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数据缺失处理方法标题：数据缺失处理方法引言概述：数据缺失是数据分析中常见的问题，对于数据科学家和分析师来说，处理数据缺失是至关重要的一环。
本文将介绍数据缺失的常见原因以及五种常用的数据缺失处理方法。
一、数据缺失的原因1.1 数据输入错误：人为输入错误是导致数据缺失的主要原因之一。
1.2 系统故障：系统故障或者传输错误也会导致数据缺失。
1.3 数据采集问题：在数据采集过程中，可能会出现数据丢失或者数据传输错误的情况。
二、删除缺失值2.1 删除缺失值是最简单的数据缺失处理方法之一。
2.2 删除缺失值适用于缺失值较少的情况。
2.3 删除缺失值可能会导致数据量减少，影响数据分析结果的准确性。
三、填充缺失值3.1 填充缺失值是常见的数据缺失处理方法之一。
3.2 填充缺失值可以采用平均值、中位数、众数等统计量进行填充。
3.3 填充缺失值需要根据数据特点和分布情况来选择合适的填充方法。
四、插值法4.1 插值法是一种利用已知数据点推测缺失数据点的方法。
4.2 常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
4.3 插值法适用于数据缺失较多或者数据分布较为连续的情况。
五、机器学习方法5.1 机器学习方法可以利用已有数据来预测缺失数据。
5.2 常见的机器学习方法包括随机森林、支持向量机、神经网络等。
5.3 机器学习方法需要更多的计算资源和数据量，适用于复杂的数据缺失处理场景。
结论：数据缺失是数据分析中常见的问题，选择合适的数据缺失处理方法对于数据分析结果的准确性至关重要。
根据数据缺失的原因和数据特点，可以选择删除缺失值、填充缺失值、插值法或者机器学习方法来处理数据缺失，以确保数据分析的准确性和可靠性。
数据库数据缺失的常见原因1.人为操作错误：人为错误是导致数据缺失的最常见原因之一、操作人员在数据库的插入、更新、删除数据等操作中，可能在操作过程中出现错误，导致数据的丢失。
例如，误操作删除了重要数据记录，或者在插入新数据时填写错误的数据字段，导致相关数据丢失。
2.数据库软件故障：数据库软件也可能出现各种故障，导致数据缺失。
例如，数据库服务器硬件故障或软件崩溃，可能导致数据没有正确保存或丢失。
此外，数据库软件的版本更新或升级也可能引入一些错误，导致数据丢失。
3.网络问题：在分布式数据库环境中，网络问题可能导致数据丢失。
如果数据库服务器之间的网络连接断开或延迟，可能导致数据在传输过程中丢失。
此外，如果网络存在安全漏洞，被攻击者入侵数据库服务器，也可能导致数据损坏或删除。
4.软件BUG：数据库软件中的BUG是导致数据库数据缺失的另一个常见原因。
软件开发人员可能会在数据库软件中引入一些错误的代码，导致数据在读写或更新过程中丢失。
这些错误可能是由于编程错误、测试不充分或者设计缺陷等问题引起的。
5.数据库备份与恢复失败：定期备份数据库是保护数据的重要措施，但如果备份和恢复过程不顺利，可能导致数据缺失。
例如，在备份过程中出现错误、备份文件损坏、恢复过程中出现冲突等问题，都可能导致数据没有成功备份或恢复。
6.数据库容量限制：数据库有可能出现容量限制，当达到容量上限时，数据库可能会自动删除一些旧数据以腾出空间。
如果没有进行合理的容量规划和管理，可能会导致重要数据被自动删除而出现数据缺失。
7.数据库迁移或转换过程中：数据库迁移或转换是将数据从一个数据库系统转移到另一个数据库系统的过程。
在这个过程中，数据可能会丢失或损坏。
例如，在数据转换过程中，数据类型的不匹配或字段映射错误，可能导致数据丢失。
8.数据格式转换错误：数据格式转换是将数据从一种格式转换成另一种格式的过程。
如果转换过程中出现错误，可能导致数据的丢失。
例如，在数据导入过程中，源数据与目标数据库的字段格式不匹配，可能导致数据丢失。
数据缺失处理方法标题：数据缺失处理方法引言概述：数据缺失是数据处理中常见的问题，对数据分析和决策造成影响。
因此，正确处理数据缺失至关重要。
本文将介绍数据缺失处理的方法，匡助读者更好地应对数据缺失问题。
一、数据缺失的原因1.1 数据输入错误：人为输入错误或者系统故障导致数据缺失。
1.2 数据传输问题：数据在传输过程中丢失或者损坏，导致数据缺失。
1.3 数据存储问题：数据存储设备故障或者不当管理导致数据缺失。
二、数据缺失的影响2.1 分析结果不许确：数据缺失会影响数据分析结果的准确性。
2.2 决策失误：基于缺失数据做出的决策可能是错误的。
2.3 影响业务发展：数据缺失会影响企业的业务发展和竞争力。
三、数据缺失处理方法3.1 删除缺失数据：对于缺失数据较多的情况，可以选择删除缺失数据。
3.2 插值法填充数据：利用插值方法根据已有数据推算缺失数据。
3.3 建模预测：通过建立模型预测缺失数据，填充缺失值。
