一、缺失值如何處理？

1 、缺失值定義？

1） 取值失敗，沒有對應的數值，屬於系統類缺失；

2） 計算過程中，影響計算（如除數為0），為了使計算能夠正常的進行，返回缺失值。該處屬於自定義的缺失值；

2、 對於缺失值，計算過程中的處理方案？

1）、如果缺失值的比例佔樣本的比例較少（低於10%），則可以採用均值、眾數、差值等方式進行填充。若在分箱過程中，則可以將該類缺失值，用分箱佔比做大的一組進行對映；

2）、如果缺失值的比例佔樣本比例較高（超過50%），則此類缺失值，不建議採用其他的數值進行填充。若在分箱過程中，則可以將該類缺失值，單獨為一個分組進行對映；

3）、如果缺失值，在業務邏輯上存在一定的有效性，則按照相應的業務情況進行處理；

二、分箱常見的方法有哪些？

1、等樣本法

此種方法主要考慮的是讓樣本分佈均勻，主要針對於樣本較少的常見可以採用此方法。進行初步分組，然後結合實際的需求進行下一步的合併與拆分，按照卡方法、決策樹、專家意見等方法進行合併

2、等間距法

3、離散變數