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...
答题技巧
技术面试题建议先理清思路再作答，从基础概念讲起，逐步深入。可以结合实际项目经验解释技术原理，展示你的理解深度和实践能力。
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