残疾人管理系统的数据整理是一个系统性的过程，涉及到数据的收集、清洗、整合和分析。以下是重新整理数据的具体步骤：
1. 数据收集：
（1） 从各个部门和相关单位收集残疾人的基本信息，包括姓名、性别、年龄、残疾类型、残疾程度、联系方式等。
（2） 收集残疾人的就业、教育、医疗、康复等信息，以及他们的家庭状况、社会关系等数据。
（3） 收集有关残疾人权益保障、社会保障、公共服务等方面的政策文件和统计数据。
2. 数据清洗：
（1） 检查数据的准确性，去除重复、错误的数据记录。
（2） 对缺失值进行处理，可以使用填补方法（如均值、中位数、众数等）或删除法。
（3） 检查数据的一致性，确保同一类数据的格式和编码标准一致。
（4） 处理异常值，对于明显不符合实际情况的数据进行修正或排除。
3. 数据整合：
（1） 将不同来源、格式的数据进行统一标准化，确保数据格式一致。
（2） 使用数据库管理系统（如mysql、postgresql等）或电子表格软件（如microsoft excel、google sheets等）对数据进行整合。
（3） 建立数据仓库，将结构化和非结构化数据进行存储和管理。
4. 数据分析：
（1） 利用统计分析方法，如描述性统计、相关性分析、回归分析等，对数据进行分析，了解残疾人的基本状况和需求。
（2） 通过数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，发现数据中的规律和趋势。
（3） 利用机器学习算法，如决策树、神经网络等，预测残疾人的未来发展趋势和需求变化。
5. 数据可视化：
（1） 使用图表、地图、时间序列图等多种形式，将分析结果以直观的方式展示出来。
（2） 制作报告和演示文稿，向相关部门和人员汇报数据整理和分析的结果。
6. 数据更新和维护：
（1） 根据新的情况和需求，定期更新残疾人管理系统的数据。
（2） 对系统进行维护和优化，确保数据安全和系统的稳定运行。
在整个数据整理过程中，需要遵循相关的法律法规和伦理规范，尊重残疾人的隐私权和个人信息安全。同时，要注重数据的质量和准确性，为残疾人提供准确、全面的信息和服务。
