，同時選中下面的選擇不重復記錄，單擊確定
在剛才的數據列就顯示出所有的不重復數據
如果想在新的一行顯示不重復數據，那麼在「方式」中選擇『將篩選結果復制到其他區域』，列表區域同樣選擇數據一列，復制到要選擇顯示的區域，單擊確定
步驟閱讀
6
在新的區域就顯示出所有的不重復數據

excel 2003中刪除重復的數據（是重復的數據都不要，只保留不重復的數據）

重復的都不要什麼意思？A和B重復A,B都不要？
這樣的話你可以，如果，數據在A列，在B1中輸入=countif(a:a,a1) 往下拉填充公式。刪除B列中不為1的行即可-可以結合排序，把1集中到一塊，
要是有重復值留一個：可以用高級篩選，數據--篩選--高級篩選，選中「將篩選結果復制到其他位置」 選中"選擇不重復的記錄"。
列表區域就是數據列，條件不填，復制區域自己選擇。

Excel 中找出重復的數據(顯示數據, 而不是數量)

自動篩選就可實現顯重復的數據，=COUNTIF(A1:A5,A1)

excel如何找出重復的數據並刪除

利用輔助列，在輔助列的第二行輸入如下公式：
=vlookup(A2,K:K,1,false)
此處假設最後一列為K列
向下填充公式到最後一行，扒洞念然後春困按照輔助列進行過濾，刪除不需要的數據

excel中，如何找出一列有重復的數據中總共出現的不重復的數據並統計出不重復數據的個數？

第1問的公式：
=IF(ROW()<=SUM(IF($A$1:$A$6=ROW($A$1:$A$6),1)),SMALL(IF($A$1:$A$6=ROW($A$1:$A$6),$A$1:$A$6),ROW(A1)),"")
摁鍵盤上的 shift+ctrl+回車 結束公式的輸入，再將公式向下填充復制。
第2問的公式：
=SUM(IF($A$1:$A$6=ROW($A$1:$A$6),1))
摁鍵盤上的 shift+ctrl+回車 結束公式的輸入。

EXCEL中，A列和B列中有重復的數據，請選出重復的數據，並在A列和B列中將重復的項塗紅，並統計重復的個顫襪數。

選中A列，條件格式-新建規則-第六個 use a formula to determin which cell to format
然後輸入公式=COUNTIF($B:$B,A1)>0， 選擇紅色
這樣A列當中有和B列重復的就標紅色了。
然後同理選中B列，進行同樣操縱，只是公式變成=COUNTIF($A:$A,B1)>0,這樣B列當中有和A列重復的也是紅色了
個數的公式=SUM(COUNTIF(A1:A10,B1:B10))

F. 如何在Excel兩表中查找到重復的記錄並自動標記

1. 假設，有兩個表格：S1和S2，里邊都有數據（包括重復的）

   

   12.然後，拖動滑鼠選中這些內容，按delete鍵，刪去。剩下的內容是不重復的數據。

   G. excel表格中刪除重復數據有什麼方法

   在工作中，經常會有需要在對原始記錄清單進行整理時，剔除其中一些重復項。所謂的重復項，通常是指某些記錄在各個欄位中都有相同的內容。以下是我為您帶來的關於excel表格中刪除重復數據的方法，希望對您有所幫助。
   excel表格中刪除重復數據的方法
   例如下面圖中的第三行數據記錄和第五行數據記錄就是完全相同的兩條記錄，除此以外還有第六行粗談和第十行也是一組相同記錄。
   
   在另外一些場景下，用戶也許會希望找出並剔除某幾個欄位相同的但並不完全重復的“重復項”，例如下面圖中的第7行記錄和第12行記錄中的【姓名】欄位內容相同，但其他欄位的內容則不完全相同。
   
   以上這兩種重復項的類型有所不同，在剔除操作的實現上也略有區別，但本質上並無太大差別，可以互相借鑒參考。下面將以這兩種場景為例，將介紹幾種常用的刪除重復項操作技巧。
   
