造成数据缺失的原因
导出界址点坐标成果表数据缺失
导出界址点坐标成果表数据缺失近年来，随着GIS技术在各行各业的广泛应用，导出界址点坐标成果表已成为土地测绘工作中必不可少的一环。
然而，在实际操作中，我们常常会遇到导出的界址点坐标成果表数据缺失的问题。
本文将探讨导出界址点坐标成果表数据缺失的原因以及解决方法。
一、导出界址点坐标成果表数据缺失的原因1. 数据输入错误：在进行数据输入时，由于粗心大意或操作疏忽，可能会导致数据输入错误。
例如，输入错误的坐标数值或缺失的坐标数据，都会导致成果表中的数据缺失。
2. 野外测量误差：在野外进行测量时，由于各种不可控因素的影响，如天气、设备故障等，可能会导致测量数据的缺失或不准确。
例如，无法获取到某个界址点的坐标数据，或者测量结果与实际情况不符。
3. 数据处理错误：在进行数据处理时，由于算法错误或参数设置不当，可能会导致数据处理错误，进而导致成果表中的数据缺失。
二、解决导出界址点坐标成果表数据缺失的方法1. 数据输入验证：在进行数据输入时，应该进行严格的数据验证工作。
例如，可以通过双重输入验证的方式，将输入数据与原始数据进行比对，以确保输入的数据准确无误。
2. 野外测量质量控制：在野外进行测量时，应该严格按照测量规范进行操作，并进行质量控制。
例如，可以使用高精度的测量仪器，同时进行多次测量以提高测量精度，并对测量结果进行比对和验证。
3. 数据处理算法优化：在进行数据处理时，应该选择合适的算法，并进行参数优化。
例如，可以使用插值算法对缺失的数据进行估算，或者使用滤波算法对异常数据进行处理，以提高数据处理的准确性和稳定性。
三、总结导出界址点坐标成果表数据缺失是土地测绘工作中常见的问题，但通过合理的方法和技术手段，我们可以有效地解决这一问题。
在实际操作中，我们需要重视数据质量控制和算法优化的工作，并严格按照规范进行操作，以确保导出的界址点坐标成果表数据的准确性和完整性。
通过以上的探讨，我们可以看出，导出界址点坐标成果表数据缺失是由多种原因引起的，解决这一问题需要综合考虑数据输入、野外测量和数据处理等方面的因素。
数据缺失处理方法
数据缺失处理方法标题：数据缺失处理方法引言概述：数据缺失是数据分析中常见的问题，对于数据科学家和分析师来说，处理数据缺失是至关重要的一环。
本文将介绍数据缺失的常见原因以及五种常用的数据缺失处理方法。
一、数据缺失的原因1.1 数据输入错误：人为输入错误是导致数据缺失的主要原因之一。
1.2 系统故障：系统故障或者传输错误也会导致数据缺失。
1.3 数据采集问题：在数据采集过程中，可能会出现数据丢失或者数据传输错误的情况。
二、删除缺失值2.1 删除缺失值是最简单的数据缺失处理方法之一。
2.2 删除缺失值适用于缺失值较少的情况。
2.3 删除缺失值可能会导致数据量减少，影响数据分析结果的准确性。
三、填充缺失值3.1 填充缺失值是常见的数据缺失处理方法之一。
3.2 填充缺失值可以采用平均值、中位数、众数等统计量进行填充。
3.3 填充缺失值需要根据数据特点和分布情况来选择合适的填充方法。
四、插值法4.1 插值法是一种利用已知数据点推测缺失数据点的方法。
4.2 常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
4.3 插值法适用于数据缺失较多或者数据分布较为连续的情况。
五、机器学习方法5.1 机器学习方法可以利用已有数据来预测缺失数据。
5.2 常见的机器学习方法包括随机森林、支持向量机、神经网络等。
5.3 机器学习方法需要更多的计算资源和数据量，适用于复杂的数据缺失处理场景。
结论：数据缺失是数据分析中常见的问题，选择合适的数据缺失处理方法对于数据分析结果的准确性至关重要。
根据数据缺失的原因和数据特点，可以选择删除缺失值、填充缺失值、插值法或者机器学习方法来处理数据缺失，以确保数据分析的准确性和可靠性。
时间序列缺失数据处理
时间序列缺失数据处理时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据，它们通常是连续的，但在实际应用中，由于各种原因，时间序列中的数据可能会出现缺失。
这些缺失数据可能会对数据分析和预测产生影响，因此需要对其进行处理。
时间序列缺失数据的原因时间序列中的数据缺失可能是由于多种原因造成的，例如：1. 数据采集设备故障或损坏：如果数据采集设备出现故障或损坏，就会导致数据缺失。
2. 数据传输错误：在数据传输过程中，可能会出现错误，导致数据丢失或损坏。
3. 数据处理错误：在数据处理过程中，可能会出现错误，导致数据丢失或损坏。
4. 数据记录错误：在数据记录过程中，可能会出现错误，导致数据丢失或损坏。