四、数据缺失处理工具4.1 编程语言：Python、R等编程语言提供了丰富的数据处理库，可以用来处理数据缺失。
4.2 数据处理软件：像Excel、SPSS等数据处理软件也提供了处理数据缺失的功能。
4.3 专业工具：专门的数据清洗工具如OpenRefine、Trifacta等也可以匡助处理数据缺失。
五、数据缺失处理的注意事项5.1 数据采集：在数据采集阶段，要注意数据的完整性和准确性。
5.2 数据备份：及时备份数据可以减少数据丢失的风险。
5.3 定期检查：定期检查数据质量，及时处理数据缺失问题，确保数据的准确性和完整性。
结论：数据缺失是数据处理中常见的问题，正确处理数据缺失可以提高数据分析的准确性和决策的准确性。
采用合适的方法和工具处理数据缺失，可以有效应对数据缺失问题，提高数据的质量和可靠性。
数据丢失与泄露预防措施在当今数字化时代，数据已经成为企业和个人生活中不可或缺的一部分。
然而，随着数据的重要性不断上升，数据丢失和泄露的风险也日益增加。
数据的丢失和泄露不仅可能导致财务损失，还可能对企业声誉造成严重影响。
因此，采取适当的预防措施以保护数据的安全性和完整性变得至关重要。
本文将探讨数据丢失和泄露的主要原因，并提供一些有效的预防措施。
1. 原因分析数据丢失和泄露的原因多种多样，以下是一些主要原因的分析。
a) 人为因素：人为错误是导致数据丢失和泄露的最常见原因之一。
员工的疏忽、错误操作、故意盗窃或不当使用数据等都可能导致数据泄露。
b) 网络攻击：网络攻击包括计算机病毒、恶意软件、黑客入侵等，这些攻击可能导致数据被窃取、篡改或损坏。
c) 自然灾害：自然灾害如火灾、洪水、地震等可能对存储数据的设备造成损坏，从而导致数据丢失。
2. 数据丢失与泄露预防措施为了避免数据丢失和泄露带来的负面影响，以下是一些常用的预防措施。
a) 数据备份：定期备份数据是防止数据丢失的最基本措施。
备份数据应保存在不同地点，确保即使发生自然灾害或硬件故障，也能恢复数据。
b) 强密码策略：采用强密码是保护数据安全的关键。
强密码应包含字母、数字和特殊字符，长度不低于8位，并定期更换密码。
c) 访问权限控制：建立合理的访问权限控制机制，限制只有授权人员能够访问敏感数据。
员工的权限应根据工作职责进行分类，以最小化数据泄露的风险。
d) 安全培训与意识教育：员工是数据安全的第一道防线，因此提供相关的安全培训和意识教育非常重要。
员工应了解数据安全风险和最佳实践，并知晓如何妥善处理数据。
e) 使用加密技术：加密技术可以有效地防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。
对于敏感数据，应使用强大的加密算法进行保护。
f) 安装防火墙和安全软件：通过安装防火墙和安全软件，并及时更新其版本，可以提供更好的网络安全防护。
3. 数据丢失与泄露的应急处理尽管有了预防措施，仍然有可能发生数据丢失或泄露的情况。
造成数据缺失的原因在各种实用的数据库中，属性值缺失的情况经常发全甚至是不可避免的。
因此，在大多数情况下，信息系统是不完备的，或者说存在某种程度的不完备。
造成数据缺失的原因是多方面的，主要可能有以下几种：1）有些信息暂时无法获取。
例如在医疗数据库中，并非所有病人的所有临床检验结果都能在给定的时间内得到，就致使一部分属性值空缺出来。
又如在申请表数据中，对某些问题的反映依赖于对其他问题的回答。
2）有些信息是被遗漏的。
可能是因为输入时认为不重要、忘记填写了或对数据理解错误而遗漏，也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障、一些人为因素等原因而丢失了。
3）有些对象的某个或某些属性是不可用的。
也就是说，对于这个对象来说，该属性值是不存在的，如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入状况等。
4）有些信息（被认为）是不重要的。
如一个属性的取值与给定语境是无关的，或训练数据库的设计者并不在乎某个属性的取值（称为dont-care value）。
5）获取这些信息的代价太大。
6）系统实时性能要求较高，即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。
处理数据缺失的机制在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。
将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量，Little 和Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制：1）完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）。
