缺失值处理的方法有()。

使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是（） 处理缺失值的函数 简述社会调查统计分析中处理缺失值的常用方法。 如果数据中缺失值所占比重不大，如在3%-5%之间，常用的处理方法是（） 数据清洗包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换和重复值处理 下列方法中,不属于填充缺失值的方法是 下列不属于数据预处理常用方法的是: 异常值的发现与处理 相关分析 离散变量重编码 缺失值的发现与处理 对残值的处理方法有（） 在现实世界的数据中,元组在某些属性上的缺失值是常有的,以下方法中,不是处理该问题的方法 患者缺失一颗前牙,其他牙有散在间隙,最佳的处理方法是 患者缺失一颗前牙，其他牙有散在间隙，最佳的处理方法是 对离群值的处理的方法有（） 以下算法中对缺失值敏感的有（） 关于建立指数过程中的缺失值处理，下列说法正确的是()。 一年轻患者缺失一颗前牙，其它牙有散在间隙，最好的处理方法（） 一年轻患者缺失一颗前牙，其他牙有散在间隙，最好的处理方法（） 在对回收后的调查问卷进行数据处理时，处理缺失值的办法主要是（） 一年轻患者缺失一颗前牙，其他牙有散在间隙，最好的处理方法为 一年轻患者缺失一颗前牙，其他牙有散在间隙，最好的处理方法是 对缺失适当标识或不宜接收标本的处理方法，错误的是