   1、【刪除重復項】功能
   
   刪除重復項是Excel 2007版本以後新增的功能，因此適用於Excel 2007及其後續版本。將活動單元格定位在數據清單中，然後在功能區上依次單擊【數據】——【刪除重復項】，會出現【刪除重復項】對話框。對話框中會要求用戶選擇重復數據所在的列(欄位)。
   
   假定我們將“重復項”定義為所有欄位的內容都完全相同的記錄，那麼在這里就要把所有列都勾選上。而如果只是把某列相同的記錄定義為重復項，例如文章開頭所提到的第二種場景情況，那麼只需要勾選那一列欄位即可。
   
   在勾選所有列以後，單擊【確定】按鈕，就會自動得到刪除重復項之後的數據清單，剔除的空白行會自動由下方的數據行填補，但不會影響數據表以外的其他區域。效果如下圖所示：
   
   2、高級篩選
   
   在2007版出現以前，【高級篩選】功能一直是刪除重復項的利器。
   
   將活動單元格定位在數據清單中，然岩正碰後在功能區上依次單擊【數據】——【高級】(2003版本中的操作路徑是【數據】——【篩選】——【高級篩選】)，會出現【高級篩選】對話框。
   
   對話框中會要求用戶指定列表區域，就是數據清單所在的單元格區域，默認情況下會自動生成。篩選方式上一般選擇“將篩選結果復制到其他位置”，以方便刪除重復項以後的處理操作。指定這種方式以後，對話框中會要求用戶指定“復制到”哪裡，也就是刪除重復項以後的數據清單放置位置，用戶指定其左上角單元格的位置即可，在這個例子中我們設定為E1單元格。最後一項也是刪除重復項最關鍵的一個選項必須勾選：【選擇不重復的記錄】。如下圖所示：
   
   單擊【確定】按鈕以後，就會在E1單元格開始的區域中生成剔除重復項以後的另一份數據清單，效果如下圖所示：
   
   假定按照第二種場景的方式來定義重復項，就是需要刪除所有【姓名】欄位內容重復的記錄，可以這樣操作：
   
   在數據清單中，選中【姓名】欄位所在的區域A1:A12單元格，清陸然後在功能區上依次單擊【數據】——【高級】(2003版本中的操作路徑是【數據】——【篩選】——【高級篩選】)，會出現【高級篩選】對話框。篩選方式選擇“在原有區域顯示篩選結果”，【選擇不重復的記錄】復選框同樣必須勾選，如下圖所示：
   
   選擇【在原有區域顯示篩選結果】的方式，使得對A列不重復項的篩選結果能夠同時影響到其他欄位上。單擊【確定】按鈕後，篩選結果如下圖所示。將這個篩選的結果復制粘貼出來，就等到一份剔除姓名欄位重復項以後的新清單。
   
   需要補充的一點是，對於姓名欄位相同的記錄，這樣的剔除操作過後，保留的是最先出現的記錄。例如在第七行和第十二行兩個“吳凡”之間，Excel保留的是最先出現的第七行記錄，而剔除了後面的第十二行記錄。
   
   3、使用公式
   
   如果會一點函數公式，那麼用函數公式配合篩選的方式來操作會更靈活多變一些，可以適應更多復雜條件。
   
   在D列增加一個輔助公式，在D2單元格中輸入公式：=A2&B2&C2，然後向下復制填充，生成的一列公式結果是將各條記錄中的三個欄位內容合並在一個單元格中。然後在E列再增加一個輔助公式，在E2單元格中輸入公式：=COUNTIF(D2:D$12,D2)，特別注意公式中絕對引用符號$的使用位置。將公式向下復制填充，得到下面圖中所示的結果：
   
   COUNTIF函數的作用是統計某個區間內，與查詢值相同的數據的個數，上面那個公式中的D2:D$12這種絕對引用和相對引用相組合的方式就可以在公式向下復制的過程中形成一個隨位置變化的動態區域，使得COUNTIF函數每次都只跟自己下方的區域中的數據進行對比，而不會牽涉到上方的數據。因此在第三行的時候，會找到2條與“李明28研發部”相同的記錄，而到了第五行的時候，就只找到了一條匹配記錄。
   
