1.資料質量分析包括缺失值分析，異常值分析
1.1資料質量分析之異常值分析
資料質量驗證最常用的方法是最大值和最小值，用來判斷這個變數的範圍是否超出了合理區間。
如果資料服從正態分佈，在3#原則下，異常值被定義為一組測定值中與平均值的偏差超過3倍標準差的值，在正態分佈的假設下距離平均值3#之外的值出現的 概率小於等於0.03。2.資料特徵分析
2.1分布分析（頻率分布直方表，頻率分布直方圖，餅狀圖），頻率分布直方表和頻率分布直方圖，操作方法大致如下：
2.2統計量分析：常從集中趨勢（均值和中位數）和離中趨勢（極差，標準差和四分位距離）兩個方面進行統計描述
2.3週期性分析
2.4貢獻度分析即帕累託分析 又稱2/8定律
資料探索簡介 質量分析 特徵分析
此處參考 python資料分析和挖掘實戰 這本書 資料質量分析 主要是對異常值的分析 1 3 原則 如果資料符合正態分佈，那麼資料異常定義在一組測定值與平均值的偏差超過3倍標準差的值。在正態分佈的假設下，距離平均值3 之外的值出現的概率為p x 3 0.003，屬於極個別的小概率事件。但面對不服從正...
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