按清單刪除是一種刪除整個資料點（包括缺失值）的方法。雖然這種方法可以確保資料的完整性，但人們擔心樣本量減少會導致統計能力下降。另一方面，成對刪除是一種僅使用可用資料進行分析的方法，可以減少樣本量的減少。然而，如果未能正確考慮變數之間的關係，則會導致偏見。
均值插補和眾數插補的工作原理以及注意事項
均值插補是一種以對應變數的平均值 國家電子郵件列表 填補缺失值的方法。它的優點是易於應用，但存在低估資料方差的風險。眾數插補對於處理缺少的分類資料很有用，可以插補最常出現的值。然而，這種方法可能會改變數據的原始分佈，因此應謹慎使用。
使用回歸和多重插補的範例
迴歸插補是一種使用具有解釋變數的迴歸 米尔肯一线明星来到小镇 模型預測缺失值的方法。這種技術可以實現更準確的估算，但估算值可能與其他變數過度相關。另一方面，多重插補是一種透過多次插補缺失值並結合結果來減少偏差的方法。它在隨機缺失（MAR）的情況下特別有效，並且廣泛應用於統計分析。
最新的機器學習缺失值填補方法
近年來，使用機器學習進行缺失值填補越來越受到關注。使用 K 最近鄰 (KNN) 進行插補、基於決策樹的方法（例如隨機森林）和深度學習方 台灣號碼 法現已實際應用。特別是，當資料量很大或資料具有非線性關係時，使用機器學習進行插補是有效的。但需要考慮過度擬合的風險並適當調整超參數。