🌟数据缺失值的4种处理方法✨

在数据分析中，数据缺失是一个常见的问题。如何妥善处理这些缺失值直接影响到最终分析结果的准确性。以下是四种常用的处理方法：

第一种是删除法。「❌删除」适用于缺失数据比例较小的情况。可以通过直接删除含有缺失值的记录或变量来保持数据集的整洁性。但要注意，过度删除可能导致样本量不足，影响统计结果。

第二种是填充法。「🔍填补」是一种常用策略，如用均值、中位数或众数填补数值型数据的缺失值。对于分类数据，可以使用出现频率最高的类别进行填充。这种方法简单易行，但可能会引入一定偏差。

第三种是插值法。「📈插值」通过构建数学模型预测缺失值。例如线性插值或多项式插值，适合时间序列数据。它能更精准地还原数据趋势，但计算复杂度较高。

最后一种是创建新特征法。「🔄创新」将缺失值视为一个独立的信息源，新增是否缺失的二元变量。这种方式有助于挖掘潜在模式，尤其在机器学习建模中效果显著。

合理选择处理方式，让数据焕发光彩！💡