一、缺失值如何处理？
1 、缺失值定义？
1） 取值失败，没有对应的数值，属于系统类缺失；
2） 计算过程中，影响计算（如除数为0），为了使计算能够正常的进行，返回缺失值。该处属于自定义的缺失值；
2、 对于缺失值，计算过程中的处理方案？
1）、如果缺失值的比例占样本的比例较少（低于10%），则可以采用均值、众数、差值等方式进行填充。若在分箱过程中，则可以将该类缺失值，用分箱占比做大的一组进行映射；
2）、如果缺失值的比例占样本比例较高（超过50%），则此类缺失值，不建议采用其他的数值进行填充。若在分箱过程中，则可以将该类缺失值，单独为一个分组进行映射；
3）、如果缺失值，在业务逻辑上存在一定的有效性，则按照相应的业务情况进行处理；
二、分箱常见的方法有哪些？
1、等样本法
此种方法主要考虑的是让样本分布均匀，主要针对于样本较少的常见可以采用此方法。进行初步分组，然后结合实际的需求进行下一步的合并与拆分，按照卡方法、决策树、专家意见等方法进行合并
2、等间距法
3、离散变量