采集数据缺失的处理方法有哪些（数据采集中你会遇到的问题及处理方法）

几种常见的缺失数据插补方法

1、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。

2、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。

3、单元无回答的缺失数据处理方法有：K近邻填补法、多重插补法、随机森林填补法。K近邻填补法根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据个案最近的K个案，将这K个值加权平均来估计出待填补的数据。

4、相似性插补指的是计算气象观测站点气象要素之间的相似性，在对缺失气象要素数据插补时使用与待插补站点气象要素相似站点的气象要素数据进行插补。

由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。

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。

(1)均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。

常用方法删除最简单的方法是删除，删除属性或者删除样本。如果大部分样本该属性都缺失，这个属性能提供的信息有限，可以选择放弃使用该维属性；如果一个样本大部分属性缺失，可以选择放弃该样本。

1、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。

2、单元无回答的缺失数据处理方法有：K近邻填补法、多重插补法、随机森林填补法。K近邻填补法根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据个案最近的K个案，将这K个值加权平均来估计出待填补的数据。

3、单元无回答的缺失数据处理方法是直接丢弃含缺失数据的记录。