『壹』 数据清理中,处理缺失值的方法是
1. 处理缺失值的整体策略：处理缺失值的方法大体上可分为两种，即删除含有缺失值的个体案例和缺失值的插补。
2. 主观数据的处理：对于主观数据，由于缺失值可能会影响数据的真实性，同时缺失值个体的其他属性真实值无法保证，因此基于这些属性值的插补也不可信。通常不推荐对主观数据使用插补方法。
3. 客观数据的插补：插补方法主要适用于客观数据，因为其可靠性较高。
4. 删除含有缺失值的个体案例：删除法是最原始的处理方法，即简单删除含有缺失值的个体案例。如果数据可以通过删除少量样本来解决问题，这是一种有效的处理方式。
5. 权重法：当缺失值是非随机性时，可以通过对完整数据案例加权来减少偏差。具体操作为，标记不完整数据案例，为完整数据案例分配不同权重，这些权重可以通过逻辑回归或正态回归获得。如果解释变量中存在影响权重的关键因素，这种方法可以有效减少偏差。如果解释变量与权重不相关，则权重法无法减少偏差。
6. 多属性缺失的处理：当多个属性存在缺失值时，需要为不同的缺失组合分配不同权重，这会增加计算难度并降低预测准确性，此时权重法效果不佳。
7. 可能值插补法：这种方法的思想是以最可能的值来插补缺失值，以减少因删除不完整样本而造成的信息丢失。在数据挖掘中，通常处理大型数据库，属性数量可能达到几十甚至上百，因此因一个属性缺失而丢弃大量其他属性值是不划算的。因此，可能值插补法应运而生，以可能值来插补缺失值。
『贰』 缺失值的处理方法有哪些
1. 个案剔除法（Listwise Deletion）
这是处理缺失数据的一种常见且简单的方法，许多统计软件如SPSS和SAS都将其作为默认处理方式。此方法的步骤是直接删除包含缺失值的完整案例。
2. 均值替换法（Mean Imputation）
当某个变量非常重要且缺失数据量较大时，个案剔除法可能不再适用，因为这样会删除许多有用的数据。均值替换法则是在缺失值处填入该变量的平均值，以此来估计缺失数据。
3. 热卡填充法（Hotdecking）
对于包含缺失值的变量，热卡填充法会在数据库中寻找一个最相似的案例，然后将该相似案例的值用于填充缺失数据。这种方法的关键在于找到与原始案例尽可能相似的替代案例。
处理缺失值和无回答的原因包括：
- 单元无回答和项目无回答的比例持续上升。
- 高比例的缺失值可能会导致估计偏差，尤其是当缺失值的分布有规律时。如果不考虑这些缺失值，得出的结论可能是不准确的。
- 较高比例的缺失值可能会降低测量的信度和效度，因为缺失值会使有效的观测数量减少，进而可能无法达到预期的测量目标。
『叁』 请列举五种常见的数据缺失值插补方法
常见的数据缺失值插补方法主要有以下五种：
1. 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。
2. 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。这种方法适用于分类变量。
3. 最佳插补：使用一个变量来拟合每个缺失的值，例如回归模型或者K近邻法。这种方法可以应用于连续变量，但是需要考虑更多的影响因素和潜在的异常值。
4. 回归插补：利用已知的变量和其他变量一起建立回归模型，以预测缺失的数据。这种方法通常用于处理复杂的数据集和预测目标变量。
5. 直接忽略：如果数据集中大多数变量都存在缺失值，可以考虑直接忽略有缺失值的记录，这种方法适用于数据量大且数据质量不高的数据集。
需要注意的是，在选择插补方法时，需要考虑数据的类型、变量的数量和复杂性等因素，以及数据的质量和可靠性。同时，在处理大量数据时，还需要考虑算法的效率和准确性。