数据缺失率高，重要性低，应该怎么清洗() A. 去除B. 不做处理C. 简单填充D. 计算填充

步骤 1：理解数据缺失率高和重要性低的含义
数据缺失率高意味着数据集中存在大量缺失值，而重要性低则表示这些数据对于分析结果的影响较小。
步骤 2：分析处理方法
A. 去除：删除包含缺失值的数据，适用于缺失值较多且对分析结果影响较小的情况。
B. 不做处理：保留缺失值，可能导致分析结果偏差。
C. 简单填充：用固定值填充缺失值，如均值、中位数等，适用于缺失值较少的情况。
D. 计算填充：根据其他数据计算出缺失值，适用于缺失值较多且对分析结果影响较大的情况。
步骤 3：选择最佳处理方法
由于数据缺失率高且重要性低，去除缺失值对分析结果影响较小，因此选择去除缺失值的方法。