数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据。在常见的数据挖掘工作中，脏数据包括如下内容。
缺失值。
异常值。
不一致的值。
重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据。
本小节将主要对数据中的缺失值、异常值和一致性进行分析。
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