数据的缺失与不完全变量以及完全变量都是无关的。
2）随机缺失（Missing at Random，MAR）。
数据的缺失仅仅依赖于完全变量。
3）非随机、不可忽略缺失（Not Missing at Random,NMAR，or nonignorable）。
不完全变量中数据的缺失依赖于不完全变量本身，这种缺失是不可忽略的。
空值语义对于某个对象的属性值未知的情况，我们称它在该属性的取值为空值(null value)。
解决临床分析工作中的数据缺失问题在临床分析工作中，数据缺失是一个常见的问题。
数据的完整性对于临床决策和研究至关重要，因此需要采取一些措施来解决这个问题。
本文将介绍一些应对数据缺失的方法和技巧，以确保临床分析的准确性和可靠性。
一、数据缺失的原因分析在解决数据缺失问题之前，首先需要了解数据缺失的原因。
数据缺失可能是由于设备故障、操作失误、病人不配合等原因导致。
针对不同的原因，需要采取不同的解决方法。
二、数据缺失的处理方法1. 删除缺失数据：如果缺失数据比例较小，且缺失是随机发生的，可以选择直接删除缺失数据。
这样做的好处是简单直接，但可能会引入样本偏差。
2. 插补缺失数据：对于少量缺失数据，可以使用插补方法进行填充。
插补方法可以根据已有数据的特征进行预测和填充缺失值，常用的方法有均值、中位数、回归等。
3. 多重插补：对于大量缺失数据，单纯的插补方法可能会引入较大的误差。
此时可以采用多重插补方法，通过多次的随机模拟生成多个完整数据集，并进行分析比较。
4. 模型建立：在一些情况下，可以根据已有数据建立模型来预测缺失数据。
例如，通过建立回归模型或分类模型，根据其他已有数据的特征来预测缺失数据。
5. 数据同步：在临床分析中，往往会有多个数据源，数据的缺失也可能来自于数据同步的问题。
因此，在解决数据缺失问题的同时，还需要关注数据同步的准确性和稳定性。
三、数据缺失的影响数据缺失会对分析结果产生一定的影响，可能导致结果的不准确或不完整。
因此，在进行临床分析时，需要对数据缺失进行全面评估，并采取相应的补救措施。
1. 结果偏差：数据缺失可能导致结果的偏差，因为缺失数据的属性和特征可能与已有数据存在差异。
2. 丢失信息：缺失数据可能包含有关患者的重要信息，因此，如果不妥善处理，可能会丢失重要的数据。
3. 不可靠结论：如果数据缺失问题未得到解决，可能会导致结论的不可靠。
这对于临床医生的决策和研究结果都是不可接受的。
四、临床分析数据缺失的预防措施除了解决数据缺失问题外，还需要采取预防措施来降低数据缺失的发生。
数据分析中常见的数据丢失和不完整处理方法数据分析在各个行业中扮演着重要的角色，它可以帮助企业更好地了解市场、优化运营和制定决策。
然而，在进行数据分析的过程中，我们常常会遇到数据丢失和不完整的情况。
本文将探讨数据分析中常见的数据丢失和不完整处理方法。
一、数据丢失的原因数据丢失是指在数据采集、传输或存储过程中，部分或全部数据丢失的情况。
数据丢失可能由多种原因引起，例如设备故障、网络中断、人为操作失误等。
数据丢失会导致数据分析的结果不准确，因此我们需要采取相应的处理方法来解决这个问题。
二、数据丢失的处理方法1. 数据备份数据备份是防止数据丢失的重要手段。
在进行数据采集和存储过程中，我们应该及时进行数据备份，以防止数据丢失。
常见的数据备份方法包括定期备份、增量备份和镜像备份等。
通过数据备份，即使出现数据丢失的情况，我们也可以通过备份数据进行恢复。
2. 数据冗余数据冗余是指在数据采集和存储过程中，对同一份数据进行多次备份。
通过数据冗余，即使其中一份数据丢失，我们仍然可以通过其他备份数据进行分析。
数据冗余可以提高数据的可靠性和可用性，减少数据丢失对分析结果的影响。
3. 数据恢复当数据丢失发生时，我们可以通过数据恢复来尝试找回丢失的数据。
数据恢复可以通过数据恢复软件、数据恢复服务等方式进行。
然而，数据恢复并非百分之百成功，因此我们应该在数据采集和存储过程中加强数据备份和冗余，以减少数据丢失的风险。
三、数据不完整的原因数据不完整是指在数据采集和存储过程中，部分数据缺失或不完整的情况。
数据不完整可能由多种原因引起，例如数据采集过程中的漏采、人为操作失误、数据传输错误等。
数据不完整会影响数据分析的准确性和可信度，因此我们需要采取相应的处理方法来解决这个问题。
四、数据不完整的处理方法1. 数据清洗数据清洗是指对数据进行筛选、过滤和修正，以去除不完整或错误的数据。
在进行数据清洗时，我们可以采用数据清洗软件或编写数据清洗脚本来实现。
数据丢失的原因分析及防范措施和数据恢复误操作导致电脑数据丢失巧用恢复工具抢救数据[数据灾难的原因]造成数据丢失的原因大致分为二种：软件故障和硬件故障。
