以下哪些方法可用于处理缺失数据?A. 删除含有缺失值的记录B. 使用均值填充缺失值C. 使用中位数填充缺失值D. 使用众数填充缺失值E. 使用预测模型填充缺失值

步骤 1：理解缺失数据处理方法
在数据处理中，缺失数据是一个常见问题。处理缺失数据的方法包括删除含有缺失值的记录、使用统计量（如均值、中位数、众数）填充缺失值，以及使用预测模型填充缺失值。

步骤 2：分析选项
A. 删除含有缺失值的记录：这是最直接的方法，但可能导致数据量减少，影响分析结果。
B. 使用均值填充缺失值：适用于数值型数据，但可能引入偏差。
C. 使用中位数填充缺失值：适用于数值型数据，对异常值不敏感。
D. 使用众数填充缺失值：适用于分类数据，保持数据的类别分布。
E. 使用预测模型填充缺失值：利用其他变量预测缺失值，适用于复杂数据集。

步骤 3：确定正确答案
根据上述分析，所有选项都是处理缺失数据的有效方法。