1、本文将介绍四种常见的处理缺失值的方法，它们各有适用场景和优缺点：首先，简单删除法在样本缺失值较少时可用，但过度依赖此法会导致数据丢失过多信息，对样本量小的数据集影响显著，可能影响结果准确性。其次，数据补齐策略包括特殊值填充、热编码、K-means填充等，如回归法、期望值最大化等。
2、对缺失值进行估计。常用的插补方法有均值插补、中位数插补、众数插补等。这些方法简单易行，但可能会引入误差。多重插补法：通过模拟多个完整的数据集来估计缺失值。这种方法可以有效地处理多变量缺失问题，但计算量较大。基于回归的插补法：利用其他变量的信息来预测缺失值。
3、简单缺失值处理方法及缺陷 相对于复杂的缺失值处理方法此处的简单方法目的在于获得一个完整的数据集，然后对该数据集进行预定的分析处理。如同缺失值根本未发生一样。然而这种处理方式所得的结果往往存在不同程度的缺陷。除非处理该类方式建立在及具有有说服力的特定假设的基础上。简单缺失值处理的方法有。
4、在数据分析中，缺失值往往会对结果产生较大的影响。因为缺失值可能导致无法得到完整信息，这会使得数据分析结果失真，难以做出准备的决策。此外，一旦出现缺失值，对于整个数据集的分析都将受到影响。因此，对于缺失值的处理是数据分析过程中必不可少的步骤。对于缺失值的处理方法，目前有三种常用的方法。
