大数据时代下缺失数据处理方法深度综述

随着大数据时代的到来，数据量的剧增使得数据的收集和存储变得更加便捷，但同时也带来了新的挑战——数据缺失问题。数据缺失是指在数据集中某些值未被记录或者丢失的情况，这会严重影响数据分析的准确性和可靠性。因此，如何有效地处理缺失数据已成为大数据处理领域的重要课题。 本文综述了缺失数据处理方法的研究意义。首先，数据缺失处理有助于提高数据质量，使分析结果更为可靠，这对于各种领域，如金融、医疗、社会科学等都至关重要。其次，它是数据挖掘和机器学习算法的前提，许多算法在设计时假设数据是完整无缺的，数据缺失可能引发模型失效或性能下降。国内外对于缺失数据处理的研究已经取得了一定进展，涵盖了统计学方法（如平均值、中位数填充、回归预测）、数据挖掘技术（如KNN填补、聚类方法）、以及深度学习方法（如神经网络自编码器、变分自编码器等）。 熊中敏、郭怀宇和吴月欣三位作者在《计算机工程与应用》杂志上发表的这篇综述，系统梳理了缺失数据处理的不同策略，包括缺失值检测（识别哪些数据缺失）、缺失值填充（选择合适的填充方式）、以及缺失数据建模（利用统计模型估计缺失值）。他们还探讨了缺失数据处理在实际应用中的效果评估和未来发展趋势，强调了跨学科合作的重要性，即结合统计学、机器学习和计算机科学的方法来解决复杂的数据缺失问题。 该研究得到了国家自然科学基金（41501419）和上海市地方院校能力建设项目的资助，作者熊中敏博士后作为主要贡献者，展示了对缺失数据处理问题深入理解与实践经验。值得注意的是，网络首发论文的严肃性要求，确保了学术成果的规范性和准确性，一旦录用定稿发布，内容不得随意修改，只能根据编辑规范进行必要调整。 缺失数据处理方法的研究综述不仅揭示了当前的研究现状，还为解决实际数据问题提供了宝贵的参考框架。随着技术的进步，未来的研究将更注重个性化、自适应的缺失数据处理策略，以及与其他AI技术的深度融合，以应对大数据时代下更为复杂的缺失数据挑战。