箱體模型數據分析

數據質量分析，是數據挖掘中數據準備過程中的重要一環，是數據預處理的前提，也是數據挖掘分析結論有效性和準確性的基礎。 其主要任務是檢測原始數據中是否存在髒數據，髒數據一般包括：缺失值、異常值、不一致值、重複數據及含有特殊符號的數據。 其中異常值分析時對樣本中個別值的提取，也成爲離羣點分析。 可以採用（1）簡單統計量分析（2）3б原則（正態分佈）（3）箱型圖分析 下圖爲對一組數據進行異常分析之前所做的

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