2025年征信数据质量控制专业考试题库：风险防范与前沿动态试题

2025年征信数据质量控制专业考试题库：风险防范与前沿动态试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题（本部分共20题，每题1分，共20分。下列每题的选项中，只有一项符合题意，请将正确选项的字母填在题后的括号内。）1.在征信数据质量控制的流程中，哪个环节是首要的，也是最基础的？（A）A.数据采集B.数据清洗C.数据分析D.数据上报2.征信数据中的“虚假信息”通常指的是哪种类型的数据错误？（B）A.数据缺失B.数据伪造C.数据滞后D.数据重复3.如果某笔信贷数据在征信系统中的更新时间明显晚于实际发生时间，这通常被称为什么问题？（C）A.数据不一致B.数据丢失C.数据滞后D.数据错误4.在征信数据质量控制中，哪项指标最能反映数据的准确性？（B）A.数据完整性B.数据匹配度C.数据一致性D.数据及时性5.征信数据清洗过程中，通常会使用哪些方法来识别和处理异常值？（A）A.统计分析和规则筛选B.机器学习和深度学习C.人肉审核D.数据加密6.数据匹配度在征信数据质量控制中的主要作用是什么？（C）A.提高数据安全性B.减少数据重复C.确保数据一致性D.加快数据更新速度7.在征信数据质量控制中，哪项指标最能反映数据的完整性？（A）A.数据覆盖率B.数据准确率C.数据一致性D.数据及时性8.如果某笔信贷数据在征信系统中的记录与其他相关系统的记录存在明显差异，这通常被称为什么问题？（B）A.数据缺失B.数据不一致C.数据滞后D.数据错误9.在征信数据质量控制中，哪项工具通常用于数据清洗和预处理？（A）A.ETL工具B.BI工具C.数据仓库D.数据湖10.征信数据质量控制中，哪项指标最能反映数据的及时性？（D）A.数据完整性B.数据匹配度C.数据一致性D.数据更新频率11.在征信数据质量控制中，哪项措施可以有效防止数据伪造？（B）A.数据加密B.身份验证C.数据备份D.数据压缩12.如果某笔信贷数据在征信系统中的记录被多次修改，但修改内容并不合理，这通常被称为什么问题？（C）A.数据缺失B.数据不一致C.数据异常D.数据错误13.在征信数据质量控制中，哪项指标最能反映数据的可靠性？（A）A.数据验证率B.数据准确率C.数据一致性D.数据及时性14.征信数据清洗过程中，通常会使用哪些方法来识别和处理数据缺失？（A）A.插值法和删除法B.机器学习和深度学习C.人肉审核D.数据加密15.数据一致性在征信数据质量控制中的主要作用是什么？（C）A.提高数据安全性B.减少数据重复C.确保数据准确性D.加快数据更新速度16.在征信数据质量控制中，哪项工具通常用于数据分析和监控？（B）A.ETL工具B.BI工具C.数据仓库D.数据湖17.如果某笔信贷数据在征信系统中的记录与其他相关系统的记录完全一致，这通常被称为什么问题？（A）A.数据一致性B.数据缺失C.数据滞后D.数据错误18.在征信数据质量控制中，哪项措施可以有效提高数据清洗的效率？（B）A.数据加密B.自动化清洗工具C.数据备份D.数据压缩19.征信数据质量控制中，哪项指标最能反映数据的完整性？（A）A.数据覆盖率B.数据准确率C.数据一致性D.数据及时性20.在征信数据质量控制中，哪项工具通常用于数据备份和恢复？（A）A.数据库管理系统B.BI工具C.数据仓库D.数据湖二、多项选择题（本部分共15题，每题2分，共30分。下列每题的选项中，有两项或两项以上符合题意，请将正确选项的字母填在题后的括号内。）1.征信数据质量控制的主要目标有哪些？（ABC）A.提高数据的准确性B.提高数据的完整性C.提高数据的及时性D.提高数据的安全性2.在征信数据清洗过程中，哪些方法可以用于识别和处理数据重复？（AB）A.基于规则的方法B.基于机器学习的方法C.人肉审核D.数据加密3.