数据分析中缺失值产生的原因及影响？

缺失的原因

1）有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大

2）有些信息是被遗漏的。

3）属性值不存在。

缺失值的影响

1）数据挖掘建模将丢失大量的有用信息。

2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴涵的规律更难把握。

3）包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。

关于缺失值如何处理？在下一篇文章中给出答案！