你会如何处理数据集中的缺失值（Missing Data）？

How do you handle missing data in a dataset?

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: medium

分类: Data Cleaning

标签: missing-data, imputation

参考答案摘要

答案 处理流程 我会先做缺失诊断：缺失比例、缺失分布（按时间/渠道/人群）、以及缺失机制（MCAR/MAR/MNAR 的可能性）。若缺失很少且随机，可用删除（listwise/pairwise）或简单填补（均值/中位数/众数）；若缺失有结构性或比例较高，会优先用业务规则填补、分组填补或模型法（回归/KNN/MICE），并加上缺失指示变量以保留信息。最终用敏感性分析对比不同策略对结论的影响。 先诊断...

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