征信数据质量控制中，哪些指标可以反映数据的可靠性？（AB）A.数据验证率B.数据准确率C.数据一致性D.数据及时性4.在征信数据质量控制中，哪些工具可以用于数据分析和监控？（AB）A.ETL工具B.BI工具C.数据仓库D.数据湖5.征信数据清洗过程中，哪些方法可以用于识别和处理数据缺失？（AB）A.插值法B.删除法C.人肉审核D.数据加密6.征信数据质量控制中，哪些措施可以有效防止数据伪造？（AB）A.身份验证B.数据加密C.数据备份D.数据压缩7.在征信数据质量控制中，哪些指标可以反映数据的完整性？（AB）A.数据覆盖率B.数据完整率C.数据一致性D.数据及时性8.征信数据清洗过程中，哪些方法可以用于识别和处理数据异常？（AB）A.统计分析B.规则筛选C.人肉审核D.数据加密9.征信数据质量控制中，哪些工具可以用于数据备份和恢复？（AB）A.数据库管理系统B.数据备份软件C.BI工具D.数据仓库10.在征信数据质量控制中，哪些指标可以反映数据的及时性？（AB）A.数据更新频率B.数据滞后时间C.数据一致性D.数据完整率11.征信数据清洗过程中，哪些方法可以用于识别和处理数据不一致？（AB）A.数据匹配B.数据校验C.人肉审核D.数据加密12.征信数据质量控制中，哪些措施可以有效提高数据清洗的效率？（AB）A.自动化清洗工具B.数据标准化C.数据备份D.数据压缩13.在征信数据质量控制中，哪些指标可以反映数据的可靠性？（AB）A.数据验证率B.数据准确率C.数据一致性D.数据及时性14.征信数据清洗过程中，哪些方法可以用于识别和处理数据滞后？（AB）A.数据同步B.数据校验C.人肉审核D.数据加密15.征信数据质量控制中，哪些工具可以用于数据分析和监控？（AB）A.ETL工具B.BI工具C.数据仓库D.数据湖三、判断题（本部分共10题，每题1分，共10分。请判断下列表述是否正确，正确的填“√”，错误的填“×”。）1.征信数据质量控制的主要目的是为了满足监管要求。（×）在咱们日常工作中啊，确实监管要求挺重要的，但咱不能光盯着这个，征信数据质量控制的核心还是得为了提升数据本身的品质，让数据真正能用起来，帮咱们更好地评估风险，你说对不对？2.数据清洗过程中，所有缺失值都可以直接删除处理。（×）这可不行，你想想，要是大面积删除，那数据量不就少了吗？而且有些缺失值可能是有特定含义的，直接删掉可能就失真了，得看情况，比如用插值法或者模型预测一下，这才是咱们数据人的责任心啊。3.数据匹配度越高，说明数据质量越好。（√）没错，匹配度高了，说明数据之间的一致性就强了，相互印证，可靠性自然就高了，这就像拼图，块块都严丝合缝，才能拼出完整的画面。4.征信数据质量控制是一个一次性的工作。（×）哪能呢，这绝对是个持续的过程，数据总是在变，新的数据源来了，旧的记录可能也需要更新，这就得咱们得经常盯着，像个侦探一样，不断发现问题、解决问题，才能保证数据永远新鲜。5.数据异常值一定就是错误数据。（×）不一定啊，有些异常值可能确实是个别情况，甚至是正确的，得结合业务背景来判断，不能一棒子打死，这需要咱们有足够的经验，才能慧眼识珠。6.数据验证是数据质量控制流程中的最后一步。（×）哪最后啊，验证贯穿始终呢，采集的时候、清洗的时候、分析的时候，都得验证，确保每个环节的数据都是靠谱的，这就像做饭，每一步都得仔细检查，才能做出好菜。7.数据标准化在征信数据质量控制中是可有可无的。（×）可不能这么说，标准化能让数据统一格式，方便比对我们处理，少了它，数据乱糟糟的，咱们的工作可就难了，效率也提不上去。8.数据备份的主要目的是为了防止数据丢失。（√）没错，这就像给数据买了保险，万一系统出问题或者人为操作失误，咱们还有备份可以恢复，心里就踏实多了，这也是对客户信息负责的表现嘛。9.数据分析结果的有效性离不开高质量的数据。（√）当然了，咱们分析半天，要是数据本身都是垃圾，那分析结果能好到哪去呢？