组织机构通过三种主要方法来处理预测分析中的缺失数据：删除不完整的数据、估算缺失值以及使用原生处理缺失数据的算法。选择哪种方法取决于数据的上下文、缺失模式和项目的目标。 例如，像列表式或配对删除这样简单的删除方法很简单，但有丢失有价值信息的风险。 诸如用均值/中值填充空白或使用像 K 近邻 (KNN) 这样的高级方法的估算技术可以保留数据量，但会引入假设。 基于模型的方法（如 XGBoost 或具有内置缺失值处理的算法）通过在训练期间调整计算来避免显式估算。每种方法都在数据完整性、计算成本和模型准确性之间取得平衡。
具体示例说明了这些策略。 在医疗保健分析中，具有缺失患者血压读数的数据集可以使用链式方程多重插补 (MICE) 来根据年龄、体重和其他生命体征估计值，从而保留统计关系。 对于电子商务推荐系统，开发人员可能会用类似用户群体的中位年龄替换缺失的客户年龄值，以避免扭曲聚类算法。 在时间序列预测中，向前填充缺失的传感器数据（使用最后一个有效观测值）可能比删除更能维持时间模式。 像 Python 的 scikit-learn 这样的工具提供了用于基本策略的 SimpleImputer，而像 fancyimpute 这样的库支持 KNN 或矩阵分解以用于复杂的场景。 开发人员还可以利用像 CatBoost 这样的算法，该算法在决策树中的分割优化期间自动将缺失值视为一个单独的类别。
最佳实践强调在选择方法之前了解数据为何缺失。 如果值完全随机缺失 (MCAR)，则删除或简单估算可能就足够了。 对于随机缺失数据 (MAR)，基于回归的估算或 MICE 通常效果更好。 如果缺失取决于未观察到的因素 (MNAR)，则需要进行敏感性分析或像 Heckman 校正这样的专门技术。 开发人员应通过使用交叉验证比较跨估算策略的模型性能来验证其方法。 例如，测试均值估算与 KNN 是否会导致欺诈检测模型的 F1 分数产生 5% 的差异。 像 missingno 这样的工具可以可视化缺失模式，而像 Feature-engine 这样的管道可以简化训练和推理数据中的一致估算。 始终记录所做的假设，因为有偏见的估算可能会将错误传播到生产系统中。