5. 数据缺失本身就是一种现象：有些时间序列数据可能本身就存在缺失，例如某些传感器只在特定时间段内工作。
时间序列缺失数据的影响时间序列中的缺失数据可能会对数据分析和预测产生影响，例如： 1. 数据分析的准确性：如果时间序列中存在缺失数据，那么在进行数据分析时，可能会出现偏差或误差，从而影响分析结果的准确性。
2. 预测的准确性：如果时间序列中存在缺失数据，那么在进行预测时，可能会出现偏差或误差，从而影响预测结果的准确性。
3. 数据可靠性：如果时间序列中存在缺失数据，那么数据的可靠性可能会受到影响，从而影响数据的应用价值。
时间序列缺失数据的处理方法针对时间序列中的缺失数据，可以采用以下方法进行处理：1. 删除缺失数据：如果缺失数据的数量较少，可以考虑直接删除缺失数据。
但是，如果缺失数据的数量较多，或者缺失数据的位置比较关键，那么删除缺失数据可能会影响数据分析和预测的准确性。
2. 插值法：插值法是一种常用的时间序列缺失数据处理方法。
插值法的基本思想是根据已有数据的特征，推断缺失数据的值。
常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
3. 平均值法：平均值法是一种简单的时间序列缺失数据处理方法。
该方法的基本思想是将缺失数据的值设置为该时间点前后数据的平均值。
如何应对工作报告中的数据缺失与不完整
如何应对工作报告中的数据缺失与不完整在工作中，我们经常需要编写报告来总结和分析数据，以便做出决策和制定战略。
然而，有时候我们会遇到数据缺失或不完整的情况，这给我们的工作带来了一定的困扰。
本文将探讨如何应对工作报告中的数据缺失与不完整的问题。
1. 确定数据缺失的原因首先，我们需要确定数据缺失的原因。
数据缺失可能是由于技术问题、人为错误或系统故障等原因造成的。
了解数据缺失的原因有助于我们更好地解决问题并采取相应的措施。
2. 收集缺失数据的背景信息在处理数据缺失问题之前，我们需要收集缺失数据的背景信息。
这包括数据缺失的时间、地点、原始来源等。
通过了解数据缺失的背景信息，我们可以更好地分析和解释数据缺失的原因，并找到解决方法。
3. 利用现有数据进行分析在数据缺失的情况下，我们可以利用已有的数据进行分析。
通过对已有数据的深入研究和分析，我们可以找到一些隐藏的规律和趋势。
这有助于我们对数据缺失的影响有一个初步的了解，并为后续的工作报告提供一些参考。
4. 寻找替代数据当我们无法获取缺失数据时，我们可以寻找替代数据来填补空白。
替代数据可以是相关数据、同行业数据或类似数据。
通过对替代数据的分析，我们可以得出一些近似的结论，并在工作报告中进行说明和解释。
5. 进行合理的数据插值数据插值是一种常用的方法，用于填补数据缺失的空白。
插值方法可以是线性插值、多项式插值或其他合适的插值方法。
通过插值技术，我们可以根据已有的数据点来推测缺失数据的值，并在工作报告中进行分析和解释。
6. 引入数据质量控制措施为了避免数据缺失和不完整问题的发生，我们应该引入数据质量控制措施。
这包括建立数据采集和存储的标准化流程、加强数据验证和审查、定期备份数据等。
通过这些措施，我们可以最大程度地减少数据缺失和不完整的情况，提高工作报告的准确性和可靠性。
7. 与相关人员进行沟通和协调在处理数据缺失和不完整问题时，与相关人员进行沟通和协调是非常重要的。
数据库数据缺失的常见原因
数据库数据缺失的常见原因1.人为操作错误：人为错误是导致数据缺失的最常见原因之一、操作人员在数据库的插入、更新、删除数据等操作中，可能在操作过程中出现错误，导致数据的丢失。
例如，误操作删除了重要数据记录，或者在插入新数据时填写错误的数据字段，导致相关数据丢失。
2.数据库软件故障：数据库软件也可能出现各种故障，导致数据缺失。
例如，数据库服务器硬件故障或软件崩溃，可能导致数据没有正确保存或丢失。
此外，数据库软件的版本更新或升级也可能引入一些错误，导致数据丢失。
3.网络问题：在分布式数据库环境中，网络问题可能导致数据丢失。
如果数据库服务器之间的网络连接断开或延迟，可能导致数据在传输过程中丢失。
此外，如果网络存在安全漏洞，被攻击者入侵数据库服务器，也可能导致数据损坏或删除。
4.软件BUG：数据库软件中的BUG是导致数据库数据缺失的另一个常见原因。
软件开发人员可能会在数据库软件中引入一些错误的代码，导致数据在读写或更新过程中丢失。
这些错误可能是由于编程错误、测试不充分或者设计缺陷等问题引起的。
5.数据库备份与恢复失败：定期备份数据库是保护数据的重要措施，但如果备份和恢复过程不顺利，可能导致数据缺失。
例如，在备份过程中出现错误、备份文件损坏、恢复过程中出现冲突等问题，都可能导致数据没有成功备份或恢复。