这就好比瞎子摸象，摸到的都是局部，怎么敢得出全面结论呢？所以数据质量是分析的基础。10.征信数据质量控制只需要技术人员来做。（×）哪能呢，这需要业务人员、技术人员一起配合，业务人员了解业务逻辑，知道什么数据是重要的，有什么特点，技术人员呢，就负责把想法变成现实，开发工具、流程，大家齐心协力，才能把数据质量提上去。四、简答题（本部分共5题，每题4分，共20分。请根据题目要求，简要回答问题。）1.简述征信数据质量控制中“数据完整性”的含义及其重要性。嗨，数据完整性啊，就是说咱们的数据应该齐全，该有的字段都有，该有的记录都不少，不能有缺失。这很重要，你想啊，如果关键信息缺失，那咱怎么评估风险呢？就像看病，医生要是缺了你的病史，能准确诊断吗？肯定不行，所以完整性是基础中的基础，保证咱们能全面了解情况。2.列举三种常见的征信数据清洗方法，并简述其原理。好的，常见的清洗方法啊，第一，就是处理缺失值，原理就是根据情况，要么想办法补上，比如用平均值、中位数或者预测值填上，要么就直接去掉含有缺失值的记录，但得小心，不能删太多；第二，就是处理重复数据，原理就是找出一模一样的记录，然后保留一个，删除多余的，保证每个实体只记录一次；第三，就是处理异常值，原理就是通过统计方法或者规则找出明显不合理的数值，然后看是修正它还是删除它，得结合业务判断。3.说明征信数据质量控制流程中，“数据验证”环节的主要作用。数据验证啊，就好比给数据做体检，看看它是不是合格。主要作用就是确保数据的准确性、完整性、一致性，符合预定的标准和规则。比如，验证身份证号格式对不对，手机号是不是真的，这个环节很关键，能提前发现很多错误，避免问题往后传，导致更大的麻烦，省时省力，还能提高数据质量，何乐而不为呢？4.在征信数据质量控制中，如何识别数据不一致的问题？识别数据不一致啊，得动点脑筋，方法也挺多的。比如，可以通过数据匹配，看看同一个客户在不同系统或者同一系统不同模块的数据是不是能对上号；可以设定一些规则，比如地址不能是空的，也不能是随便写的，然后检查有没有违反规则的数据；还可以进行人工抽样核查，直接对比原始数据和系统数据，看看有没有出入。通过这些方法，就能发现数据不一致的问题了。5.征信数据质量控制的前沿动态有哪些？谈谈你的看法。嗯，前沿动态啊，我觉得有几个方向挺有意思的。一个是大数据和人工智能的应用，用这些新技术能更高效地发现和处理数据质量问题，比如用机器学习自动识别异常值、缺失值，效率肯定高；另一个是加强数据安全和隐私保护，现在越来越重视了，怎么在保证数据质量的同时，保护好客户隐私，这是个大课题；再一个就是跨机构数据共享和整合，现在各家征信机构数据都不互通，导致数据孤岛，未来如果能更好地整合，数据价值肯定更大。我觉得这些方向都挺有前景的，能推动征信数据质量控制不断进步。五、论述题（本部分共1题，共10分。请根据题目要求，结合实际，深入论述问题。）结合你所在单位或你了解的实际情况，谈谈如何有效提升征信数据质量控制水平，并分析可能面临的挑战及应对策略。好的，关于如何提升征信数据质量控制水平，我觉得得从几个方面入手，结合实际情况，得具体情况具体分析，但总的来说，可以试试这么几招：首先，得建立完善的数据质量控制体系。这就像盖房子，得有坚实的地基。体系里要明确数据质量的标准和要求，比如哪些数据是关键数据，必须保证高质量；要建立清晰的数据质量责任制度，谁负责采集，谁负责清洗，谁负责审核，都得有明确的分工，责任到人；还要制定数据质量问题的处理流程，发现问题怎么上报，怎么整改，怎么追踪，都得有章可循。只有这样，大家才知道怎么干，干到什么标准，才能形成合力。其次，要加大技术投入，利用先进的技术手段提升数据质量控制效率。咱们现在不是讲究科技兴国嘛，数据质量控制也一样。比如，可以引入更先进的ETL工具，实现数据自动采集、清洗和转换，减少人工操作，提高效率和准确性；可以应用大数据技术，对海量数据进行分布式处理和分析，更快地发现数据质量问题；还可以探索使用人工智能和机器学习技术，比如训练模型自动识别异常值、缺失值，甚至自动纠正一些简单的错误，这能大大减轻咱们的工作负担。