公衛體檢系統填充法中的均值填充和眾數填充在處理缺失值時各有特點和適用場景，以下是兩者的主要區別：
一、定義與計算方法
1、均值填充：
定義：公衛體檢系統均值填充是利用缺失值所在屬性列中已存在值的均值來填補缺失值。
計算方法：計算缺失值所在屬性列中所有已存在值的平均值，然后用這個平均值來替換該列中的缺失值。
2、眾數填充：
定義：公衛體檢系統眾數填充是使用缺失值所在屬性列中已存在值的眾數（即出現次數最多的值）來填補缺失值。
計算方法：找出缺失值所在屬性列中已存在值的眾數，然后用這個眾數來替換該列中的缺失值。
二、適用場景與特點
1、均值填充：
適用場景：均值填充適用于數值型數據，特別是當數據分布較為均勻時。它假設缺失值周圍的數值是圍繞均值波動的，因此用均值來填補缺失值是合理的。
特點：均值填充簡單易行，計算量小。但缺點是可能會引入新的偏差，特別是當數據中存在極端值時，均值可能會受到這些極端值的影響，導致填補后的數據不夠準確。
2、眾數填充：
適用場景：眾數填充適用于分類數據或具有明顯眾數的數值數據。它假設缺失值最有可能取的是該屬性列中出現次數最多的值。
特點：眾數填充能夠保持數據的類別分布不變，因此在處理分類數據時較為有效。但缺點是當數據分布不均勻或存在多個眾數時，眾數填充可能無法準確反映數據的真實情況。
三、選擇建議
公衛體檢系統在選擇均值填充還是眾數填充時，需要根據數據的性質、缺失值的數量和模式以及對分析結果可能產生的影響等因素進行綜合考慮。以下是一些建議：
對于數值型數據且數據分布較為均勻時，可以考慮使用均值填充。
對于分類數據或具有明顯眾數的數值數據時，可以考慮使用眾數填充。
在處理缺失值之前，最好先對數據進行探索性分析，了解數據的分布情況和缺失值的模式，以便選擇最合適的填充方法。
如果數據中存在極端值或異常值，可能需要先對這些值進行處理（如刪除、替換或平滑等），然后再進行缺失值填充。
綜上所述，公衛體檢系統均值填充和眾數填充在處理缺失值時各有優缺點和適用場景。在實際應用中，需要根據具體情況選擇最合適的填充方法。