   通過這個公式結果可以發現，所有E列運算結果大於等於2的記錄(如果有更多的重復，結果會大於2)就是我們需要剔除的重復項。這個時候，使用自動篩選功能，在E列篩選出大於1所在的行，然後刪除整行，再恢復到非篩選狀態，就能得到最後所需的清單，如下圖所示：
   
   在上面的操作中之所以要將三個欄位內容合並在一起，是因為我們在第一個場景中將“重復項”定義為所有欄位內容都相同，因此將這三個欄位的內容同時合並在一起進行比較，相當於邏輯運算中的”與“運算。
   
   假設需要按照第二場景中的定義來進行剔除操作，就不再需要D列這個過渡公式，而是可以直接以A列作為COUNTIF函數的對比區域，可以使用公式：=COUNTIF(A2:A$12,A2) 就可以實現相同的效果。需要補充說明的是，這個方法在剔除操作後，所保留下來的記錄是重復記錄中最晚出現的那條記錄。
   
   同樣是第一場景，也可以用一個稍微復雜一些的公式來替代D、E兩列的公式：=SUMPRODUCT(1*(A2&B2&C2=A2:A$12&B2:B$12&C2:C$12)) 公式的原理與前面相同。
   
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   H. Stata怎麼處理債券數據

   Stata處理債券數據：讀取數據——數據轉碼Unicode、查看識別變數——isid、plicates
   查看識枝旅別變數——isid、plicates：重復記錄是數據清理中一個非常常見的問題，可能就是因為該問題太常見了，所以Stata開發了一整套識別、描述和移除重復記錄的命令。
   一般而言，每個數據集都有唯一一個識別每條記錄的識別符（重復測量的長型數據除外輪者）。
   Stata檢查臘搭薯唯一識別符是否唯一的命令為isid（或許是is this an ID的縮寫）。
   isid允許同時檢查多個唯一識別符，如果沒有返回值，就說明是唯一的（沒有消息就是好消息）；如果不唯一，就會出現紅色提示variable *** does not uniquely identify the observations。

   I. ​一文看懂數據清洗：缺失值、異常值和重復值的處理

   作者：宋天龍

   如需轉載請聯系華章 科技

   數據缺失分為兩種：一種是 行記錄的缺失 ，這種情況又稱數據記錄丟失；另一種是 數據列值的缺失 ，即由於各種原因導致的數據記錄中某些列的值空缺。

   不同的數據存儲和環境中對於缺失值的表示結果也不同，例如，資料庫中是Null，Python返回對象是None，Pandas或Numpy中是NaN。

   在極少數情況下，部分缺失值也會使用空字元串來代替，但空字元串絕對不同於缺失值。從對象的實體來看，空字元串是有實體的，實體為字元串類型；而缺失值其實是沒有實體的，即沒有數據類型。

   丟失的數據記錄通常無法找回，這里重點討論數據列類型缺失值的處理思路。通常有4種思路。

   1. 丟棄

   這種方法簡單明了，直接刪除帶有缺失值的行記錄（整行刪除）或者列欄位（整列刪除），減少缺失數據記錄對總體數據的影響。 但丟棄意味著會消減數據特徵 ，以下任何一種場景都不宜採用該方法。

   2. 補全

   相對丟棄而言，補全是更加常用的缺失值處理方式。通過一定的方法將缺失的數據補上，從而形成完整的數據記錄，對於後續的數據處理、分析和建模至關重要。常用的補全方法如下。

   3. 真值轉換法

   在某些情況下，我們可能無法得知缺失值的分布規律，並且無法對於缺失值採用上述任何一種補全方法做處理；或者我們認為數據缺失也是一種規律，不應該輕易對缺失值隨意處理，那麼還有一種缺失值處理思路—真值轉換。

   該思路的根本觀點是， 我們承認缺失值的存在，並且把數據缺失也作為數據分布規律的一部分 ，將變數的實際值和缺失值都作為輸入維度參與後續數據處理和模型計算中。但是變數的實際值可以作為變數值參與模型計算，而缺失值通常無法參與運算，因此需要對缺失值進行真值轉換。

   以用戶性別欄位為例，很多資料庫集都無法對會員的性別進行補足，但又捨不得將其丟棄掉，那麼我們將選擇將其中的值，包括男、女、未知從一個變數的多個值分布狀態轉換為多個變數的真值分布狀態。

