此处参考《python数据分析和挖掘实战》这本书
数据质量分析：
主要是对异常值的分析：
1、3σ原则：如果数据符合正态分布，那么数据异常定义在一组测定值与平均值的偏差超过3倍标准差的值。在正态分布的假设下，距离平均值3σ之外的值出现的概率为P(|x-μ|>3σ)≤0.003，属于极个别的小概率事件。但面对不服从正态分布的数据，应该怎么办呢？
2、箱型图法：该方法具有很大的鲁棒性：多达25%的数据可以离得非常远而不影响四分位数。异常值被定义为>Q_u+1.5IQR或者<Q_L-1.5IQR。首先将数据从小到大排序，设置位于25%的值Q_L为下四分位数(1/4分位数)，设置位于75%的值Q_u为上四分位数(3/4分位数)，其中IQR称为四分位间距数，等于Q_u-Q_L，包括了观察值的一半。
在python中，data.describe()方法可获得箱型图法的大部分数据。直接给出样本数据的一些基本统计量，包括均值、标准差、最大值、最小值、分位数等，如下输出。
其他数据质量分析还包括对缺失值分析、一致性分析。
数据特征分析：
分布分析：极差分组、频率分布直方图(饼状图)
统计量分析：平均水平的指标(个体集中趋势):均值、中位数；变异程度(个体离开平均水平度量):标准差(方差)、四分位间距
周期性分析：周期性规律
贡献度分析：二八原则—20%的人决定80%的价值
相关性分析：散点图、计算相关系数
偷点懒直接截图了。
相对于统计函数则简单得多，pandas内部含有计算数据样本的Spearman(pearson)相关系数矩阵的函数corr()，D.corr(method=’pearson’),其中样本D可为DataFrame，返回相关系数矩阵，method参数为计算方法，支持pearson(default)、kendall、spearman。
还包括D.sum()按列求和、D.std()、D.mean()、D.var()方差、D.cov()其中D均可为DataFrame或Series
可视化函数：
主要是matplotlib和pandas函数。
函数plot：需要注意plt.plot(x,y,S)这是matplotlib里面的，D.plot(kind=’box’)这是pandas里面的，kind还可以为line(线)、bar(条形)、barh、hist(直方图)、box(箱线图)、kde(密度图)、area、pie(饼图)。
函数pie：plt.pie(size) 其中size为所占比例
函数hist：plt.hist(x,y) x为待绘制直方图的一维数组，y可以为整数表示均匀分为n组
其他对于pandas调用均采用D.xxx()，D可为DataFrame或者Series。