MICE 法则

MICE 法则是一种处理数据集中缺失数据的稳健、信息丰富的方法，通过一系列迭代的预测模型“填充”（估算）数据集中的缺失数据，直到收敛为止。该法则主要运用五种分析方法：

1. 二分法：将事物分为A和非A两个部分。

2. 过程法：将按照事情发展的流程，划分为几个阶段，适用于动态全局纵览。

3. 要素法：适用于说明事物整体特征，把一个整体分成不同的构成部分，从上到下，从内到外，从整体到局部，适用于对静态事物分析，例如竞品分析。

4. 公式法：适用于数据分析中，按照公式要素去分类。

5. 矩阵法：两个二分法相互组合，例如重要紧急、不重要不紧急、重要不紧急、不重要紧急。

MICE法则的插补准确性取决于数据集中的信息密度，没有相关性的完全独立变量的数据集不会产生准确的插补。