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《缺失数据填补方法研究》.docx

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    《缺失数据填补方法研究》

    一、引言

    在大数据时代，数据的质量和完整性对于数据分析的准确性至关重要。然而，由于各种原因，如数据采集过程中的错误、数据传输的丢失、人为疏忽等，数据集中经常会出现缺失值。这些缺失数据可能会对数据分析结果产生严重影响，因此对缺失数据进行填补变得尤为重要。本文将介绍几种常用的缺失数据填补方法，并探讨其适用场景及优缺点。

    二、缺失数据的类型与影响

    缺失数据可以分为完全随机缺失（MissingCompletelyatRandom,MCAR）、随机缺失（MissingatRandom,MAR）和非随机缺失（MissingNotatRandom,MNAR）三

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