缺省值处理，先用回归或者神经元网络方法，把那些缺失的值给预测出来，预测的值可以当做缺省值来处理！你可以把具体的数据发给我看看吗？ycl-0536@163.com

楼上提出的是一种数据缺失比较高级的办法，呵呵，
其实我有几方面的建议：
一，可以考虑调换方法，有的方法可以允许缺失值的存在，或者对缺失值不敏感，这样就不用处理缺失值，因为，毕竟从任何方面讲，你都是在模拟数据，都是在填充数据是吧？准确性让人怀疑，也给文章留下话柄。
二是，其实缺失值的处理有很多思路，这个是我上传的缺失值处理的材料http://www.pinggu.org/bbs/thread-461813-1-1.html
三对于你的数值，都是财务数据，是不是可以考虑用相似的行业相似的产值的企业的均值来代替，当然了具体要看什么数据，呵呵
欢迎讨论，420948492

还有就是我觉得这22个指标也太多了，楼主可以用因子分析或者聚类的方法可以将指标确定在4-5个，因为很多的财务指标的相关性都是比较大的

3# 420948492

谢谢您，很有收获。
第三种方法取行业均值可能比较困难。
对您的第一种方法——可以考虑调换方法，我觉得操作性比较好。因为，我的模型已经做出了，效果比较好，对于错误数据——原始数据为0.0001的数据（实际绝不可能，例如：主营业务利润），我也按0.0001计算了，可能因为近30个样本点的22维指标中各只有0或1指标不对的原因吧。
但有一点不太懂，您说：“毕竟从任何方面讲，你都是在模拟数据，都是在填充数据是吧？准确性让人怀疑，也给文章留下话柄。”什么是填充数据？
第二个方法，我看PPT了。贝叶斯的两种方法比较合适，但具体在excel上修改似乎要手工？因为错误数据分散，没有集中于某个样本点或某个指标，这样，我可能得随机手工操作上千次，工作量比较大，您能指点一下操作方法么，谢谢^_^

2# ycl0536

请查收