「缺失值」是統計學和數據分析中常用的術語，指的是在數據集中缺少的數據項。這種缺失可能是由於多種原因造成的，例如數據收集過程中的錯誤、受訪者未能回答某些問題或數據在處理過程中丟失。缺失值的存在可能會影響數據分析的結果，因此在進行數據分析時，通常需要採取措施來處理這些缺失值。
指在數據集中應該存在但實際上缺失的數據項。這種情況常見於調查數據或實驗數據中，可能因為受訪者未回答某些問題或數據未被正確記錄。數據分析中，缺失值的處理至關重要，因為它們可能影響分析結果的準確性。
例句 1：
這個數據集有許多缺失值，需要進行清理。
This dataset has many missing values that need to be cleaned.
例句 2：
在進行回歸分析之前，必須處理缺失值。
Missing values must be addressed before performing regression analysis.
例句 3：
我們使用插補法來填補缺失值。
We used imputation methods to fill in the missing values.
在數據庫和編程中，通常用來表示一個變量或數據項沒有值或未定義的狀態。這種情況可能是因為數據尚未被賦值或資料的缺失。處理 null 值是數據清理和預處理的重要步驟。
例句 1：
在數據庫中，null 值表示該欄位沒有資料。
In the database, a null value indicates that there is no data in that field.
例句 2：
我們需要檢查所有的 null 值以確保數據的完整性。
We need to check all the null values to ensure data integrity.
例句 3：
當數據為 null 值時，計算可能會出錯。
When the data is a null value, calculations may fail.
指數據集中的某些數據項缺失或不完整，這可能會影響分析的結果。這種情況可能發生在調查、實驗或數據收集過程中，導致某些必要的信息未被記錄。
例句 1：
這份報告的數據不完整，無法得出結論。
The data in this report is incomplete, making it impossible to draw conclusions.
例句 2：
我們需要收集更多的數據來填補不完整的部分。
We need to collect more data to fill in the incomplete parts.
例句 3：
不完整的數據可能會導致錯誤的分析結果。
Incomplete data can lead to erroneous analysis results.
用來描述在數據集中缺失的部分，通常是指某些特定類型的數據或時間段的數據未被收集。這些數據缺口可能會影響研究的可靠性或結果的解釋。
例句 1：
這項研究存在數據缺口，影響了結果的可靠性。
This study has data gaps that affect the reliability of the results.
例句 2：
我們需要填補這些數據缺口，以獲得更準確的分析。
We need to fill these data gaps to obtain a more accurate analysis.
例句 3：
數據缺口可能會導致我們無法全面理解問題。
Data gaps may prevent us from fully understanding the issue.