所有变量缺失值比例都很大

当数据集中大部分变量（特征）的观测值存在大量的缺失值时，我们通常面临“高缺失率”（high missingness）的情况。这可能是由于各种原因，比如数据收集过程中的错误、某些测量设备故障，或者是实验设计导致的数据获取困难等。

高缺失值比例可能会对数据分析和建模带来挑战，因为许多统计方法和机器学习算法需要完整的信息来进行计算。常见的处理缺失值的方法包括：

1. 删除含有缺失值的样本或特征：如果缺失值过多，可以直接删除这部分数据，但这可能导致信息丢失，特别是对于小规模数据集来说。

2. 插补法（Imputation）：通过一些统计模型（如平均数、中位数、众数填充）、回归预测或者基于其他变量的关联性来估计缺失值。

3. 使用专门的机器学习技术：例如使用深度学习的自编码器来重建缺失值，或者使用KNN（K近邻）来查找相似记录并填充缺失值。

4. 谨慎选择模型：有些分析方法能更好地处理缺失值，比如随机森林、梯度提升等，它们能够自动忽略缺失值或利用它们作为额外的信息。