在数据分析过程中，我们常常会遇到数据缺失的问题。这些缺失的数据可能由于数据录入错误、设备故障、数据丢失等原因导致。如果不对缺失数据进行适当处理，可能会对分析结果产生很大的影响。
缺失数据产生的原因
- 数据录入错误： 人为错误导致数据缺失。
- 设备故障： 设备故障导致数据采集中断。
- 数据丢失： 数据存储介质损坏或数据传输过程中丢失。
- 样本退出： 调查对象中途退出调查。
缺失数据的类型
完全随机缺失（MCAR）： 缺失值产生的概率与 老挝 WhatsApp 用户手机号码资源 任何观测变量无关。随机缺失（MAR）： 缺失值产生的概率与观测到的变量有关，但与未观测到的变量无关。随机
缺失（MNAR）： 缺失值产 展现了大数据在政治领域中的 生的概率与未观测到的变量有关。
缺失数据的处理方法
1. 删除法
列表删除法
：直接删除包含缺失值的个案。
成对删除法： 在进行变量之间的分析时，只删除包含该变量缺失值的个案。
优点： 简单易行。缺点： 可能导致信息丢失，尤其是当缺失值较多时。
