在对数据进行分组整理时，需要遵循以下原则：
首先，确保分组的准则明确和合理，即根据数据的特征和目的确定分组的依据；
其次，保证分组的互斥性和完备性，即每个数据只能属于一个组，并且所有数据都必须属于某个组；
此外，要确保分组的稳定性和可重复性，即相同的数据在不同时间和环境下分组结果应该保持一致；
最后，要考虑分组的可解释性和可操作性，即分组结果应该能够清晰地解释和应用于实际问题。
关于这个问题，在对数据进行分组整理时，需要遵循以下原则：
1. 一致性原则：确保数据分组的标准和方法在整个过程中保持一致，以便比较和分析。
2. 完整性原则：确保每个数据都被正确地分组，没有遗漏或重复数据。
3. 可比性原则：确保分组的数据具有可比性，即同一分组中的数据具有相似性质和特征，而不同分组之间的数据有明显差异。
4. 互斥性原则：确保每个数据只能属于一个分组，不会同时属于多个分组。
5. 可解释性原则：确保分组的结果能够被解释和理解，以便后续分析和决策。
6. 可重复性原则：确保分组的方法和步骤能够被重复使用，以便在需要时重新分组数据。
7. 实用性原则：确保分组的结果对实际问题有实用性和可操作性，能够满足特定的需求和目标。
