空值或

使用平均值、众数或中位数等统计量来替代空值。

通过机器学习算法，根据其他变量预测空值。

空值的数量较少，直接删除含有空值的记录。

对于不同行业，空值的处理方式会有所不同。

在医疗领域，由于患者信息的重要性，空值可能会对诊断和治疗产生重大影响。因此，该尽可能地获取完整的信息，或者采用可靠的预测模型进行填补。

在租赁行业，空值可能会影响信用评估和风险控制。在这种情况下，选择使用已有的数据进行分析，或者与第方数据提供商合作，以获取更全面的信息。

在精密仪器行业，空值可能会导致设备故障或安全事故。因此，尽量避免出现空值，及时更新和维护设备数据。