如何精确统计筛选后的常见问题解答数量

在信息管理系统中，精确统计筛选后的常见问题解答数量是一项重要的数据整理工作。这不仅有助于了解用户关注的热点问题，还能为后续内容优化提供数据支持。以下是计算筛选后常见问题解答数量的详细步骤。

步骤一：定义筛选标准

需要明确筛选标准。筛选标准可以是问题类型、关键词、浏览量、评论数等。例如，我们可能只关注那些浏览量超过100次，且包含特定关键词“如何”的问题。

步骤二：数据收集

根据筛选标准，从数据库或内容管理系统中收集相关数据。这一步需要确保数据的准确性和完整性。

步骤三：数据清洗

对收集到的数据进行清洗，去除重复、无效或不符合标准的问题。这一步需要人工或自动化工具辅助完成。

步骤四：统计数量

使用编程语言或数据分析工具，对清洗后的数据进行统计。以下是一个简单的Python代码示例：

 假设筛选后的数据存储在名为questions的列表中
questions = [
    {"id": 1, "title": "如何设置密码", "views": 150