缺失值处理
（1）删除：缺失比例较小的情况，可以直接删除含有缺失值的记录。
（2）填充：常用方法包括使用如平均值、中位数、众数、常数填充均值比较多，使用模型预测（如线性回归、决策树、KNN等）填充
（3）保留：对于缺失值本身具有含义（如问卷调查中的“不愿透露”选项），或者缺失比例极高、难以有效填充的情况，可以选择保留缺失值，并在后续分析中予以特殊处理。
异常值处理
（1）删除：对错误很明显的，跟实际不太相符合的、且异常的数量不大的情况下直接删除
（2）修正：对于由于录入错误、单位转换错误等原因产生的异常值，可以通过修正回填正确的值。
（3）标记：对于无法确定是否为异常值，或者异常值具有潜在研究价值的情况，可以将其标记为异常，供后续分析时参考。标记不应改变原始数据，而是通过附加字段记录异常状态。
重复值处理
（1）删除：保留一条或多条（如按时间戳、优先级选取）代表记录，删除其余重复记录。
（2）合并：将重复记录的非重复属性合并到一个记录中，如使用列表、集合、JSON对象等结构存储。合并需处理好数据冲突，如采用先到优先、最后更新优先等规则。