软件故障：①病毒感染②误格式化、误分区③误克隆④误操作⑤网络删除⑥0磁道损坏⑦硬盘逻辑锁⑧操作时断电一般表现为无操作系统，读盘错误，文件找不到、打不开、乱码，报告无分区、无格式化等硬件故障：①磁盘划伤；②磁组变形；③芯片及其它原器件烧坏一般表现为硬盘不认，常有一种“咔嚓咔嚓”的磁组撞击声或电机不转、通电后无任何声音、选头不对造成读写错误等现象。
误删文件是一件很令人遗憾的事情，若文件抢救不回来，对某些上班族来说，简直就是“灾难”。
这时，您一定希望能找到一个可以恢复文档或者数据的“称手兵刃”，当然，最好的办法是学会如何从源头避免这类问题的发生。
数字说话:75%误操作导致数据丢失没有经过慎重考虑或者是在手忙脚乱中误操作删除了有用文档，诸如此类的人为错误或者软硬件问题，以及系统问题，有时会造成重要资料的丢失。
国家信息中心信息安全研究与服务中心上半年公布的《2006年度数据修复报告》就显示，从我国2006年全年的数据修复情况来看，硬件故障占了相当大比例，其中80%是硬盘本身故障，这与存储介质已经发展到了一个瓶颈阶段有关。
硬盘容量大、体积小、转速高等因素都对硬盘质量有影响。
而在软件故障里，75%是由于用户误操作所造成的，虽然软件故障数据恢复的成功率高达98%，但如果用户在使用中注意操作规程，数据丢失灾难其实是可以避免的。
一个规律性的东西是，这些安全隐患大多存在于PC机和笔记本，服务器对数据的安全备份要求严格，有专业人员进行维护，出现数据灾难的频率相对低。
由于PC机和笔记本已经是基本的办公工具，但使用者对数据安全和备份的意识尚没有充分建立起来，造成数据丢失的比例相对较高。
97%多数据故障可成功恢复数据强行关机、源盘操作，都会导致数据损失的进一步加重。
报告显示，7%的人在问题发生后反复开关机，导致这些人里有28%的数据不可恢复。
数据缺失的常见原因
数据缺失的常见原因包括以下几点：
1. 人为原因：数据输入错误、数据录入或转移时的错误、数据处理过程中的错误等。
2. 系统故障：计算机系统故障、网络连接中断、硬件问题等。
3. 采样问题：由于采样过程中的偏差或错误，导致数据缺失。
4. 缺乏意愿或能力：数据提供者没有提供所有数据，或者无法提供所有数据。
5. 数据存储问题：数据存储设备损坏、数据丢失或被删除等。
6. 数据隐私问题：个人隐私和保密性问题可能导致数据被删除或隐藏。
7. 数据转换问题：在数据转换过程中，可能会发生数据丢失或转换错误。
8. 自然灾害或意外事件：如火灾、洪水、地震等自然灾害，或其他意外事件导致数据丢失或损坏。
9. 数据采集或收集过程中遇到的问题：如设备故障、测量错误等。
这些都是导致数据缺失的常见原因，为了有效处理和分析数据，需要采取适当的措施来解决数据缺失问题。
造成数据缺失的原因在各种实用的数据库中，属性值缺失的情况经常发全甚至是不可避免的。
因此，在大多数情况下，信息系统是不完备的，或者说存在某种程度的不完备。
造成数据缺失的原因是多方面的，主要可能有以下几种：1）有些信息暂时无法获取。
例如在医疗数据库中，并非所有病人的所有临床检验结果都能在给定的时间内得到，就致使一部分属性值空缺出来。
又如在申请表数据中，对某些问题的反映依赖于对其他问题的回答。
2）有些信息是被遗漏的。
可能是因为输入时认为不重要、忘记填写了或对数据理解错误而遗漏，也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障、一些人为因素等原因而丢失了。
3）有些对象的某个或某些属性是不可用的。
也就是说，对于这个对象来说，该属性值是不存在的，如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入状况等。
4）有些信息（被认为）是不重要的。
如一个属性的取值与给定语境是无关的，或训练数据库的设计者并不在乎某个属性的取值（称为dont-care value）。
5）获取这些信息的代价太大。
6）系统实时性能要求较高，即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。
处理数据缺失的机制在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。
将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量，Little 和Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制：1）完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）。
数据的缺失与不完全变量以及完全变量都是无关的。
2）随机缺失（Missing at Random，MAR）。
数据的缺失仅仅依赖于完全变量。
3）非随机、不可忽略缺失（Not Missing at Random,NMAR，or nonignorable）。
不完全变量中数据的缺失依赖于不完全变量本身，这种缺失是不可忽略的。
