在分析中处理缺失数据涉及识别数据集中的空白并应用策略以尽量减少其对分析的影响。处理方法取决于数据缺失的原因、缺失量以及问题背景。常见的方法包括删除不完整的记录、填充缺失值（插补）或使用本身能处理缺失值的算法。每种方法都有权衡，选择哪种取决于数据结构和分析目标。
一种基本策略是**删除不完整的记录**，这在缺失数据是随机且有限的情况下有效。例如，如果一个包含 10,000 条销售交易记录的数据集有 50 条记录缺少购买日期，删除这些行可能不会显著影响结果。然而，如果某个关键列（如客户年龄）有 30% 的数据缺失，删除可能会引入偏差或降低统计功效。开发者可以使用 Python 中的 pandas 工具（df.dropna()）或 SQL 查询来过滤空值来实现。这种方法简单直接，但如果使用不当，可能会丢失有价值的信息。
更稳健的方法是**插补**，即用估计值替换缺失值。简单技术包括使用均值、中位数或众数（例如，用数据集中收入的中位数填充缺失的工资）。对于时间序列数据，可以采用前向填充或插值（例如，使用相邻数据点估计缺失的温度读数）。更高级的方法，如 K 近邻 (KNN) 或回归模型，根据数据中的关系预测缺失值。Scikit-learn 等库提供了 SimpleImputer 或 KNNImputer 等工具来自动化此过程。但是，如果对数据模式的假设不正确，插补可能会引入误差。
在某些情况下，**基于模型的方法**避免了对缺失数据的显式处理。XGBoost 或 LightGBM 等算法在训练过程中通过学习模式来内部处理缺失值。例如，在客户流失预测模型中，这些算法可能会将缺失的使用数据视为一个单独的类别，或者从其他特征推断关系。另外，概率模型（如贝叶斯网络）明确建模由缺失数据引起的不确定性。开发者应该评估缺失数据对特定用例的影响——尽可能通过测试多种方法并对照真实情况验证结果——以选择最可靠的方法。