并分析解释如何运用整理结果完成数据的整理与剔除。

数据整理是数据分析的重要步骤，它涉及到对数据进行清洗、筛选、转换、聚合等操作，以便为后续的分析和建模提供准确、完整、一致的数据。以下是一些常见的数据整理方法：

1. 数据清洗：清洗数据是为了剔除或修正数据中的错误、缺失、重复、异常等问题。常见的数据清洗方法包括去重、填补缺失值、删除异常值等。

2. 数据筛选：数据筛选是为了选择符合要求的数据子集，以便进行分析或建模。常见的数据筛选方法包括按条件进行过滤、按关键词进行搜索等。

3. 数据转换：数据转换是为了对数据进行格式转换、数据类型转换、单位转换等操作，以便于后续分析。常见的数据转换方法包括日期格式转换、字符串转数字、单位换算等。

4. 数据聚合：数据聚合是为了将原始数据按照某种规则进行分组并计算统计量，以便进行更深入的分析。常见的数据聚合方法包括按照某个字段进行分组、计算平均值、总和、标准差等。

在实际数据整理中，我们可以根据数据类型、数据来源、数据质量等因素选择合适的方法进行整理。同时，我们也需要注意数据整理的过程中要保持数据的完整性和准确性，避免在整理过程中造成数据丢失或数据质量下降。