缺失数据和异常数据在数据分析和建模中是常见的问题，处理不当可能会影响到分析结果的准确性。以下是一些处理缺失数据和异常数据的方法：
处理缺失数据：（1）删除法：如果数据缺失的比例较小，可以直接删除缺失数据所在的行或列。如果缺失比例较大，删除会导致数据量减少，影响结果的可靠性。
（2）插值法：常用插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。插值法可以根据已有数据推算出缺失数据，但要注意插值方法的选择，不合理的插值方法可能会引入噪声。
（3）模型法：可以利用已有数据拟合模型，然后用模型预测缺失数据。这种方法需要对模型的准确性进行验证，否则预测结果可能会出现偏差。
处理异常数据：（1）删除异常值：可以直接删除异常值所在的行或列，但要注意异常值的判断标准。
（2）修正异常值：可以对异常值进行修正，例如用平均值、中位数、众数等代替异常值。
（3）离群值检测：可以利用统计方法或机器学习方法检测离群值。常用的统计方法有箱线图、3σ法则等，机器学习方法包括聚类、分类等。
需要注意的是，处理缺失数据和异常数据的方法要根据具体情况选择，不能一概而论。同时，处理结果也需要进行验证，确保处理后的数据可以满足分析需求。
引证来源：<a href="https://www.cnblogs.com/heyuqing/p/12390759.html">https://www.cnblogs.com/heyuqing/p/12390759.html</a>