上市公司数据缺失值超过10%数据就不能用了。缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不请问统计学方面的大牛们，数据有多少缺失值就不能用了呢？一般采用什么方法来插补数据呢？
缺失值超过总体的10%以及存在明显数据分布规律或特征的不宜丢弃2.补全统计法：对于数值型数据使用均值、加权均值、中位数等方法补全；对于分类数据使用类别众缺失值超过比例较大，超过10% 带缺失值的label标签主要集中于某一类或几类，删除会使样本丢失大量特征信息丢弃处理→用pandas的dropna()方法，删除含NaN的行或
?▂? 80%法则(Bijlsma et al. 2006)认为，当某一物质的非缺失部分低于总样本量的80%时，建议删除该物质。1)第一个图是比例，第二个图是数量，从左边的柱状图可以看出，Cabin这个变量的缺失比例很大，已经超过了60%,其次是Age,缺失数据约占20%; (2)从右边的矩阵图可以看出，有529个观测对象
求助：请问spss分析时数据的缺失值最多可以到多少可以保证出来的结果基本是有意义的？谢谢！展开20- 在上面的例子我以均值作为填充，另外还提到了缺失值的删除，但在实际中处理数据缺失值时，还有其它的处理方法，大概有如下这些：删除：一般来说缺失值超过50%以
需要谨慎处理；如果总数据有3000多个样本，数据大样本的情况下，具有缺失值的样本不超过总样本的20%-30%,都可以进行直接删除，将剩下的完整数据视为总数居的简单随机抽样子集处理。§D数据处理47.如何删掉缺失值？在R中使用NA(not available)表示缺失值，要注意R(S)语言中NA同样是一个逻辑值，6 x 2x>3 c l a s s(x) 故当判断是否相等时不能使用1x==NA 来
