在数据清洗过程中，处理缺失值的方法有哪些？A. 删除含有缺失值的记录B. 使用均值填充缺失值C. 使用众数填充缺失值D. 使用预测模型填充缺失值

考查要点：本题主要考查数据清洗过程中处理缺失值的常见方法，需要理解不同方法的适用场景和核心思想。
解题思路：数据缺失是数据分析中的常见问题，处理方法需根据数据特征和分析目标选择。关键点在于掌握删除法、填充法（均值、众数）以及模型预测法的基本概念。

选项分析

A. 删除含有缺失值的记录

核心思想：直接删除包含缺失值的行或列。
适用场景：当缺失值比例较低时，删除操作对整体数据影响较小。
缺点：可能造成数据量减少，影响分析结果的准确性。

B. 使用均值填充缺失值

核心思想：用该变量的平均值替换缺失值。
适用场景：适用于数值型变量且数据分布接近正态分布的情况。
缺点：可能降低数据的离散程度，导致偏差。

C. 使用众数填充缺失值

核心思想：用该变量的众数（出现次数最多的值）替换缺失值。
适用场景：适用于分类变量且众数显著的情况。
缺点：可能掩盖数据缺失的真实模式。

D. 使用预测模型填充缺失值

核心思想：通过回归、机器学习等模型预测缺失值。
适用场景：当数据缺失比例较高且变量间存在强关联时。
优点：填充结果更贴近数据分布，但计算复杂度较高。