在數(shù)據(jù)清理過程中，處理缺失值的方法包括以下幾種：

A: 估算（Imputation） - 這是通過使用統(tǒng)計方法（如均值、中位數(shù)、眾數(shù)插補）或預測模型（如回歸插補、KNN插補）來估算缺失值。

B: 整例刪除（Listwise Deletion） - 這種方法是刪除任何包含缺失值的整個觀測記錄。這種方法簡單，但可能導致數(shù)據(jù)量的顯著減少，尤其是當缺失值較多時。

C: 變量刪除（Variable Deletion） - 這種方法是刪除包含缺失值的整個變量（特征）。這種方法適用于當某個變量的缺失值比例非常高，且該變量對分析的重要性較低時。

D: 成對刪除（Pairwise Deletion） - 這種方法在計算統(tǒng)計量時，僅使用那些在計算中所需變量上沒有缺失值的觀測記錄。這種方法可以保留更多的數(shù)據(jù)，但可能導致不同分析之間樣本量不一致。

從上述分析來看，所有選項（A、B、C、D）都是處理缺失值的常用方法。因此，正確答案是A、B、C、D都可以是處理缺失值的方法。具體選擇哪種方法需要根據(jù)數(shù)據(jù)的具體情況和分析目標來決定。