数据挖掘入门（一）基本理论
（一）数据质量分析在数据挖掘的过程中，数据的预处理过程往往是十分重要的一环，而数据质量分析是数据预处理的前提，也是数据挖掘的基础。数据挖掘的过程要建立在数据可靠的基础之上。常见的“脏数据”有缺失值：概念：记录的缺失或者是记录中某个字段的缺失原因：数据无法获取；信息在统计时被遗漏等影响：增加数据挖掘过程中的不确定性、不可靠输出处理：可采用填补（均值，众数，机器学习等方法）、删除等异常值：概念：录入错误以及含有不合理的数据，其数据明显偏离正常值，异常值也称“离群点”原因：数据统计过程中
