处理表格中的缺失值是一个重要的数据预处理步骤，特别是在使用Excel进行数据分析时。以下是几种常见的处理方法，结合了找到的参考内容和一般实践：
1. 发现缺失值:
可以通过直接筛选或使用“定位空值”功能来快速识别表格中的缺失值。在Excel中，筛选空值的快捷键是“Ctrl+Shift+L”，而定位空值则通过“开始”菜单下的“查找与选择”>“定位条件”选择“空值”。
2. 直接删除:
如果缺失值较少且不影响整体数据代表性，可以选择删除含有缺失值的行或列。但这种方法可能会导致信息损失，尤其是在删除后样本量显著减少时。
3. 保留缺失值:
保留缺失值适用于当缺失值本身携带信息，或者删除会导致重要样本丢失的情况。需要深入理解数据背景来决定是否适用。
4. 寻找替代值:
平均值填充：对于数值型数据，可以用该列的平均值、众数或中位数来填充缺失值。条件平均值填充更为精细，仅考虑与缺失值所在行特征相似的其他行的平均值。
特殊值填充：将缺失值统一填充为“未知”或其他特定标识符，适用于非数值型数据，表明缺失本身就是一种信息。
统计模型填充：利用回归分析、插值等统计方法预测缺失值，适用于有明显规律的数据集。
Excel手工补全：选中空值，使用“定位条件”找到空值后直接输入值，配合Ctrl+Enter快速填充。
5. 趋势填充:
对于按时间序列或有明确趋势的数据，可以使用Excel的图表分析趋势，然后利用填充功能自动填充缺失数据点，比如等差或等比序列填充。
6. 不处理:
在某些情况下，如果模型能够处理缺失值（如某些机器学习算法），或者缺失值占比极小，可能选择不处理。但这通常不是首选方法，因为可能影响分析的准确性。
选择哪种方法取决于数据的特性、缺失值的分布、分析的目的以及业务需求。在实际操作中，建议先尝试删除缺失值并建立基础模型，然后逐步尝试不同的填充方法，观察模型性能的变化，以确定最佳处理策略。
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