1. 如何處理數據中的缺失值
一、常用方法 1. 刪除
最簡單的方法是刪除，刪除屬性或者刪除樣本。如果大部分樣本該屬性都缺失，這個屬性能提供的信息有限，可以選擇放棄使用該維屬性；如果一個樣本大部分屬性缺失，可以選擇放棄該樣本。雖然這種方法簡單，但只適用於數據集中缺失較少的情況。
2. 統計填充
對於缺失值的屬性，尤其是數值類型的屬性，根據所有樣本關於這維屬性的統計值對其進行填充，如使用平均數、中位數、眾數、最大值、最小值等，具體選擇哪種統計值需要具體問題具體分析。另外，如果有可用類別信息，還可以進行類內統計，比如身高，男性和女性的統計填充應該是不同的。
3. 統一填充
對於含缺失值的屬性，把所有缺失值統一填充為自定義值，如何選擇自定義值也需要具體問題具體分析。當然，如果有可用類別信息，也可以為不同類別分別進行統一填充。常用的統一填充值有：「空」、「0」、「正無窮」、「負無窮」等。
4. 預測填充
我們可以通過預測模型利用不存在缺失值的屬性來預測缺失值，也就是先用預測模型把數據填充後再做進一步的工作，如統計、學習等。雖然這種方法比較復雜，但是最後得到的結果比較好。
二、具體分析
上面兩次提到具體問題具體分析，為什麼要具體問題具體分析呢？因為屬性缺失有時並不意味著數據缺失，缺失本身是包含信息的，所以需要根據不同應用場景下缺失值可能包含的信息進行合理填充。下面通過一些例子來說明如何具體問題具體分析，仁者見仁智者見智，僅供參考：
「年收入」：商品推薦場景下填充平均值，借貸額度場景下填充最小值； 「行為時間點」：填充眾數； 「價格」：商品推薦場景下填充最小值，商品匹配場景下填充平均值； 「人體壽命」：保險費用估計場景下填充最大值，人口估計場景下填充平均值； 「駕齡」：沒有填寫這一項的用戶可能是沒有車，為它填充為0較為合理； 」本科畢業時間」：沒有填寫這一項的用戶可能是沒有上大學，為它填充正無窮比較合理； 「婚姻狀態」：沒有填寫這一項的用戶可能對自己的隱私比較敏感，應單獨設為一個分類，如已婚1、未婚0、未填-1。
2. 公安系統查戶口信息為空白是什麼原因
這種情況有兩個可能。
一種是此人死亡了已經被銷戶。另一種是此人成為了黑戶，如果人確實還活著那就要到省戶籍科差原始資料才行。 那說明給你辦證的公安局（或派出所）沒有上傳數據到公安部（或省公安廳），資料庫里沒有你的身份信息。不過，你現在在公安局，他們會幫你核實的，系統內嘛，應當比其它渠道更快。
查信息這個只要有身份證就能查到他的姓名及戶口所在地！
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3.數據准確：身份證查詢數據由全國公民身份信息系統提供。
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5.友情提醒：對自己或某人的身份證不放心可以查查，也可以對自己身份證的照片進行一下核對以免被搞錯了，因為我們國家重名的人實在太多。對該系統有所好奇的話也不妨試試，畢竟全國公民身份信息系統是最新第一次推出，以前還沒有的。
戶口注銷是個法律概念，是戶口管理中的具體表現，包括因失蹤而宣告死亡戶口注銷登記和死亡辦理戶口注銷登記。
辦理死亡登記和戶口注銷手續所需材料
1、戶主、親屬、撫養人或者鄰居申報申請;
2、公民死亡醫學證明等相關證明。
辦理死亡登記和戶口注銷手續辦理程序
戶籍查詢系統中記載的個人資料，和你本人手中的戶口本的記載內容基本一致，比較詳細，但是裡面只反映婚否，不反映婚史，和犯罪記錄。婚史的查詢是另一套系統，歸當地的民政局管。犯罪記錄也是公安機關和其他司法機關的另一套系統管的，但具體內容涉密，