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在数据分析中遇到数据缺失时的处理方式主要取决于缺失值的性质（随机缺失，完全随机缺失或非随机缺失），以及缺失程度和分析目标。常见的处理方法包括：

1. **删除法**：
   - 如果某个样本中有任何一项特征缺失，并且你决定剔除包含缺失值的数据点，那么有两种策略：一是只剔除该特定的观测（即某家公司某一年的缺失数据）；二是如果某家公司的数据频繁或严重缺失，则可能需要将整个公司的所有数据都剔除。选择哪种方式取决于缺失的程度、原因和分析需求。

2. **填充法**：
   - **均值/中位数/众数填充**：用样本中的平均值（对于连续变量）、中位数或众数值来填补。
   - **预测模型填充**：使用回归等方法，基于其他已知变量预测缺失的值。
   - **前向后向填充**：在时间序列数据中常用，利用相邻非缺失值进行填补。

3. **多重插补（Multiple Imputation）**：
   - 这是一种统计学上更严谨的方法。通过创建多个包含不同填充值的数据集来反映不确定性，每个数据集的缺失值都基于一定的随机性被填满，然后对这多个结果集分别分析，并综合结果。

4. **利用算法处理**：
   - 有些机器学习算法可以自然地处理缺失值（如决策树、随机森林等），不需要额外填补。

对于面板数据分析中的缺失值处理，以上方法同样适用。由于面板数据通常包含时间序列和横截面两方面的信息，选择处理方式时还应考虑时间连续性和个体一致性的影响。例如，在使用多重插补时，可能需要在模型中加入时间趋势或个体效应以更准确地反映数据的结构。

在实际操作中，选择哪种方法需综合考量缺失值的比例、类型及其对分析结果潜在影响等因素。对于论文中提到“剔除”缺失值的情况，具体剔除策略（仅剔除某次观测还是整个样本序列）通常会基于上述原则并在方法论部分明确说明。

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