空值语义对于某个对象的属性值未知的情况，我们称它在该属性的取值为空值(null value)。
空值的来源有许多种，因此现实世界中的空值语义也比较复杂。
总的说来，可以把空值分成以下三类：1)不存在型空值。
即无法填入的值，或称对象在该属性上无法取值，如一个未婚者的配偶姓名等。
2)存在型空值。
即对象在该属性上取值是存在的，但暂时无法知道。
一旦对象在该属性上的实际值被确知以后，人们就可以用相应的实际值来取代原来的空值，使信息趋于完全。
存在型空值是不确定性的一种表征，该类空值的实际值在当前是未知的。
但它有确定性的一面，诸如它的实际值确实存在，总是落在一个人们可以确定的区间内。
一般情况下，空值是指存在型空值。
3)占位型空值。
即无法确定是不存在型空值还是存在型空值，这要随着时间的推移才能够清楚，是最不确定的一类。
这种空值除填充空位外，并不代表任何其他信息。
空值处理的重要性和复杂性数据缺失在许多研究领域都是一个复杂的问题。
对数据挖掘来说，空值的存在，造成了以下影响：首先，系统丢失了大量的有用信息；第二，系统中所表现出的不确定性更加显著，系统中蕴涵的确定性成分更难把握；第三，包含空值的数据会使挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出。
数据挖掘算法本身更致力于避免数据过分适合所建的模型，这一特性使得它难以通过自身的算法去很好地处理不完整数据。
因此，空缺的数据需要通过专门的方法进行推导、填充等，以减少数据挖掘算法与实际应用之间的差距。
空值处理方法的分析比较处理不完备数据集的方法主要有以下三大类：（一）删除元组也就是将存在遗漏信息属性值的对象（元组，记录）删除，从而得到一个完备的信息表。
这种方法简单易行，在对象有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与信息表中的数据量相比非常小的情况下是非常有效的，类标号（假设是分类任务）缺少时通常使用。
然而，这种方法却有很大的局限性。
它是以减少历史数据来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。
在信息表中本来包含的对象很少的情况下，删除少量对象就足以严重影响到信息表信息的客观性和结果的正确性；当每个属性空值的百分比变化很大时，它的性能非常差。
因此，当遗漏数据所占比例较大，特别当遗漏数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而引出错误的结论。
（二）数据补齐这类方法是用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。
通常基于统计学原理，根据决策表中其余对象取值的分布情况来对一个空值进行填充，譬如用其余属性的平均值来进行补充等。
数据挖掘中常用的有以下几种补齐方法：(1)人工填写（filling manually）由于最了解数据的还是用户自己，因此这个方法产生数据偏离最小，可能是填充效果最好的一种。
然而一般来说，该方法很费时，当数据规模很大、空值很多的时候，该方法是不可行的。
(2)特殊值填充（Treating Missing Attribute values as Special values）将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。
如所有的空值都用“unknown”填充。
这样将形成另一个有趣的概念，可能导致严重的数据偏离，一般不推荐使用。
(3)平均值填充（Mean/Mode Completer）将信息表中的属性分为数值属性和非数值属性来分别进行处理。
如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值；如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值。
另外有一种与其相似的方法叫条件平均值填充法（Conditional MeanCompleter）。
在该方法中，缺失属性值的补齐同样是靠该属性在其他对象中的取值求平均得到，但不同的是用于求平均的值并不是从信息表所有对象中取，而是从与该对象具有相同决策属性值的对象中取得。
这两种数据的补齐方法，其基本的出发点都是一样的，以最大概率可能的取值来补充缺失的属性值，只是在具体方法上有一点不同。
与其他方法相比，它是用现存数据的多数信息来推测缺失值。
(4)热卡填充（Hot deck imputation，或就近补齐）对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。
不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。
该方法概念上很简单，且利用了数据间的关系来进行空值估计。
