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数据清洗：缺失值处理方法

1数据清洗的重要性

1.1缺失值的影响

在数据分析和机器学习项目中，数据清洗是至关重要的第一步。缺失值，即数据集中某些特征的值未被记录或报告，是数据清洗中常见的问题。缺失值的存在会严重影响模型的训练和预测效果，原因如下：

模型训练的准确性下降：缺失值可能导致模型在训练时无法充分利用所有数据，从而影响模型的准确性和泛化能力。

统计分析的偏差：在进行统计分析时，缺失值可能导致计算的统计量（如平均值、标准差等）出现偏差，影响分析结果的可靠性。

数据完整性受损：数据集中的缺失值会破坏数据的完整性，使得数据无法完整地反映实际情况，从而