1. 如何处理数据中的缺失值
一、常用方法 1. 删除
最简单的方法是删除，删除属性或者删除样本。如果大部分样本该属性都缺失，这个属性能提供的信息有限，可以选择放弃使用该维属性；如果一个样本大部分属性缺失，可以选择放弃该样本。虽然这种方法简单，但只适用于数据集中缺失较少的情况。
2. 统计填充
对于缺失值的属性，尤其是数值类型的属性，根据所有样本关于这维属性的统计值对其进行填充，如使用平均数、中位数、众数、最大值、最小值等，具体选择哪种统计值需要具体问题具体分析。另外，如果有可用类别信息，还可以进行类内统计，比如身高，男性和女性的统计填充应该是不同的。
3. 统一填充
对于含缺失值的属性，把所有缺失值统一填充为自定义值，如何选择自定义值也需要具体问题具体分析。当然，如果有可用类别信息，也可以为不同类别分别进行统一填充。常用的统一填充值有：“空”、“0”、“正无穷”、“负无穷”等。
4. 预测填充
我们可以通过预测模型利用不存在缺失值的属性来预测缺失值，也就是先用预测模型把数据填充后再做进一步的工作，如统计、学习等。虽然这种方法比较复杂，但是最后得到的结果比较好。
二、具体分析
上面两次提到具体问题具体分析，为什么要具体问题具体分析呢？因为属性缺失有时并不意味着数据缺失，缺失本身是包含信息的，所以需要根据不同应用场景下缺失值可能包含的信息进行合理填充。下面通过一些例子来说明如何具体问题具体分析，仁者见仁智者见智，仅供参考：
“年收入”：商品推荐场景下填充平均值，借贷额度场景下填充最小值； “行为时间点”：填充众数； “价格”：商品推荐场景下填充最小值，商品匹配场景下填充平均值； “人体寿命”：保险费用估计场景下填充最大值，人口估计场景下填充平均值； “驾龄”：没有填写这一项的用户可能是没有车，为它填充为0较为合理； ”本科毕业时间”：没有填写这一项的用户可能是没有上大学，为它填充正无穷比较合理； “婚姻状态”：没有填写这一项的用户可能对自己的隐私比较敏感，应单独设为一个分类，如已婚1、未婚0、未填-1。
2. 公安系统查户口信息为空白是什么原因
这种情况有两个可能。
一种是此人死亡了已经被销户。另一种是此人成为了黑户，如果人确实还活着那就要到省户籍科差原始资料才行。 那说明给你办证的公安局（或派出所）没有上传数据到公安部（或省公安厅），数据库里没有你的身份信息。不过，你现在在公安局，他们会帮你核实的，系统内嘛，应当比其它渠道更快。
查信息这个只要有身份证就能查到他的姓名及户口所在地！
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户口注销是个法律概念，是户口管理中的具体表现，包括因失踪而宣告死亡户口注销登记和死亡办理户口注销登记。
办理死亡登记和户口注销手续所需材料
1、户主、亲属、抚养人或者邻居申报申请;
2、公民死亡医学证明等相关证明。
办理死亡登记和户口注销手续办理程序
户籍查询系统中记载的个人资料，和你本人手中的户口本的记载内容基本一致，比较详细，但是里面只反映婚否，不反映婚史，和犯罪记录。婚史的查询是另一套系统，归当地的民政局管。犯罪记录也是公安机关和其他司法机关的另一套系统管的，但具体内容涉密，