处理数据集中的缺失值一般采取以下方法 _ 。A. 删除相关记录B. 替换为 Nan 即可C. 替换为 0D. 用估计的数据填充

本题考查数据预处理中缺失值的处理方法。处理缺失值的核心思路是根据数据特征和业务需求选择合适策略，需注意不同方法的适用场景及潜在问题。关键点在于区分合理方法（如删除或合理填充）与错误操作（如随意赋值导致数据偏差）。

选项分析

A. 删除相关记录

适用场景：当缺失值占比高（如超过5%）且数据量足够大时，删除记录不会显著影响分析结果。
优点：避免偏差，但可能损失数据量。

B. 替换为 Nan

错误原因：Nan 通常用于标记缺失值，若数据已用 Nan 表示缺失，此操作无意义，且未解决问题。

C. 替换为 0

风险：若数据中 0 本身有意义（如年龄不能为 0），则会引入偏差；若数据中 0 无意义，则可能掩盖缺失信息。

D. 用估计的数据填充

合理方法：通过统计方法（如均值、中位数）或模型（如 KNN、回归）预测缺失值，能保留数据量并减少偏差。