这个方法的缺点在于难以定义相似标准，主观因素较多。
(5)K最近距离邻法（K-means clustering）先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。
(6)使用所有可能的值填充（Assigning All Possible values of the Attribute）这种方法是用空缺属性值的所有可能的属性取值来填充，能够得到较好的补齐效果。
但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大，可能的测试方案很多。
另有一种方法，填补遗漏属性值的原则是一样的，不同的只是从决策相同的对象中尝试所有的属性值的可能情况，而不是根据信息表中所有对象进行尝试，这样能够在一定程度上减小原方法的代价。
(7)组合完整化方法（Combinatorial Completer）这种方法是用空缺属性值的所有可能的属性取值来试，并从最终属性的约简结果中选择最好的一个作为填补的属性值。
这是以约简为目的的数据补齐方法，能够得到好的约简结果；但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大。
另一种称为条件组合完整化方法（Conditional Combinatorial Complete），填补遗漏属性值的原则是一样的，不同的只是从决策相同的对象中尝试所有的属性值的可能情况，而不是根据信息表中所有对象进行尝试。
条件组合完整化方法能够在一定程度上减小组合完整化方法的代价。
在信息表包含不完整数据较多的情况下，可能的测试方案将巨增。
(8)回归（Regression）基于完整的数据集，建立回归方程（模型）。
对于包含空值的对象，将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以此估计值来进行填充。
当变量不是线性相关或预测变量高度相关时会导致有偏差的估计。
(9)期望值最大化方法（Expectation maximization，EM）EM算法是一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法[43]。
在每一迭代循环过程中交替执行两个步骤：E步（Excepctaion step,期望步），在给定完全数据和前一次迭代所得到的参数估计的情况下计算完全数据对应的对数似然函数的条件期望；M步（Maximzation step，极大化步），用极大化对数似然函数以确定参数的值，并用于下步的迭代。
算法在E步和M步之间不断迭代直至收敛，即两次迭代之间的参数变化小于一个预先给定的阈值时结束。
该方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。
(10)多重填补（Multiple Imputation，MI）多重填补方法分为三个步骤：①为每个空值产生一套可能的填补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都被用来填补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。
②每个填补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。
③对来自各个填补数据集的结果进行综合，产生最终的统计推断，这一推断考虑到了由于数据填补而产生的不确定性。
该方法将空缺值视为随机样本，这样计算出来的统计推断可能受到空缺值的不确定性的影响。
该方法的计算也很复杂。
(11)C4.5方法通过寻找属性间的关系来对遗失值填充。
它寻找之间具有最大相关性的两个属性，其中没有遗失值的一个称为代理属性，另一个称为原始属性，用代理属性决定原始属性中的遗失值。
这种基于规则归纳的方法只能处理基数较小的名词型属性。
就几种基于统计的方法而言，删除元组法和平均值法差于hot deck、EM和MI；回归是比较好的一种方法，但仍比不上hotdeck和EM；EM缺少MI包含的不确定成分。
值得注意的是，这些方法直接处理的是模型参数的估计而不是空缺值预测本身。
它们合适于处理无监督学习的问题，而对有监督学习来说，情况就不尽相同了。
譬如，你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训练，但预测时你却不能忽略包含空值的对象。
另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果，人工填写和特殊值填充则是一般不推荐使用的。
补齐处理只是将未知值补以我们的主观估计值，不一定完全符合客观事实，在对不完备信息进行补齐处理的同时，我们或多或少地改变了原始的信息系统。
而且，对空值不正确的填充往往将新的噪声引入数据中，使挖掘任务产生错误的结果。
