摘要： 数据处理 缺失值处理 数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确定性更加显著 1.判断是否有缺失值 2.删除缺失值 3.填充、替换缺失值 4.缺失值插补 异常值处理 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离 阅读全文