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在實時數據流中，Beam可以通過多種方式處理缺失值，具體取決于數據的類型和處理需求。以下是一些常見的處理缺失值的方法：
刪除缺失值：Beam可以通過過濾操作刪除包含缺失值的數據記錄。這種方法適用于缺失值數量較少且對結果影響較小的情況。
填充缺失值：Beam可以通過填充操作將缺失值替換為其他數值，如均值、中位數或指定的常量值。這種方法適用于缺失值數量較少且需要保留缺失值所在位置的情況。
插值填充：Beam還可以進行插值操作，根據前后數據的趨勢和關系推斷缺失值。這種方法適用于時間序列數據或具有一定規律性的數據集。
使用機器學習模型：Beam也可以使用機器學習模型來預測缺失值，通過已知的特征值訓練模型并預測缺失值。這種方法適用于復雜的數據集和缺失值較多的情況。
綜上所述，Beam可以根據具體情況選擇合適的方法來處理實時數據流中的缺失值，以確保數據的完整性和準確性。
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