   然後將這3列新的欄位作為輸入維度替換原來的1個欄位參與後續模型計算。

   4. 不處理

   在數據預處理階段，對於具有缺失值的數據記錄不做任何處理，也是一種思路。這種思路主要看後期的數據分析和建模應用， 很多模型對於缺失值有容忍度或靈活的處理方法 ，因此在預處理階段可以不做處理。

   常見的能夠自動處理缺失值的模型包括：KNN、決策樹和隨機森林、神經網路和樸素貝葉斯、DBSCAN（基於密度的帶有雜訊的空間聚類）等。這些模型對於缺失值的處理思路是：

   在數據建模前的數據歸約階段，有一種歸約的思路是 降維 ，降維中有一種直接選擇特徵的方法。假如我們通過一定方法確定帶有缺失值（無論缺少欄位的值缺失數量有多少）的欄位對於模型的影響非常小，那麼我們根本就不需要對缺失值進行處理。

   因此，後期建模時的欄位或特徵的重要性判斷也是決定是否處理欄位缺失值的重要參考因素之一。

   對於缺失值的處理思路是先通過一定方法找到缺失值，接著分析缺失值在整體樣本中的分布佔比，以及缺失值是否具有顯著的無規律分布特徵，然後考慮後續要使用的模型中是否能滿足缺失值的自動處理，最後決定採用哪種缺失值處理方法。

   在選擇處理方法時，注意投入的時間、精力和產出價值，畢竟，處理缺失值只是整個數據工作的冰山一角而已。

   在數據採集時，可在採集端針對各個欄位設置一個默認值。以MySQL為例，在設計資料庫表時，可通過default指定每個欄位的默認值，該值必須是常數。

   在這種情況下，假如原本數據採集時沒有採集到數據，欄位的值應該為Null，雖然由於在建立庫表時設置了默認值會導致「缺失值」看起來非常正常，但本質上還是缺失的。對於這類數據需要尤其注意。

   異常數據是數據分布的常態，處於特定分布區域或范圍之外的數據通常會被定義為異常或「噪音」。產生數據「噪音」的原因很多，例如業務運營操作、數據採集問題、數據同步問題等。

   對異常數據進行處理前，需要先辨別出到底哪些是真正的數據異常。從數據異常的狀態看分為兩種：

   大多數數據挖掘或數據工作中，異常值都會在數據的預處理過程中被認為是噪音而剔除，以避免其對總體數據評估和分析挖掘的影響。但在以下幾種情況下，我們無須對異常值做拋棄處理。

   1. 異常值正常反映了業務運營結果

   該場景是由業務部門的特定動作導致的數據分布異常，如果拋棄異常值將導致無法正確反饋業務結果。

   例如：公司的A商品正常情況下日銷量為1000台左右。由於昨日舉行優惠促銷活動導致總銷量達到10000台，由於後端庫存備貨不足導致今日銷量又下降到100台。在這種情況下，10000台和100台都正確地反映了業務運營的結果，而非數據異常案例。

   2. 異常檢測模型

   異常檢測模型是針對整體樣本中的異常數據進行分析和挖掘，以便找到其中的異常個案和規律，這種數據應用圍繞異常值展開，因此異常值不能做拋棄處理。

   異常檢測模型常用於客戶異常識別、信用卡欺詐、貸款審批識別、葯物變異識別、惡劣氣象預測、網路入侵檢測、流量作弊檢測等。在這種情況下，異常數據本身是目標數據，如果被處理掉將損失關鍵信息。

   3. 包容異常值的數據建模

   如果數據演算法和模型對異常值不敏感，那麼即使不處理異常值也不會對模型本身造成負面影響。例如在決策樹中，異常值本身就可以作為一種分裂節點。

   數據集中的重復值包括以下兩種情況：

   去重是重復值處理的主要方法，主要目的是保留能顯示特徵的唯一數據記錄。但當遇到以下幾種情況時，請慎重（不建議）執行數據去重。

   1. 重復的記錄用於分析演變規律

   以變化維度表為例。例如在商品類別的維度表中，每個商品對應的同1個類別的值應該是唯一的，例如蘋果iPhone7屬於個人電子消費品，這樣才能將所有商品分配到唯一類別屬性值中。但當所有商品類別的值重構或升級時（大多數情況下隨著公司的發展都會這么做），原有的商品可能被分配了類別中的不同值。如下表所示展示了這種變化。