当然，技术是工具，关键还得看怎么用好它。再次，要加强人员培训和团队建设。数据质量控制说到底，还是靠人。得定期对相关人员进行培训，提高他们的业务能力和数据质量意识，让他们知道数据的重要性，知道怎么规范操作，怎么识别和处理数据问题。同时，要打造一个专业、高效的团队，团队成员既要有技术能力，也要懂业务，还要有责任心和沟通协调能力，能够协同工作，共同解决问题。最后，要建立有效的沟通和协作机制。数据质量控制不是某一个部门或者一个人的事，需要各个相关部门之间的密切配合。比如，数据采集部门要保证源头数据的准确性，数据分析部门要提出数据质量需求，技术部门要提供技术支持，监督管理部门要进行检查和评估。只有大家坐在一起，经常沟通，及时解决问题，才能形成良好的工作氛围，共同提升数据质量。当然，在提升数据质量控制水平的过程中，也可能面临一些挑战。比如，数据源头的质量参差不齐，有些提供数据的部门本身就数据不规范，这就给我们增加了工作量，也加大了难度；还有，数据量越来越大，数据类型也越来越复杂，如何高效地处理和分析这些数据，对技术和人员都是考验；此外，数据质量和数据安全、隐私保护之间有时也会存在矛盾，如何在保证数据质量的同时，保护好客户的信息，需要我们仔细权衡。面对这些挑战，也得有相应的应对策略。对于数据源头问题，要加强与数据提供部门的沟通协调，明确数据标准，督促他们提高数据质量；对于数据量大、类型复杂的问题，要持续加大技术投入，引进更先进的技术和工具，同时也要加强人员培训，提高团队的处理能力；对于数据质量和安全隐私的矛盾，要严格遵守相关法律法规，在采集、存储、使用数据的过程中，采取必要的技术和管理措施，确保数据安全，保护客户隐私，同时也要在合规的前提下，尽可能保证数据的可用性和完整性，发挥数据的价值。总之，提升征信数据质量控制水平是一项长期而艰巨的任务，需要我们不断努力，从体系建设、技术投入、人员培训、沟通协作等多个方面入手，同时也要积极应对各种挑战，才能不断提升数据质量，为征信业务的健康发展提供有力支撑。这需要咱们数据人不断学习，不断实践，不断总结，才能做得更好，你说对吧？本次试卷答案如下一、单项选择题答案及解析1.A解析：数据采集是征信数据生命周期的起点，也是后续所有数据处理和质量控制的基础，如果源头数据就有问题，后续再怎么清洗都难，所以它是首要且最基础的环节。2.B解析：虚假信息是指被故意伪造或者歪曲的数据，这是最严重的数据错误类型，直接关系到征信评估的准确性，甚至可能导致错误的决策，必须严防死守。3.C解析：数据滞后是指数据更新不及时，与实际发生时间存在时间差，这会导致征信报告反映的情况不是最新的，影响风险评估的时效性。4.B解析：数据匹配度反映的是不同数据源中关于同一实体的信息是否一致，匹配度越高，说明数据越可靠，越能反映真实情况，所以最能反映数据的准确性。5.A解析：识别和处理异常值通常需要用到统计分析方法，比如计算均值、标准差等，找出偏离正常范围的数值，然后根据规则或者模型进行筛选或修正，规则筛选则是根据业务经验设定标准来过滤。6.C解析：数据匹配度的主要作用是确保不同系统或不同时间点记录的关于同一实体的信息是一致的，避免因为信息不一致导致的数据混乱和错误判断。7.A解析：数据覆盖率指的是应该采集的数据中实际采集到的比例，覆盖率越高，说明数据的完整性越好，缺失的数据越少。8.B解析：数据不一致是指同一实体在不同地方的数据记录存在差异，这可能是录入错误、系统不同等原因造成的，需要仔细核对和修正。9.A解析：ETL工具（Extract,Transform,Load）主要用于数据的抽取、转换和加载，在数据清洗过程中，它可以实现数据的自动清洗、转换和标准化，提高效率。10.D解析：数据更新频率指的是数据在系统中更新的频繁程度，频率越高，说明数据越及时，能反映最新的情况。