在实际场景中，我们拿到的数据通常是不完美的，比如存在缺失值。在这一章的最后，我们介绍了几种简单的处理缺失值的方法。其中，我们谈到了可以使用均值、中位数、众数、最大值、最小值等来对缺失值进行替代。现在，请大家思考：在面对缺失值的时候，如何决定应该使用均值、中位数、众数、最大值、还是最小值来进行替代呢？你可以分别举一个例子来说明吗？使用这种简单的替代法有哪些优缺点呢？
此外，除了简单的替代法，请大家查阅资料来探索还有哪些更“高级”的对缺失值进行处理的方法呢？它们各自有哪些优缺点呢？
简单提示：
（1）使用其他变量做出对当前变量的预测模型，然后对缺失值做出预测。
（2）对变量进行转化：例如把“性别”这一变量转化成三个变量，分别代表“是否男”、“是否女”、“是否缺失值”。