在数据分析领域中，数据清洗是至关重要的一步，它占据了数据分析师大量时间与精力。为了将数据清理并准备就绪进行分析，人们耗费了大量的努力。然而，关于如何提高数据清洗的效率和简便性方面的研究却少之又少。本文将对数据清洗中的一个关键组成部分——数据整理（data tidying）进行探讨。
让我们明确什么是“整洁数据”（tidy data）：整洁的数据集便于操作、建模和可视化，其具有特定的结构特点。在整洁数据集中，每个变量都对应一个列（column），每个观察（observation）对应一个行（row），而每种类型的观测单元（observational unit）对应一个表格（table）。这样，就只需要一套小工具便能应对各种不整洁的数据集，因此它能够简化数据清洗的过程。同时，这种结构还方便开发整洁的数据分析工具，这些工具能够输入和输出整洁的数据集。
数据清洗的目的在于去除数据中的冗余、错误、无关项、格式不规范等，以便为数据分析做好准备。一个典型的统计数据表明，数据分析工作中有高达80%的时间被用于数据清洗和数据准备（Dasu和Johnson, 2003）。而数据准备不仅是一个初步的步骤，它还会在分析过程中反复进行，随着新的问题浮现或新数据的收集，需要重复进行数据清洗。然而，尽管耗费的时间巨大，关于如何有效清洗数据的研究却出奇地少。数据清洗的挑战在于它包含的活动范围非常广泛，包括但不限于异常值检查、日期解析、缺失值处理等。
本文的作者Hadley Wickham提出了整洁数据的标准，并且为了使这个概念更加明确，他在文中提出了一种数据整理的策略。这种方法的目标是构建一个标准化的方式来组织数据集内的数据值。这种标准的存在使得数据清洗过程变得简单，因为你无需每次都从零开始发明轮子。整洁数据标准被设计成有利于数据的初始探索和分析，并简化了那些共同协作良好的数据分析工具的开发。目前存在的工具往往需要转换。你必须花费时间将一个工具的输出转换成另一个工具的输入。整洁数据集和整洁工具相互配合，可以将繁琐的数据操纵任务中解放出来。
在这篇文章中，作者也通过一个案例研究来展示具有统一的数据结构和匹配工具的优势。这个案例研究避免了那些日常繁琐的数据操作任务。为了实现数据整理的目标，作者建议应该遵循三个基本原则：
1. 每个变量是一个列。
2. 每个观察是一个行。
3. 每种类型的观测单元是一个表格。
通过遵循这三个原则，我们可以更容易地整理不整洁的数据集，并且可以开发出与整洁数据集配套使用的分析工具。整洁数据集的结构有利于开发出能够自动处理数据清洗、分析以及可视化的工具链。
值得注意的是，虽然本文主要讨论的是统计软件R环境下使用的数据整理方法，但所提出的数据整理原则和结构设计对于其他数据分析工具也同样适用。这是因为在不同的数据分析平台上，数据整理和清洗的概念本质是相通的，只是具体实现方式有所不同。因此，数据分析师可以借鉴本文提供的概念和方法来改善自己的数据清洗流程，从而提升数据处理的效率和质量。
