Обрабатывать пропущенные значения в данных важно по нескольким причинам: 1

• Пропущенные значения могут исказить данные. 1 Если в них много пропусков, результаты исследования будут казаться ненадёжными читателю отчёта, даже если пропуски не искажают данные. 1
• Отсутствие данных снизит прогностическую способность модели. 2 Если применять алгоритмы с отсутствующими данными, то в оценке параметров будет допущена погрешность. 2
• Пакеты с реализациями статистических моделей обычно не умеют обрабатывать пропущенные значения самостоятельно. 1
• Ни один статистический тест не может быть математически вычислен с учётом пропущенных значений. 1

Оценивая причины возникновения пропусков и зная особенности набора данных, можно выбрать наиболее подходящий метод работы с ними. 3 Это поможет повысить точность анализа и качество результатов работы. 3