综合案例：职工数据分析（StaffBill.csv）。 1. 读取数据 2. 数据清理：去掉索引号 3. 数据统计 （1）统计职工表中职工学历的种类。 （2）按职工学历，统计每种学历的职工人数。 （3）按职工学历，计算每种学历的职工平均工资。

在处理职工数据分析的综合案例时，通常会涉及到使用编程语言如Python的数据分析库pandas来操作CSV文件。以下是针对"StaffBill.csv"数据集的步骤描述：

1. **读取数据**：
使用pandas的`read_csv()`函数读取数据文件，例如：

   import pandas as pd
   staff_data = pd.read_csv('StaffBill.csv')

2. **数据清理：去掉索引号**：
如果文件已经包含了索引，可以使用`reset_index(drop=True)`来删除它：

   staff_data = staff_data.reset_index(drop=True)

3. **数据统计**：
- **(1) 统计职工学历的种类**：

     degree_counts = staff_data['学历'].value_counts()
     print("职工学历种类统计:", degree_counts)

- **(2) 按学历统计每种学历的职工人数**：

     by_degree = staff_data.groupby('学历')['职工编号'].nunique()
     print("各学历职工人数:", by_degree)

- **(3) 按学历计算每种学历的职工平均工资**：

     avg_salary_by_degree = staff_data.groupby('学历')['工资'].mean()
     print("各学历平均工资:", avg_salary_by_degree)