数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果的不准确，以下从缺失值产生的原因及影响等方面展开分析。

（1）缺失值产生的原因

1）有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大。

2）有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写或对数据理解错误等一些人为因素而遗漏，也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障等非人为原因而丢失。

3）属性值不存在。在某些情况下，缺失值并不意味着数据有错误。对一些对象来说某些属性值是不存在的，如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入等。

（2）缺失值的影响

1）数据挖掘建模将丢失大量的有用信息。

2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴涵的规律更难把握。

3）包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。

（3）缺失值的分析

使用简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性的个数，以及每个属性的未缺失数、缺失数与缺失率等。

从总体上来说，缺失值的处理分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理3种情况，将在4.1.1节详细介绍。