1、均值插补是处理定距型数据缺失值的一种方法，它通过计算存在值的平均值来估计缺失的数据。对于非定距型数据，则常用众数——即出现频率最高的值——来填补缺失。 同类均值插补则是在均值插补的基础上，通过聚类分析确定数据点所属的类别，然后使用该类别的平均值来插补缺失值。
2、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数（即出现频率最高的值）来补齐缺失的值。利用同类均值插补。
3、如何在SPSS中填补缺失值？针对数据集的处理策略有所不同。对于小数据集，直接删除缺失值并不适宜，推荐使用缺失值填补技术。在SPSS中，转换菜单下的替换缺失值和分析菜单下的缺失值分析提供了解决方案。其中，替换缺失值操作更为常用，适合大部分场景。
4、以下表为例，生物成绩中存在缺失值情况，因为样本量本就不大，直接去掉缺失值很可能会影响最后的结果。我们在菜单栏依次点击“转换”、“替换缺失值”。之后会弹出“替换缺失值”对话框。我们将生物字段点选入右侧选框。可以根据个人需要重新命名名称。
5、解决方法：重新正确设置来解决此问题。如下参考：以下表为例，生物成绩中存在缺失值，由于样本量不大，很有可能直接将缺失值去除，这将影响最终的结果。在菜单栏中，依次点击“转换”和“替换缺失的值”。“替换丢失的值”对话框将在稍后弹出。我们选择生物场点到右边的选框。
6、在缺失值分析结果“单变量统计”表中，我们可以得到每个变量的均值，如图所示，已用红框标注。我们用每个变量的均值替换他们各自的缺失值。
删除含有缺失值的个案 主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。
简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法（listwisedeletion），也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。
1、随机填补①一直感觉这个方法不好，就是随机在那一列属性中找个数填补到缺失值里。②缺点：不靠谱。热卡填补法（Hot-Deck）①对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法的做法是：在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。
2、常见的数据缺失值插补方法主要有以下五种： 均值插补：如果数据集中的变量有多个观察值，可以使用这些已知值的平均值来填充缺失的值。这种方法适用于连续变量。 众数插补：如果数据集中有很多不同的观察值并且有少数几个变量缺失值较多，可以使用这些出现次数最多的值来填充缺失值。
3、五种常见的数据缺失值插补方法包括：均值插补、中位数插补、众数插补、最近邻插补和多重插补。首先，均值插补法是最简单和最常用的方法之一。它适用于数值型数据，主要思想是用某一列的均值来替换该列中的缺失值。例如，假设我们有一个包含年龄数据的列表，其中某个值缺失。
4、平均值替换法是一种简单的数据插补方法，它通过用变量的平均值来替换缺失值，从而处理数据中的缺失问题。这种方法的一个优点是，它不会改变变量的标准差和相关系数。然而，它基于一个假设：数据缺失是完全随机的（MCAR）。此外，使用平均值替换可能会导致变量的方差和标准差减小。
5、均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
6、热卡插补：热卡填充（Hot deck imputation）也叫就近补齐，对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。通常会找到超出一个的相似对象，在所有匹配对象中没有最好的。而是从中随机的挑选一个作为填充值。
1、数据清洗的方法：分箱法 是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。回归法 回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。
2、处理缺失值 处理缺失值是在数据分析过程中处理缺失数据的方法。 删除重复项 删除重复项是指识别并消除数据集中的重复或冗余条目。这是数据清理和预处理的关键步骤，确保分析的是唯一且准确的数据。 处理异常值 处理异常值是指识别并处理数据集中的极端值，这些值与其余数据显著不同。
3、数据清理中，处理缺失值的方法是估算、整例删除、变量删除、成对删除等等。估算 最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。
