首先识别缺失值，通过ChatExcel导入文件并启用“缺失值检测”功能以高亮空单元格并生成报告；随后可选择删除含缺失值的行或列，设置阈值避免误删关键数据；对于数值型数据，可用均值或中位数填充，保持分布特征；时间序列数据推荐线性插值法，利用相邻值推算缺失项；最后支持自定义固定值填充，如用“0”或“N/A”统一替换空白单元格。
如果您在使用ChatExcel处理数据时发现某些单元格为空或存在异常值，这可能会影响后续的数据分析结果。缺失值的存在可能导致统计计算错误或模型训练偏差。以下是识别并处理缺失值的具体步骤：
一、识别缺失值
识别缺失值是数据清洗的第一步，目的是明确哪些单元格没有有效数据。ChatExcel能够自动检测空值或非数值类型中的异常标记。
1、打开需要处理的Excel文件，并将其导入ChatExcel系统中。
2、选择目标数据区域，点击“数据分析”功能模块。
3、在分析选项中启用“缺失值检测”，系统将高亮显示所有被识别为缺失的单元格。
4、查看报告汇总，了解每列中缺失值的数量及占比情况。
二、删除含有缺失值的行或列
当缺失数据的比例较小且不影响整体样本代表性时，可以直接移除这些记录以简化数据集。
1、在完成缺失值识别后，进入“数据清理”界面。
2、选择“删除含缺失值的行”或“删除含缺失值的列”操作模式。
3、设置阈值条件，例如仅当某行中缺失项超过50%时才执行删除。
4、确认操作前预览变更内容，确保不会误删关键信息。
三、使用均值填充缺失值
对于数值型变量，采用该列已有数据的平均值进行填补是一种常见方法，有助于保持数据分布的基本特征。
1、选中包含缺失值的数值列。
2、在填充工具中选择“均值填充”选项。
3、系统会自动计算该列非空数值的算术平均数，并将所有空单元格替换为该均值。
4、保存更改并导出更新后的表格文件。
四、使用中位数填充缺失值
当中间值比平均值更能代表数据集中趋势时（如存在极端离群点），推荐使用中位数代替均值进行填充。
1、定位到需要处理的目标列。
2、在填充策略中选择“中位数填充”功能。
3、系统将自动排序非空值并取中间位置的数值作为填充依据。
4、执行填充操作后检查结果是否符合预期分布。
五、前后相邻值填充（线性插值）
适用于时间序列或有序数据，利用前后已知数据点进行线性推断，提升填充准确性。
1、确保数据按正确顺序排列，如按日期升序组织。
2、选择需填充的连续数值区域。
3、启用“线性插值”功能，系统将根据上下两个最近的有效值进行比例计算。
4、应用插值结果并核对关键节点的合理性。
六、自定义固定值填充
在特定业务场景下，可设定统一的默认值来替代所有缺失项，例如用“0”表示未发生交易。
1、进入“批量填充”设置面板。
2、输入希望使用的固定值，如“N/A”、“0”或“未知”等文本或数字。
3、指定作用范围，可以是整个工作表或选定区域。
4、执行填充命令，所有空白单元格将被替换为指定内容。
