整体网数据的处理办法取决于要研究的问题。换句话说，整体网数据的处理方法因问题不同而不同。对数据进行预处理的目的在于，使得数据满足进一步分析的需要。
需要数据预处理和转换的情况比较多，大概可以分为三种情况 ：

• 数据收集过程中存在缺陷，需要弥补。
• 不同的程序要求不同的数据处理（data processing）和转换计算。
• 创建新变量，从而更便于分析。

1.抽取子图和子矩阵

把一个点或者多个点从一个网络中移出去，这个对应于从一个邻接矩阵中转移出一行（列）或者多行（列）。从data>Extract>SubMatrix命令中可得。

Exract subMatrix命令

• which rows：例如输入1 To 10,12 To 24
• which cloumns：如果指令相同，只需要输入same即可。

2.数据的合并

join界面

• 如果是行合并的话，点击join>join rows
• 如果是列合并的话，点击join>join columns
• 如果是矩阵合并的话，点击join>join matrix

3.数据的置换与排序

对矩阵行和列的排列，可以使得同一群体的成员相互邻接，进而容易把握矩阵的整体结构。UCINET给出了两种排序方式：置换（permutation）与排序（sort）。

置换与排序界面

4.转置与转型

4.1矩阵的转置（transpose）

举例说明对数据的预处理-转置的必要性：
在有关世界体系研究的文献中，一般约定网络数据中的代表从国家向国家输出的货物。对于网络分析者来说，这可能令人疑惑，因为在网络文献中总是代表从指向。因此就需要对数据进行转置。可通过data>transpose得到。

4.2数据的转型

有时候需要对矩阵的行、列、层次进行转换。

例如一个矩阵的行、列、层次分别为“个体”、“其他人”、“周”。为了表示出每个个体在每一周对每个他者的评价变化。需要将矩阵的列“他者”与层次“周”进行变化。可通过Tools>Matrix Algebra
完成，如下：

tnewcl=transp(newcombl columns levels)

该语句的含义是，对数据库newcombl中的列和层次进行互换，将结果保存在tnewcl中。

5.重新编码

recode界面

大致分为三类命令：

• trandform>Recode重新编码，如图
• trandform>Dichotomize命令，将自动把每个元素与你提供的切割值进行对比，然后进行二值化处理。
• trandform>Reverse命令：全部取相反数。

6.线性转换

为了执行更一般的转换，如下，就有必要利用矩阵代数程序。

例如，为了把一个矩阵DAVIS中的全部值都乘以7，应该点击Tools>Matrix algebra，在出现的对话框中输入：

davis7=linear(davis 7 0)

7.对称化处理

把一个矩阵进行对称化处理（symmetrizing），就是对于全部和来说，要求等于。很多情况下需要进行对称化处理：

一种情况是关于关系本身具有对称性，如“和谁吃饭”，但有时候由于测量的误差，实际的数据可能不对称。
另一种情况是，有时候要把一些非对称关系（如借钱给某人）可能扩展为“金钱关系”这一个对称关系。

UCINET提供多种多种对称化处理的程序，包括用均值、最小值或者最大值代替矩阵元素之值。

8.捷径距离与可达性

8.1捷径距离

捷径距离矩阵（geodesic distance matrix）表述的是各个点之间的捷径距离。捷径距离可以看成是一种影响（凝聚）指数。可以通过Network>cohesion>geodesic命令得到。

捷径就是两点之间最短的路径。

8.2可达性（reachability）

在图论中，可达性是指在图中从一个顶点到另一个顶点的容易程度。

9.矩阵的组合

利用组合（aggregation命令）可以把同一群体行动者之间的多种关系组合在一起。如何测量两个行动者在多种关系上的属性？有两种方式：
第一种方式是利用前面介绍的data>CSS。CSS程序中有多种加总的算法。
第二种方式是矩阵代数算法Tools>Matrix algebra。

10.标准化处理（Normalize）

由于有时候每一个数据矩阵的每一行或者每一列的数据单位不同时，就非常有必要进行标准化处理，从而便于比较

标准化处理界面

11.改变模态

略