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数据分析：数据清洗：缺失值处理方法与实践

1数据清洗的重要性

1.1缺失值的影响

在数据分析中，数据集中的缺失值是一个常见的问题，它可能由多种原因造成，如数据收集过程中的错误、设备故障、人为疏忽等。缺失值的存在对数据分析的准确性、模型的训练效果以及最终的决策制定都会产生负面影响。具体来说：

降低模型准确性：大多数机器学习算法在处理数据时，需要完整的数据集。缺失值可能导致模型训练时的偏差，从而影响预测或分类的准确性。

影响统计分析：在进行统计分析时，缺失值可能导致统计结果的偏差，如平均值、中位数、标准差等统计量的计算不准确。

数据完整性受损：数据完整性