【调研百科】面对缺失值，是删是补？这是一门技术活！

抖音热门 2025年10月15日 18:07 0 aa

在数据分析的世界里，数据清理就像是给数据“洗澡”，而缺失值处理则是这个过程中的一大挑战。今天，就让我们一起走进数据清理中的缺失值处理，看看如何巧妙应对这些“小麻烦”。

01缺失值的“前世今生”

缺失值，顾名思义，就是数据中那些“消失”的部分。它们可能是因为录入人员的失误，也可能是因为被调查者忘记填写或不愿意填写而产生的。在数据的世界里，缺失值的存在是非常常见的。但如果缺失值过多，尤其是在样本数量较少的情况下，它们就会像“隐形的怪兽”，对统计分析的结果造成影响。

2缺失值处理的两大策

（一）删除含有缺失值的个案

适合情况

主观数据清理：当数据来源于人的主观判断时，人的因素对数据的真实性和准确性影响很大。如果含有缺失值的样本的其他属性的真实性不能保证，那么删除这些含有缺失值的个案就是一种明智的选择。比如，在一份关于消费者满意度的调查中，如果某个消费者的评价缺失，而其他信息的真实性又难以确定，那么删除这个样本可能是一个不错的选择。缺失值较少：如果缺失值的数量很少，对样本总体的影响微乎其微，那么删除含有缺失值的个案也是一种可行的方法。毕竟，有时候“少即是多”，去掉这些“小瑕疵”，可以让数据更加“干净”。

方法

简单删除法：这是最直接、最原始的方法，就像用橡皮擦掉纸上的错误一样，直接将含有缺失值的个案删除。这种方法操作简单，但可能会导致样本量减少，从而影响统计分析的准确性。权重法：当缺失值不是完全随机缺失时，这种方法就派上用场了。通过对除去缺失值的完整数据进行加权，可以减小偏差，让数据更加“平衡”。

（二）缺失值插补

适合情况

客观数据：当数据来源于客观的测量或记录时，使用缺失值插补法就比较合适。比如，在气象数据中，如果某个时间点的温度数据缺失，就可以通过插补的方法来填补这个空白。缺失值较多：当缺失值的数量较多，对总体样本的影响较大时，进行缺失值插补就显得尤为重要。通过合理地填补这些缺失值，可以让数据更加完整，从而提高统计分析的准确性。

方法

均值插补法：这是最常用的一种插补方法。如果缺失值是定距类型的数据，比如年龄、收入等，就可以利用其他数据的平均值进行插补。如果缺失值是非定距类型的数据，比如性别、职业等，就可以用其他数据的众数进行插补。这种方法简单易行，但可能会导致数据的方差变小，从而影响统计分析的结果。同类均值插补法：这种方法更加“聪明”。它利用层次聚类模型预测缺失值的类型，然后再用该类型的均值进行插补。比如，在一个包含不同年龄段人群的数据中，如果某个年轻人的收入数据缺失，就可以用其他年轻人的平均收入来进行插补。这种方法可以更好地保留数据的结构和特征。极大似然估计法：当缺失类型为随机缺失时，这种方法就显得非常“高大上”了。它假设模型对于完整的样本是正确的，然后通过观测数据的边际分布对未知参数进行极大似然估计。这种方法适用于大样本数据，但也有一个缺点，就是容易陷入局部极值，且计算比较复杂。多重插补法：这种方法就像给数据“化妆”，让它看起来更加“完美”。它先估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。通过这种方式，可以更好地反映数据的不确定性，提高统计分析的准确性。

03总结

在数据清理的过程中，缺失值处理是一个不可忽视的环节。不同的情况需要采用不同的方法，而选择合适的方法则需要我们根据数据的性质和缺失值的特点来综合考虑。