在数据建模中，你如何处理缺失值和异常值？请举例说明你的处理方式。
处理缺失值
在数据建模中，处理缺失值的方式通常包括以下几种方法：
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删除缺失值：如果缺失值占比较小，可以考虑直接删除含有缺失值的样本或特征。
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插补缺失值：使用均值、中位数、众数等统计量填充缺失值，或者通过回归、插值等方法预测缺失值。
示例：对于一个数据集中的数值型特征，若缺失值较少，可以用该特征的均值来填充缺失值；对于分类型特征，可以用众数填充。
处理异常值
处理异常值的方式常包括以下几种方法：
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离群点处理：使用箱线图、Z-score等方法识别和处理异常值，并将其替换为合适的值。
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数据转换：对数据进行对数转换、分位数转换等，使其更加符合正态分布。
示例：在一个销售数据集中，存在一个极端异常值，可以使用箱线图识别并将其替换为该特征的上下限值。
以上方法可以根据具体业务和数据特点有所调整和细化，以确保数据建模的准确性和可靠性。