6.数据库容量限制：数据库有可能出现容量限制，当达到容量上限时，数据库可能会自动删除一些旧数据以腾出空间。
如果没有进行合理的容量规划和管理，可能会导致重要数据被自动删除而出现数据缺失。
7.数据库迁移或转换过程中：数据库迁移或转换是将数据从一个数据库系统转移到另一个数据库系统的过程。
在这个过程中，数据可能会丢失或损坏。
例如，在数据转换过程中，数据类型的不匹配或字段映射错误，可能导致数据丢失。
8.数据格式转换错误：数据格式转换是将数据从一种格式转换成另一种格式的过程。
如果转换过程中出现错误，可能导致数据的丢失。
例如，在数据导入过程中，源数据与目标数据库的字段格式不匹配，可能导致数据丢失。
数据处理过程中的问题
数据处理过程中的问题一、数据质量问题1.1. 数据缺失数据处理过程中常见的问题之一是数据缺失。
数据缺失可能发生在采集、转换或存储数据的过程中。
数据缺失可能导致分析和建模的结果不准确或不完整。
1.2. 数据错误数据错误是指数据中存在不准确或不正确的值。
数据错误可能是由于输入错误、传感器故障或数据传输过程中的错误等原因引起的。
数据错误会影响数据分析的准确性和可靠性。
1.3. 数据重复数据处理过程中的另一个常见问题是数据重复。
数据重复是指数据集中存在相同或类似的记录。
数据重复会导致分析和建模的结果产生偏差，影响对数据集的理解。
二、数据清洗问题2.1. 缺失值填充缺失值是指数据集中某些字段没有值或为空。
在处理数据时，我们需要处理缺失值。
常见的方法是使用均值、中位数或众数填充缺失值，或者使用插值方法进行填充。
2.2. 数据去重数据去重是指删除数据集中的重复记录。
去重可以通过使用数据集的唯一标识符来识别重复记录，并将其删除。
数据去重可以确保数据集中的唯一性，避免在分析和建模过程中引入偏差。
2.3. 异常值处理异常值是指与其他数据点明显不同的观测值。
在数据处理过程中，我们需要检测和处理异常值。
常见的方法是使用统计方法（如均值加减几倍标准差）或基于分布的方法（如箱线图）来识别异常值，并进行相应的处理，如删除或替换。
2.4. 数据转换数据转换是指改变数据集中数据的形式或结构。
在数据处理过程中，数据转换可以用来减少数据的复杂性、标准化数据、处理缺失值等。
常见的数据转换包括数值型数据的标准化、类别型数据的编码等。
三、数据集成问题3.1. 数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据合并到一起。
在处理数据时，我们通常需要整合来自多个数据源的数据。
数据集成可能面临的问题包括数据格式、数据标准化以及处理不一致的数据等。
3.2. 数据冗余数据冗余是指数据集成过程中存在相同或相似的数据记录。
数据冗余会浪费存储空间，并可能导致数据分析和建模结果的偏差。
数据缺失值
数据缺失值数据缺失值是指在数据集中存在某些变量或观察值缺失或未记录的情况。
数据缺失是数据分析中常见的问题，它可能会导致数据不完整、分析结果不准确以及对数据进行合理推断的能力受限。
数据缺失值的出现通常有以下几种原因：1. 数据采集过程中的错误或失误：在数据采集过程中，可能由于设备故障、人为操作失误或其他原因导致了部分数据的缺失。
例如，在调查问卷中，受访者可能会选择跳过某些问题，或者在填写过程中出现了意外情况导致缺失。
2. 数据记录的系统问题：在数据处理的过程中，可能由于软件或硬件问题导致数据丢失或无法记录。
例如，数据存储设备故障或软件错误可能导致数据的丢失或无法保存。
3. 个体拒绝提供信息：在某些情况下，个体可能会不愿意提供某些信息，或者选择隐藏某些敏感信息，从而导致数据缺失。
例如，在医疗领域中，患者可能不愿意提供某些个人健康信息。
4. 数据处理中的错误：数据处理过程中可能存在错误，导致数据缺失。
例如，在数据清洗和转换的过程中，可能由于编程错误或算法问题导致了数据缺失。
数据缺失值可能对数据分析产生以下几方面的影响：1. 数据不完整：数据缺失使得数据集不完整，从而可能导致对数据的全面分析和推断受限。
缺失值的存在可能导致样本数量减少，从而影响到推断的准确性。
2. 数据分析结果不准确：在数据缺失的情况下，数据分析结果可能不准确。
缺失值可能导致对某些关键指标的估计不准确，从而影响到数据的解释和理解。
3. 数据偏倚：数据缺失可能导致数据集的偏倚。
缺失值的存在可能导致样本不再具有代表性，从而影响到对总体的推断。
4. 结果的不确定性：在数据缺失的情况下，对数据进行合理推断的能力受限，从而导致结果的不确定性增加。
缺失值可能导致无法对缺失部分进行合理的推断，从而影响到结果的可靠性。
对于处理数据缺失值的方法，通常可以采取以下几种策略：1. 删除缺失值：可以选择将包含缺失值的变量或观察值从数据集中删除。
