『壹』 數據清理中,處理缺失值的方法是
1. 處理缺失值的整體策略：處理缺失值的方法大體上可分為兩種，即刪除含有缺失值的個體案例和缺失值的插補。
2. 主觀數據的處理：對於主觀數據，由於缺失值可能會影響數據的真實性，同時缺失值個體的其他屬性真實值無法保證，因此基於這些屬性值的插補也不可信。通常不推薦對主觀數據使用插補方法。
3. 客觀數據的插補：插補方法主要適用於客觀數據，因為其可靠性較高。
4. 刪除含有缺失值的個體案例：刪除法是最原始的處理方法，即簡單刪除含有缺失值的個體案例。如果數據可以通過刪除少量樣本來解決問題，這是一種有效的處理方式。
5. 權重法：當缺失值是非隨機性時，可以通過對完整數據案例加權來減少偏差。具體操作為，標記不完整數據案例，為完整數據案例分配不同權重，這些權重可以通過邏輯回歸或正態回歸獲得。如果解釋變數中存在影響權重的關鍵因素，這種方法可以有效減少偏差。如果解釋變數與權重不相關，則權重法無法減少偏差。
6. 多屬性缺失的處理：當多個屬性存在缺失值時，需要為不同的缺失組合分配不同權重，這會增加計算難度並降低預測准確性，此時權重法效果不佳。
7. 可能值插補法：這種方法的思想是以最可能的值來插補缺失值，以減少因刪除不完整樣本而造成的信息丟失。在數據挖掘中，通常處理大型資料庫，屬性數量可能達到幾十甚至上百，因此因一個屬性缺失而丟棄大量其他屬性值是不劃算的。因此，可能值插補法應運而生，以可能值來插補缺失值。
『貳』 缺失值的處理方法有哪些
1. 個案剔除法（Listwise Deletion）
這是處理缺失數據的一種常見且簡單的方法，許多統計軟體如SPSS和SAS都將其作為默認處理方式。此方法的步驟是直接刪除包含缺失值的完整案例。
2. 均值替換法（Mean Imputation）
當某個變數非常重要且缺失數據量較大時，個案剔除法可能不再適用，因為這樣會刪除許多有用的數據。均值替換法則是在缺失值處填入該變數的平均值，以此來估計缺失數據。
3. 熱卡填充法（Hotdecking）
對於包含缺失值的變數，熱卡填充法會在資料庫中尋找一個最相似的案例，然後將該相似案例的值用於填充缺失數據。這種方法的關鍵在於找到與原始案例盡可能相似的替代案例。
處理缺失值和無回答的原因包括：
- 單元無回答和項目無回答的比例持續上升。
- 高比例的缺失值可能會導致估計偏差，尤其是當缺失值的分布有規律時。如果不考慮這些缺失值，得出的結論可能是不準確的。
- 較高比例的缺失值可能會降低測量的信度和效度，因為缺失值會使有效的觀測數量減少，進而可能無法達到預期的測量目標。
『叄』 請列舉五種常見的數據缺失值插補方法
常見的數據缺失值插補方法主要有以下五種：
1. 均值插補：如果數據集中的變數有多個觀察值，可以使用這些已知值的平均值來填充缺失的值。這種方法適用於連續變數。
2. 眾數插補：如果數據集中有很多不同的觀察值並且有少數幾個變數缺失值較多，可以使用這些出現次數最多的值來填充缺失值。這種方法適用於分類變數。
3. 最佳插補：使用一個變數來擬合每個缺失的值，例如回歸模型或者K近鄰法。這種方法可以應用於連續變數，但是需要考慮更多的影響因素和潛在的異常值。
4. 回歸插補：利用已知的變數和其他變數一起建立回歸模型，以預測缺失的數據。這種方法通常用於處理復雜的數據集和預測目標變數。
5. 直接忽略：如果數據集中大多數變數都存在缺失值，可以考慮直接忽略有缺失值的記錄，這種方法適用於數據量大且數據質量不高的數據集。
需要注意的是，在選擇插補方法時，需要考慮數據的類型、變數的數量和復雜性等因素，以及數據的質量和可靠性。同時，在處理大量數據時，還需要考慮演算法的效率和准確性。