对于大量的数据，汇总分类可以通过使用数据分析工具或编程语言来实现。以下是一些常见的方法：

1. 使用数据分析工具：Excel、Google Sheets等电子表格软件提供了分类汇总的功能。您可以选择分类字段，指定汇总方式（如求和、平均值、计数等），然后选择要汇总的数据列。这些工具会自动将数据按照分类字段进行分组，并计算每个组的汇总值。

2. 使用编程语言：Python、R等编程语言也提供了丰富的数据处理和分类汇总的库和函数。您可以使用Pandas库在Python中进行数据汇总分类。例如，您可以使用`groupby()`函数将数据按照某个或多个列进行分组，并使用聚合函数（如`sum()`、`mean()`、`count()`等）对每个组进行计算。

无论您选择哪种方法，以下是一些建议来确保数据汇总分类的准确性：

清洗数据：在进行分类汇总之前，确保数据的质量和准确性。检查数据中的缺失值、异常值或重复项，并进行适当的处理。

选择合适的分类字段：根据数据的特性和分析目的，选择合适的分类字段进行分组。确保分类字段能够准确反映数据的特征和关系。

选择合适的汇总方式：根据分析需求，选择合适的汇总方式。例如，如果要对销售额进行汇总，可以选择求和方式；如果要计算平均值，可以选择平均方式。

验证结果：在完成分类汇总后，务必验证结果的准确性和合理性。可以通过与其他数据源进行比对、检查汇总值的逻辑关系或绘制图表来直观展示结果。

请注意，以上方法仅适用于一般的数据汇总分类任务。对于特定领域或复杂的数据分析需求，可能需要更专业的工具和技术。如果您对数据分析不太熟悉，建议咨询专业的数据分析师或数据科学家。