这种方法适用于数据缺失的比例较小的情况下，但可能导致样本数量减少，从而影响到数据的分析结果。
补全数据的合适提法
补全数据的合适提法如何补全数据：从数据缺失到数据完整数据是企业运营和决策的重要基础，但在数据采集、存储、处理等环节中，数据缺失是常见的问题。
数据缺失会影响企业的决策和业务流程，因此如何补全数据成为了企业数据管理的重要环节。
一、数据缺失的原因数据缺失的原因有很多，主要包括以下几个方面：1. 数据采集不完整：数据采集过程中，可能会出现漏采或采集不完整的情况，导致数据缺失。
2. 数据存储不完整：数据存储过程中，可能会出现数据丢失或存储不完整的情况，导致数据缺失。
3. 数据处理不完整：数据处理过程中，可能会出现数据处理不完整或处理错误的情况，导致数据缺失。
二、如何补全数据1. 数据采集补全数据采集补全是指通过重新采集数据来补全缺失的数据。
这种方法适用于数据缺失比较少的情况。
在重新采集数据时，需要注意采集的数据是否完整、准确。
2. 数据推算补全数据推算补全是指通过已有的数据推算出缺失的数据。
这种方法适用于数据缺失比较多的情况。
在推算数据时，需要根据已有的数据进行分析，确定推算方法和算法，确保推算出的数据准确可靠。
3. 数据模型补全数据模型补全是指通过建立数据模型来补全缺失的数据。
这种方法适用于数据缺失比较复杂的情况。
在建立数据模型时，需要根据已有的数据进行分析，确定模型的参数和算法，确保模型能够准确地预测缺失的数据。
三、数据补全的注意事项1. 数据补全需要根据实际情况进行选择，不能一概而论。
2. 数据补全需要保证数据的准确性和可靠性，不能随意推算或填充数据。
3. 数据补全需要保证数据的一致性和完整性，不能出现数据冲突或遗漏的情况。
四、结语数据补全是企业数据管理的重要环节，需要根据实际情况进行选择和操作。
在数据补全过程中，需要保证数据的准确性、可靠性、一致性和完整性，确保数据能够为企业的决策和业务流程提供有效的支持。
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造成数据缺失的原因在各种实用的数据库中，属性值缺失的情况经常发全甚至是不可避免的。
因此，在大多数情况下，信息系统是不完备的，或者说存在某种程度的不完备。
造成数据缺失的原因是多方面的，主要可能有以下几种：1）有些信息暂时无法获取。
例如在医疗数据库中，并非所有病人的所有临床检验结果都能在给定的时间内得到，就致使一部分属性值空缺出来。
又如在申请表数据中，对某些问题的反映依赖于对其他问题的回答。
2）有些信息是被遗漏的。
可能是因为输入时认为不重要、忘记填写了或对数据理解错误而遗漏，也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障、一些人为因素等原因而丢失了。
3）有些对象的某个或某些属性是不可用的。
也就是说，对于这个对象来说，该属性值是不存在的，如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入状况等。
4）有些信息（被认为）是不重要的。
如一个属性的取值与给定语境是无关的，或训练数据库的设计者并不在乎某个属性的取值（称为dont-care value）。
5）获取这些信息的代价太大。
6）系统实时性能要求较高，即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。
处理数据缺失的机制在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。
将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量，Little 和Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制：1）完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）。
数据的缺失与不完全变量以及完全变量都是无关的。
2）随机缺失（Missing at Random，MAR）。
数据的缺失仅仅依赖于完全变量。
3）非随机、不可忽略缺失（Not Missing at Random,NMAR，or nonignorable）。
不完全变量中数据的缺失依赖于不完全变量本身，这种缺失是不可忽略的。
空值语义对于某个对象的属性值未知的情况，我们称它在该属性的取值为空值(null value)。
空值的来源有许多种，因此现实世界中的空值语义也比较复杂。
总的说来，可以把空值分成以下三类：1)不存在型空值。
即无法填入的值，或称对象在该属性上无法取值，如一个未婚者的配偶姓名等。
2)存在型空值。
