前言
当收集到初步的样本数据集后，需要对数据从数据质量分析和数据特征分析两个方面进行探索分析，其中，数据质量分析要求我们先检测数据的是否存在缺失值和异常值；而数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前，通过频率分布分析，对比分析，帕斯托分析，周期性分析，相关性分析等分析方法，对采集的样本数据的特征规律进行分析，以了解数据的规律和趋势，为数据挖掘等后续环节提供支持。
数据质量分析
一般不符合要求，不能直接进行分析的数据称之为脏数据，而数据质量分析主要是就是检测原始数据中是否有脏数据，一般脏数据包括以下内容：
- 缺失值
- 异常值
- 不一致值
- 重复数据和含有特殊符号
(1) 缺失值分析
数据缺失一般是记录缺失和记录中的某个字段缺失，两者都会造成分析数据结构不准确。从总体上讲，一般分为3中处理方法，分别是删除，填充，以及不处理。
(2) 异常值分析
数据异常是指收集数据的个别数据录入错误和不合常理的，其明显偏离其余的观测数据。
其中分一下三个方面进行分析
- 简单统计分析
统计量最大值和最小值，判断是否超过合理范围。 - 3倍标准差原则
对于服从正态分布的数据，异常值定义为测试值中与平均值相差3倍标 准差的值，而对于非正态分布，可设定为远离平均值的多少倍标准差来选取异常值。 箱形图模型
指标如下
QL 下四分位数，表示全部观测值有四分之一数据比它小
QU 上四分位数，表示全部观测值有四分之一数据比它大
IQR 四分位数间距，IQR = QU-QL
异常值定义为：小于QL-1,.5IQR 或者 大于QU+1.5IQR
(3) 一致性分析
数据一致性是指数据的矛盾性和不相容性，不一致一般发生于数据集成过程中，可能是多数据源集成，对于重复放置的数据未能够进行一致性更新造成的。例如，两张表都存放用户的TEL，当用户更新TEL时候，一张表更新，而另外一张没有更新，则导致了不一致的数据。
数据特征分析
(1) 分布分析
分布分析解释数据的分布特征和分布类型。数据一般分为两种类别，定量数据与定性数据，定量数据一般是用现象的数值来表示现象的数据特征，而定性数据则是根据分析者的经验直觉等，对分析数据的品质特征，常进行的是分类分布。所以定量数据的分布分析常使用下列步骤进行。
- a. 求极差。 （极大值减去极小值）
- b. 决定组距和组数。（组数=极差/组距）
- c. 决定分点。
- d.列出频率分布表。（组段/组中值/频数/频率/累计频率）
- e. 绘制频率分布直方图。
而定性数据分布分析常使用的是饼图和条形图。
(2) 对比分析
对比分析是指将两个相互联系的指标进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢和各种关系是否协调。（曲线的对比图）
(3) 周期性分析
探索某个变量是否随着时间的变化而呈现出某种周期变化趋势。时间尺度可以分为年度、季度、月度、周度、日度、小时周期性趋势。