模型预测法是利用已有的数据建立模型，通过模型来预测缺失值。这种方法可以充分利用数据的内在规律和关联，提高预测的准确性。常用的模型包括回归模型、决策树模型、神经网络模型等。这种方法适用于缺失值涉及重要变量且数据量足够的情况。但建模过程相对复杂，需要一定的数据和算法基础。
数据预处理的方法：数据清理、数据集成、数据变换、数据归约。数据清理 通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
不同的数据处理方式需要不同的硬件和软件支持，每种方式都有其独特性，应根据实际需求选择。 数据处理软件包括编程语言及其编译程序、文件系统和数据库系统，以及各种数据处理的应用软件包。 数据处理的安全性需要一整套数据安全保密技术来保证。 数据处理过程包括数据准备、处理和输出三个阶段。
一）数据的光滑 为了减少测量数据的统计涨落影响及地面偶然因素的影响，对原始测量数据进行光滑处理。消除随机影响。放射性测量数据光滑，最常用的光滑方法是多项式拟合移动法。
数据求和 对报表进行求和可以说是一个相当高频的操作了。比如，下图是一个对报表进行求和汇总（按行、按列、总计）的常规操作。
1、在定量分析方法中，数据处理是至关重要的步骤之一，它直接影响到实验结果的准确性与可靠性。数据处理方法主要包括数据离群（可疑）值的判断和数据评价。对于数据离群（可疑）值的判断，常用的方法有Q检验、4d法则、格拉布斯准则和迪克逊准则。Q检验是一种基于极差的统计方法，适用于小样本数据集。
2、描述性统计分析 描述性统计分析是最基础的定量分析方法，主要包括数据的整理、图表展示和概括性描述。通过这种方法，研究者可以了解数据的基本情况，如数据的集中趋势、离散程度以及数据的分布形态等。常用的描述性统计分析方法有均值、标准差、频数分布等。
3、定量分析的方法主要包括统计分析、回归分析、时间序列分析和假设检验。统计分析是利用数学统计方法对数据进行整理、描述和推断。
4、数学建模：数学建模是定量分析法中最基本的方法之一。通过抽象和简化现实问题，构建数学模型，并对模型进行分析和求解，以达到预测、优化或控制某一现象的目的。数学建模的应用范围广泛，例如在机械、电子、航空航天等领域中，常常需要建立物理模型的数学方程来预测某些物理现象。
5、描述性统计分析：描述性统计分析是定量分析中最基本的方法之一，它通过对数据的集中趋势、离散程度、偏态和峰态等指标的描述，来刻画数据的特征。具体包括均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等指标。假设检验：假设检验是定量分析的核心方法之一，它通过提出假设，利用样本数据来检验假设是否成立。
6、结论是，定量分析方法是一种强大的工具，它通过量化社会现象的特性、关联与变化，为企业管理提供深度洞察。在企业决策中，定量分析法尤为关键，它主要依赖于财务报表，通过数理手段进行数据处理，以揭示企业的信用状况。具体来说，定量分析方法包括多种实用手段。