即对象在该属性上取值是存在的，但暂时无法知道。
一旦对象在该属性上的实际值被确知以后，人们就可以用相应的实际值来取代原来的空值，使信息趋于完全。
存在型空值是不确定性的一种表征，该类空值的实际值在当前是未知的。
但它有确定性的一面，诸如它的实际值确实存在，总是落在一个人们可以确定的区间内。
一般情况下，空值是指存在型空值。
3)占位型空值。
即无法确定是不存在型空值还是存在型空值，这要随着时间的推移才能够清楚，是最不确定的一类。
这种空值除填充空位外，并不代表任何其他信息。
空值处理的重要性和复杂性数据缺失在许多研究领域都是一个复杂的问题。
对数据挖掘来说，空值的存在，造成了以下影响：首先，系统丢失了大量的有用信息；第二，系统中所表现出的不确定性更加显著，系统中蕴涵的确定性成分更难把握；第三，包含空值的数据会使挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出。
数据挖掘算法本身更致力于避免数据过分适合所建的模型，这一特性使得它难以通过自身的算法去很好地处理不完整数据。
因此，空缺的数据需要通过专门的方法进行推导、填充等，以减少数据挖掘算法与实际应用之间的差距。
空值处理方法的分析比较处理不完备数据集的方法主要有以下三大类：（一）删除元组也就是将存在遗漏信息属性值的对象（元组，记录）删除，从而得到一个完备的信息表。
这种方法简单易行，在对象有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与信息表中的数据量相比非常小的情况下是非常有效的，类标号（假设是分类任务）缺少时通常使用。
然而，这种方法却有很大的局限性。
它是以减少历史数据来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。
在信息表中本来包含的对象很少的情况下，删除少量对象就足以严重影响到信息表信息的客观性和结果的正确性；当每个属性空值的百分比变化很大时，它的性能非常差。
因此，当遗漏数据所占比例较大，特别当遗漏数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而引出错误的结论。
（二）数据补齐这类方法是用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。
通常基于统计学原理，根据决策表中其余对象取值的分布情况来对一个空值进行填充，譬如用其余属性的平均值来进行补充等。
数据挖掘中常用的有以下几种补齐方法：(1)人工填写（filling manually）由于最了解数据的还是用户自己，因此这个方法产生数据偏离最小，可能是填充效果最好的一种。
然而一般来说，该方法很费时，当数据规模很大、空值很多的时候，该方法是不可行的。
(2)特殊值填充（Treating Missing Attribute values as Special values）将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。
如所有的空值都用“unknown”填充。
这样将形成另一个有趣的概念，可能导致严重的数据偏离，一般不推荐使用。
(3)平均值填充（Mean/Mode Completer）将信息表中的属性分为数值属性和非数值属性来分别进行处理。
如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值；如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值。
另外有一种与其相似的方法叫条件平均值填充法（Conditional MeanCompleter）。
在该方法中，缺失属性值的补齐同样是靠该属性在其他对象中的取值求平均得到，但不同的是用于求平均的值并不是从信息表所有对象中取，而是从与该对象具有相同决策属性值的对象中取得。
这两种数据的补齐方法，其基本的出发点都是一样的，以最大概率可能的取值来补充缺失的属性值，只是在具体方法上有一点不同。
与其他方法相比，它是用现存数据的多数信息来推测缺失值。
(4)热卡填充（Hot deck imputation，或就近补齐）对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。
不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。
该方法概念上很简单，且利用了数据间的关系来进行空值估计。
这个方法的缺点在于难以定义相似标准，主观因素较多。
(5)K最近距离邻法（K-means clustering）先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。
