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数据整理是统计分析的基础步骤，包含数据清洗和数据分组两个核心环节。首先通过数据清洗处理缺失值和异常值，确保数据质量；然后进行数据分组，将连续数据合理分类，使原始数据转变为便于分析的结构化数据。这个过程能显著提高分析效率，获得更准确的统计结果。
原始数据通常包含多种质量问题。如表格所示，常见问题包括缺失值，如空白的年龄和学历字段；异常值，如收入999999和年龄负5这样明显不合理的数值；以及重复记录等。这些问题会严重影响统计分析的准确性，扭曲数据分布特征，造成统计偏差，降低分析结果的可靠性。
缺失值处理有三种主要方法。删除法直接移除包含缺失值的记录，简单但会丢失信息。均值填充法用该变量的平均值替代缺失值，保持数据量但可能影响分布。插值法根据相邻数据估算缺失值，更精确但计算复杂。从数据完整性角度看，填充法能保持百分之百的数据完整性，而删除法会降低数据量。
异常值检测主要使用箱线图和散点图方法。箱线图通过四分位数识别超出正常范围的数值，散点图则直观显示偏离主要分布的点。检测到异常值后需要决策：对于合理的极值应该保留，录入错误需要修正，明显异常的数据则删除。正确处理异常值能显著改善数据质量，使统计结果更加准确可靠。
数据分组需要遵循科学的原理和步骤。首先确定组数，通常使用斯特吉斯公式k等于1加3.3倍log n，其中n是数据个数。然后计算组距，等于极差除以组数。最后划分区间，确保各组互不重叠且覆盖全部数据。分组后的数据更容易分析，频率直方图能清晰展示数据的分布特征和规律。