建模前盡可能保留原始信息。

處理缺失數(shù)據(jù)時(shí)，需要根據(jù)具體情況和業(yè)務(wù)需求選擇合適的策略。對于“您的愛好”這一列占70%缺失值的情況，以下是對各選項(xiàng)的分析：

### A: 建模前先將這個(gè)變量刪除
- **優(yōu)點(diǎn)**: 簡化模型，減少計(jì)算復(fù)雜度。
- **缺點(diǎn)**: 可能丟失有用信息，尤其是如果少數(shù)填報(bào)的數(shù)據(jù)中包含重要的特征信息。

### B: 將這一項(xiàng)沒有填寫的客戶歸為第6類
- **優(yōu)點(diǎn)**: 保留所有數(shù)據(jù)，不丟失信息，模型可以識(shí)別缺失數(shù)據(jù)作為一種特定的特征。
- **缺點(diǎn)**: 如果缺失不是一種有意義的類別，可能導(dǎo)致模型復(fù)雜化。

### C: 用前5項(xiàng)的眾數(shù)替換缺失值
- **優(yōu)點(diǎn)**: 簡化處理，通過填補(bǔ)最常見的值減少缺失影響。
- **缺點(diǎn)**: 如果眾數(shù)不是大部分客戶的真實(shí)情況，可能導(dǎo)致模型偏差。

### D: 提出這部分未填寫愛好的客戶信息
- **優(yōu)點(diǎn)**: 專注于完整的數(shù)據(jù)集，專門分析沒有填寫的客戶是否有一致的特征或行為模式。
- **缺點(diǎn)**: 丟失大量客戶數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致樣本偏差。

### 結(jié)論
**B: 將這一項(xiàng)沒有填寫的客戶歸為第6類** 是一個(gè)更為靈活的處理方式。通過這種方式，可以保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，同時(shí)允許模型識(shí)別缺失本身作為一個(gè)潛在的特征。這種方法在不丟棄大量數(shù)據(jù)的情況下提供了一種簡單而有效的建模策略。具體選擇還需結(jié)合業(yè)務(wù)需求和模型效果進(jìn)行驗(yàn)證。