データインピュテーションは欠損値を統計的・機械学習的手法で補完する技術です。欠損メカニズムの分類、主要な補完手法、選択基準、注意点を体系的に解説します。
欠損データ処理（Missing Data Handling）は、データセット中の欠損値を適切に検出・分類し、除去や補完によって分析精度を確保する前処理手法です。欠損パターンの分類、主要な補完手法、判断基準をコンサルタント向けに解説します。