11.B解析：身份验证是通过核实用户提供的信息是否真实有效来防止数据伪造的一种手段，比如核对身份证、银行卡等信息，只有验证通过，才能录入系统。12.C解析：数据异常是指数据记录存在不合理或者不符合逻辑的情况，可能是错误录入，也可能是特殊但真实的情况，需要结合业务判断。13.A解析：数据验证率指的是经过验证且符合要求的数据占全部数据的比例，验证率越高，说明数据的可靠性越强。14.A解析：处理数据缺失常用的方法有插值法，比如用均值、中位数填充；删除法，比如删除含有缺失值的记录，但要注意不能删太多，否则会影响数据代表性。15.C解析：数据一致性的主要作用是确保数据在不同系统或不同时间点都是一致的，避免因为数据不一致导致的信息混乱和错误判断。16.B解析：BI工具（BusinessIntelligence）主要用于数据的分析和可视化，可以帮助我们监控数据质量，发现数据问题，并提供决策支持。17.A解析：数据一致性是指同一实体在不同地方的数据记录是完全相同的，这说明数据记录是可靠的，没有冲突。18.B解析：自动化清洗工具可以自动执行数据清洗任务，比如自动识别和删除重复数据、修正格式错误等，可以有效提高清洗效率，减少人工成本。19.A解析：数据覆盖率指的是应该采集的数据中实际采集到的比例，覆盖率越高，说明数据的完整性越好，缺失的数据越少。20.A解析：数据库管理系统（DBMS）负责数据的存储、管理和恢复，其中包括数据备份和恢复功能，可以确保数据在发生故障时能够恢复到某个时间点。二、多项选择题答案及解析1.ABC解析：征信数据质量控制的主要目标是提高数据的准确性、完整性和及时性，这三个目标都是为了确保数据能够真实、全面、及时地反映情况，为风险评估提供可靠依据。2.AB解析：识别和处理数据重复的方法主要有基于规则的方法，比如比较字段值是否完全相同；基于机器学习的方法，比如通过聚类算法识别相似的记录，然后选择一个作为主记录，删除重复的。人肉审核效率低，数据量大时不可行；数据加密是保护数据安全的方法，不是用来处理重复的。3.AB解析：数据验证率和数据准确率都能反映数据的可靠性，验证率是衡量数据经过验证后符合标准的比例，准确率是衡量数据本身正确的程度，两者越高，数据越可靠。4.AB解析：ETL工具和BI工具都可以用于数据分析和监控，ETL工具负责数据的抽取、转换和加载，为分析提供准备好的数据；BI工具则用于对数据进行多维度分析，并生成可视化报表，帮助监控数据质量。5.AB解析：处理数据缺失的方法主要有插值法，比如用均值、中位数、众数等填充；删除法，比如删除含有缺失值的记录，但要注意不能删太多，否则会影响数据代表性。人肉审核效率低，数据量大时不可行；数据加密是保护数据安全的方法，不是用来处理缺失的。6.AB解析：防止数据伪造的措施主要有身份验证，核实用户提供的信息是否真实有效；数据加密，保护数据在传输和存储过程中的安全，防止被篡改。数据备份是防止数据丢失的措施；数据压缩是减小数据存储空间的方法，与防止伪造无关。7.AB解析：数据覆盖率和数据完整率都能反映数据的完整性，覆盖率是衡量应该采集的数据中实际采集到的比例，完整率是衡量数据记录中应该有的字段是否都有的比例，两者越高，数据越完整。8.AB解析：识别和处理数据异常的方法主要有统计分析，比如计算均值、标准差等，找出偏离正常范围的数值；规则筛选，根据业务经验设定标准来过滤异常值。人肉审核效率低，数据量大时不可行；数据加密是保护数据安全的方法，不是用来处理异常的。9.AB解析：数据库管理系统和数据备份软件都是用于数据备份和恢复的工具，数据库管理系统提供备份和恢复功能，数据备份软件则提供更专业的备份和恢复解决方案。BI工具主要用于数据分析；数据仓库是数据的存储库。10.AB解析：数据更新频率和数据滞后时间都能反映数据的及时性，更新频率越高，说明数据越及时；滞后时间越短，说明数据越及时。