前面所叙述的数据取样，多少带有人们对如何实现数据挖掘目的的先验认识而进行操作的。当我们拿到一个样本数据集后，它是否达到我们原来设想的要求、其中有没有什么明显的规律和趋势、有没有出现从未设想过的数据状态、属性之间有什么相关性、它们可分成怎样的类别……这都是要首先探索的内容。
对所抽取的样本数据进行探索、审核和必要的加工处理，能保证最终的挖掘模型的质量。可以说，挖掘模型的质量不会超过抽取样本的质量。数据探索和预处理的目的是保证样本数据的质量，从而为保证模型质量打下基础。
针对采集的餐饮数据，数据探索主要包括异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析等。
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