(6)使用所有可能的值填充（Assigning All Possible values of the Attribute）这种方法是用空缺属性值的所有可能的属性取值来填充，能够得到较好的补齐效果。
但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大，可能的测试方案很多。
另有一种方法，填补遗漏属性值的原则是一样的，不同的只是从决策相同的对象中尝试所有的属性值的可能情况，而不是根据信息表中所有对象进行尝试，这样能够在一定程度上减小原方法的代价。
(7)组合完整化方法（Combinatorial Completer）这种方法是用空缺属性值的所有可能的属性取值来试，并从最终属性的约简结果中选择最好的一个作为填补的属性值。
这是以约简为目的的数据补齐方法，能够得到好的约简结果；但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大。
另一种称为条件组合完整化方法（Conditional Combinatorial Complete），填补遗漏属性值的原则是一样的，不同的只是从决策相同的对象中尝试所有的属性值的可能情况，而不是根据信息表中所有对象进行尝试。
条件组合完整化方法能够在一定程度上减小组合完整化方法的代价。
在信息表包含不完整数据较多的情况下，可能的测试方案将巨增。
(8)回归（Regression）基于完整的数据集，建立回归方程（模型）。
对于包含空值的对象，将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以此估计值来进行填充。
当变量不是线性相关或预测变量高度相关时会导致有偏差的估计。
(9)期望值最大化方法（Expectation maximization，EM）EM算法是一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法[43]。
在每一迭代循环过程中交替执行两个步骤：E步（Excepctaion step,期望步），在给定完全数据和前一次迭代所得到的参数估计的情况下计算完全数据对应的对数似然函数的条件期望；M步（Maximzation step，极大化步），用极大化对数似然函数以确定参数的值，并用于下步的迭代。
算法在E步和M步之间不断迭代直至收敛，即两次迭代之间的参数变化小于一个预先给定的阈值时结束。
该方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。
(10)多重填补（Multiple Imputation，MI）多重填补方法分为三个步骤：①为每个空值产生一套可能的填补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都被用来填补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。
②每个填补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。
③对来自各个填补数据集的结果进行综合，产生最终的统计推断，这一推断考虑到了由于数据填补而产生的不确定性。
该方法将空缺值视为随机样本，这样计算出来的统计推断可能受到空缺值的不确定性的影响。
该方法的计算也很复杂。
(11)C4.5方法通过寻找属性间的关系来对遗失值填充。
它寻找之间具有最大相关性的两个属性，其中没有遗失值的一个称为代理属性，另一个称为原始属性，用代理属性决定原始属性中的遗失值。
这种基于规则归纳的方法只能处理基数较小的名词型属性。
就几种基于统计的方法而言，删除元组法和平均值法差于hot deck、EM和MI；回归是比较好的一种方法，但仍比不上hotdeck和EM；EM缺少MI包含的不确定成分。
值得注意的是，这些方法直接处理的是模型参数的估计而不是空缺值预测本身。
它们合适于处理无监督学习的问题，而对有监督学习来说，情况就不尽相同了。
譬如，你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训练，但预测时你却不能忽略包含空值的对象。
另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果，人工填写和特殊值填充则是一般不推荐使用的。
补齐处理只是将未知值补以我们的主观估计值，不一定完全符合客观事实，在对不完备信息进行补齐处理的同时，我们或多或少地改变了原始的信息系统。
而且，对空值不正确的填充往往将新的噪声引入数据中，使挖掘任务产生错误的结果。