数据处理是指对数据（包含数值和非数值类型）进行分析和加工的技术过程；也就是对数据的采集、检索、加工、变换和传输，将数据转换为信息的过程。
数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
计算机的数据处理是使用计算机收集、记录数据，并经过一个或若干个处理方式组合，最后输出的是各种文字和数字的表格和报表。数据处理主要包含11种处理方式：数据查询、数据计算、数据排序、缺失值填充、数据抽样、变量处理、数据合并、重新编码、数据重构、数据汇总、随机数生成。
数据合并，顾名思义就是将两个或两个以上的数据进行合并。合并的方式有变量合并，记录合并，数据合并。按变量合并可以增加数据的字段属性，按记录合并可以在原始数据集中增加记录的长度，而数据合并是按指定的一个或多个变量进行分组，根据指定的合并函数对各组数据进行描述。
三相关应用数据合并主要应用于数据的整合，可以把多个数据表中的数据或变量进行合并，变成一个大的新数据表，或者对表中的数据先分组，然后根据合并函数对分组变量进行数据汇总计算。
合并函数的方法：最大值、最小值、求和、第一个值、平均值、最后一个值、变量个数、大于输入数据的百分比、小于输入数据的百分比、在输入数据范围内的百分比、在输入数据范围外的百分比。
四参考资料1 数据合并—百度百科
2 马克威分析系统使用教程，http://www.tenly.com
五实例示例数据为某小学三年级部分学生的体重和身高数据（单位为：千克，厘米）
| 编号 | 体重 |
| 1 | 52 |
| 2 | 42 |
| 3 | 31 |
体重数据1
| 编号 | 体重 |
| 4 | 36 |
| 5 | 33 |
| 6 | 35 |
| 7 | 46 |
体重数据2
| 编号 | 身高 |
| 1 | 134 |
| 2 | 142 |
| 3 | 131 |
身高数据1
1）将“体重数据1”与“身高数据1”按变量合并数据的结果为：
| 编号 | 体重 | 身高 |
| 1 | 52 | 134 |
| 2 | 42 | 142 |
| 3 | 31 | 131 |
变量合并1
2）将“体重数据1”与“体重数据2”按记录合并数据的结果为：
| 编号 | 体重 |
| 1 | 52 |
| 2 | 42 |
| 3 | 31 |
| 4 | 36 |
| 5 | 33 |
| 6 | 35 |
| 7 | 46 |
输入变量类型：数值型、字符型。
输出结果：给出经过变量合并处理后的显示结果。
七相关条目变量合并、数据合并
八优缺点优点：数据合并充分地整合了表的资源信息，方便数据解读与数据计算。
