数据清洗过程中,缺失值的处理方法包括删除,填充和插值等。A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查对数据清洗中缺失值处理方法的掌握情况，需要明确常见处理方法的分类。

解题核心：需回忆数据清洗中处理缺失值的常用方法，判断题目中提到的“删除、填充、插值”是否均属于此类方法。

关键点：

• 删除法：直接剔除含缺失值的样本或变量。
• 填充法：用统计量（如均值、中位数）或模型预测值填补缺失值。
• 插值法：通过时间序列或其他变量关系插值补全缺失值（如线性插值）。

题目中三种方法均属于缺失值处理的常见手段，因此正确答案为A。

缺失值处理方法是数据清洗的重要环节，具体包括：

1. 删除法：当缺失值占比小或数据量充足时，可删除含缺失值的行或列。
2. 填充法：用均值、中位数、众数等统计量，或通过模型预测填补缺失值。
3. 插值法：利用时间序列趋势（如线性插值）或变量间关系（如热卡填充）补全数据。

题目中“删除、填充、插值”均属于上述方法，因此描述正确。