高质量的数据集才能得到高质量的模型，垃圾数据集只能产生垃圾
通过检样数据集的数据质量，绘制图表，计算某些特征量等，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法。主要包含有数据质量分析和数据特征分析两个方面。
数据质量分析主要是检查原始数据中是否有脏数据，是数据预处理的前提。脏数据包括：缺失值，异常值，不一致的值。
1. 缺失值分析
主要有记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果的不准确。
处理方法有：删除存在缺失值的样本，对缺失值进行插补，不处理三种。
2. 异常值分析
检样数据中是否有录入错误，或者不合常理的数据。一般指，样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值，也成为离群点，异常值分析也称为离群点分析。
分析方法有：简单统计量分析，3sigma原则，箱型图分析
2.1 简单统计量分析
相对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据不合理，最初能够用的是min和max，用于判断某个变量值是否超出合理范围。
这个要根据常识来判断，比如年龄为199等。
2.2 3sigma原则
如果数据服从正态分布，在3sigma原则中，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。也因为距离平均值3sigma之外的值出现的概率为P(|x-u|>3sigma)<=0.003，为小概率事件，当作异常值处理。
如果数据不服从正态分布，也可以用原理平均值多少倍的标准来界定异常值。
2.4 箱型图分析
如上图中，低于下界或者大于上界的数据点被认为是异常点或离群点。
箱型图识别异常值的结果比较客观，在识别异常值方面具有一定的优越性。
3. 一致性分析
数据不一致性指的是数据的矛盾性，不相容性。其产生可能发生于：来自于不同的数据源，对于重复存放的数据未能一致性更新。
4. 箱型图异常值分析的代码实战
用箱型图判断哪些数据点属于异常值，代码如下：
data=pd.read_excel(r"E:\PyProjects\DataSet\PyMining\Data\chapter3\demo\data\catering_sale.xls",index_col=0)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 可以在plt图中显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 可以正常显示负号
result=data.boxplot(return_type='dict')
上面的箱型图中含有上界，下届，均值，箱体线等重要信息，，打印出result可以得到很多信息：
打印出信息为：
print('下届：',result['caps'][0].get_ydata())
print('上届：',result['caps'][1].get_ydata())
### 至此，异常值存在于result['fliers'][0]中，取出看看
abnormal=result['fliers'][0].get_ydata()
abnormal.sort()
print('异常值：',abnormal)
下届： [1958. 1958.]
上届： [3802.8 3802.8]
异常值： [ 22. 51. 60. 865. 4060.3 4065.2 6607.4 9106.44]
'''
boxplot的参数说明：
sym:表示异常点的形状
vert:是否垂直，箱线图是横向的(False)还是竖向的(True)
whis: IQR，默认1.5，也可以设置区间比如[5,95]，代表强制上下边缘为数据95%和5%位置
patch_artist:上下四分位框内是否填充，True为填充
meanline:是否用线的形式表示均值，默认用点表示
showmeans:是否显示均值，默认不显示
showbox:是否显示箱线图的箱体
showcaps:是否显示边缘线，箱线图顶端和末端的两条线默认显示
showfliers:是否显示异常值
notch:中间箱体是否缺口
return_type:返回类型
其它
positions:指定箱线图的位置，默认为[0.1.2...]
widths:指定箱线图的宽度，默认为0.5
'''
boxes： 箱线
medians： 中位值的横线,
whiskers： 从box到error bar之间的竖线.
fliers： 异常值
caps： error bar横线
means： 均值的横线
在具体的任务中，由于4060，4065两个点距离上界很近，故而也可以不将其当作异常点，而放入到正常点中来处理，故而截取的范围可以是：1958-4100，超过这个范围的就是异常值。
去掉异常值后，再对数据集进行统计学分析，
data = data[(data['销量'] > 400)&(data['销量'] < 5000)] #过滤异常数据
statistics = data.describe() #保存基本统计量
statistics.loc['range'] = statistics.loc['max']-statistics.loc['min'] #极差
statistics.loc['var'] = statistics.loc['std']/statistics.loc['mean'] #变异系数
statistics.loc['dis'] = statistics.loc['75%']-statistics.loc['25%'] #四分位数间距
print(statistics)
参考资料：
《Python数据分析和挖掘实战》张良均等