   此時，我們在數據中使用Full join做跨重構時間點的類別匹配時，會發現蘋果iPhone7會同時匹配到個人電子消費品和手機數碼2條記錄。對於這種情況，需要根據具體業務需求處理。

   2. 重復的記錄用於樣本不均衡處理

   在開展分類數據建模工作時，樣本不均衡是影響分類模型效果的關鍵因素之一。解決分類方法的一種方法是對少數樣本類別做簡單過采樣，通過隨機過采樣，採取簡單復制樣本的策略來增加少數類樣本。

   經過這種處理方式後，也會在數據記錄中產生相同記錄的多條數據。此時，我們不能對其中的重復值執行去重操作。

   3. 重復的記錄用於檢測業務規則問題

   對於以分析應用為主的數據集而言，存在重復記錄不會直接影響實際運營，畢竟數據集主要是用來做分析的。

   但對於事務型的數據而言， 重復數據可能意味著重大運營規則問題 ，尤其當這些重復值出現在與企業經營中與金錢相關的業務場景時，例如：重復的訂單、重復的充值、重復的預約項、重復的出庫申請等。

   這些重復的數據記錄通常是由於數據採集、存儲、驗證和審核機制的不完善等問題導致的，會直接反映到前台生產和運營系統。以重復訂單為例：

   因此，這些問題必須在前期數據採集和存儲時就通過一定機制解決和避免。如果確實產生了此類問題，那麼數據工作者或運營工作者可以基於這些重復值來發現規則漏洞，並配合相關部門，最大限度地降低由此而帶來的運營風險。

   本文摘編自《Python數據分析與數據化運營》（第2版），經出版方授權發布。

   J. 如何在兩個EXCEL表格中查找重復項

   有時我們可能會在兩個工作表中坦老查找重復記錄，當數據記錄很多時，就必須通過查找重復項的方法來實現。下面我就與大家一起分享一下查看重復記錄數據的方法，希望對大家有所幫助。

   • 01

     現在有兩個工作表，如圖所示，裡面部分數據是重復的。
   • 02

     方法一：點擊表1的B2單元格，輸入if函數“=IF(COUNTIF(Sheet2!A:A,A1)=1,"重復","不重復")”。
   • 03

     輸入好公式後，敲擊回車鍵，就可以看見b2單元格顯示的結果是“重復”。
   • 04

     把滑鼠放在B2單元格右下角，出現如圖的十字元號時，按住滑鼠左鍵，向下拉動到最末端的數據。
   • 05

     這是填充之後的效果圖。
   • 06

     點擊工具欄的數據，再點擊篩選，將重復的下拉箭頭打開，把所有的重復項都篩選出來，然後刪除掉，剩下的就是不重復項。
   • 07

     方法二：可以選擇利用函數VLOOKUP。在工作表1，單元格B2輸入公式：=VLOOKUP(A2,sheet2!A:A,1,0)，如圖所示。
   • 08

     敲擊回車鍵，會出現如下結果。
   • 09

     利用填充工具，拖動填充柄到最下面數據列表為止，會出現如下結果。#N/A表示不重復的數據。
   • 10

     方法三：同樣的兩個工作表。將工作表2的數據復制到工作表1的下方，將兩個工作表用黃色分隔行隔開。
   • 11

     找到開始菜單裡面的條件格式，點擊新建規則。
   • 12

     在新建規則裡面選擇“僅對唯一值或重復值設置格式”。
   • 13

     將全部設置格式選擇脊信凳為重復，再點擊格式選項。
   • 14

     將格式裡面的填充顏色改為任意不與表格重復的顏色。
   • 15

     點擊確定之後可以看到，所有重復的數據都被填充了顏櫻旅色。
   • 16

     拖動滑鼠，將被填充顏色的數據選中，按delete鍵刪去，剩下的就是不重復的數據。