数据一致性和数据完整率与及时性无关。11.AB解析：识别和处理数据不一致的方法主要有数据匹配，通过关联键将不同系统中的数据记录关联起来，检查是否存在不一致；数据校验，根据预设的规则检查数据是否符合要求，比如格式、范围等。人肉审核效率低，数据量大时不可行；数据加密是保护数据安全的方法，不是用来处理不一致的。12.AB解析：提高数据清洗效率的措施主要有自动化清洗工具，可以自动执行数据清洗任务，减少人工干预；数据标准化，将数据转换成统一格式，方便后续处理。数据备份是防止数据丢失的措施；数据压缩是减小数据存储空间的方法，与清洗效率无关。13.AB解析：数据验证率和数据准确率都能反映数据的可靠性，验证率是衡量数据经过验证后符合标准的比例，准确率是衡量数据本身正确的程度，两者越高，数据越可靠。14.AB解析：识别和处理数据滞后的方法主要有数据同步，将不同系统中的数据按照预定的时间进行同步，保证数据的一致性；数据校验，检查数据的更新时间，看是否存在滞后。人肉审核效率低，数据量大时不可行；数据加密是保护数据安全的方法，不是用来处理滞后的。15.AB解析：ETL工具和BI工具都可以用于数据分析和监控，ETL工具负责数据的抽取、转换和加载，为分析提供准备好的数据；BI工具则用于对数据进行多维度分析，并生成可视化报表，帮助监控数据质量。数据仓库是数据的存储库；数据湖是原始数据的存储地。三、判断题答案及解析1.×解析：虽然满足监管要求是征信数据质量控制的重要目标之一，但不是唯一目标，更重要的还是保证数据的质量，使其能够真实、准确、完整地反映情况，为业务发展服务。2.×解析：并非所有缺失值都可以直接删除，如果缺失值太多，会导致数据量大幅减少，影响分析结果；如果缺失值有特定含义，直接删除会造成信息丢失，应该根据情况选择填充或者保留。3.√解析：数据匹配度越高，说明数据之间的一致性就越强，相互印证，可靠性自然就越高，数据质量也就越好，这就像拼图，块块都严丝合缝，才能拼出完整的画面。4.×解析：征信数据质量控制是一个持续的过程，数据总是在变，新的数据源来了，旧的记录可能也需要更新，这就得咱们得经常盯着，像个侦探一样，不断发现问题、解决问题，才能保证数据永远新鲜。5.×解析：有些异常值可能确实是个别情况，甚至是正确的，得结合业务背景来判断，不能一棒子打死，这需要咱们有足够的经验，才能慧眼识珠，避免误判。6.×解析：验证贯穿始终，采集的时候、清洗的时候、分析的时候，都得验证，确保每个环节的数据都是靠谱的，这就像做饭，每一步都得仔细检查，才能做出好菜，不能只放在最后。7.×解析：标准化能让数据统一格式，方便比对我们处理，少了它，数据乱糟糟的，咱们的工作可就难了，效率也提不上去，数据质量也难以保证。8.√解析：数据备份就像给数据买了保险，万一系统出问题或者人为操作失误，咱们还有备份可以恢复，心里就踏实多了，这也是对客户信息负责的表现嘛。9.√解析：咱们分析半天，要是数据本身都是垃圾，那分析结果能好到哪去呢？这就好比瞎子摸象，摸到的都是局部，怎么敢得出全面结论呢？所以数据质量是分析的基础。10.×解析：数据质量控制需要业务人员、技术人员一起配合，业务人员了解业务逻辑，知道什么数据是重要的，有什么特点，技术人员呢，就负责把想法变成现实，开发工具、流程，大家齐心协力，才能把数据质量提上去。四、简答题答案及解析1.答：征信数据完整性是指数据记录应该包含所有必要的字段和记录，没有缺失或者遗漏。重要性在于，完整的数据才能全面反映个体的信用状况，如果关键信息缺失，比如贷款逾期记录缺失，就无法准确评估其违约风险，导致信贷决策失误，可能造成损失。解析：完整性是数据质量的基础，就像盖房子，地基不牢，房子就塌。如果数据不完整，就像盲人摸象，只能了解一部分情况，无法全面评估风险，所以完整性非常重要。2.答：常见的清洗方法有：第一，处理缺失值，原理是根据情况，要么想办法补上，比如用平均值、中位数或者预