本文概述了如何处理空值或不明确的数据。它建议使用缺失值处理技术，例如删除、归因或插补。对于缺失值的归因，则可以选择均值、中位数或众数。插补技术则包含线性插补、多项式插补和最近邻插补。通过使用这些技术，可以在分析数据时处理空值，从而防止它们影响建模和预测的准确性。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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