Какие методы можно использовать для заполнения пропущенных данных, и каковы последствия невнимательного заполнения данных?

Сначала - ответ: Методы, используемые для заполнения пропущенных данных следующие ( одно слово в ответе может содержать в решении много страниц) -

метод исключения;

методы заполнения пропусков по среднему и по регрессии;

методы множественного восстановления данных и метод максимального правдоподобия.

Теперь обратите внимание на это -

Дело в том, что пропущенные данные - это отдельная очень важная задача. Решение этой проблемы иногда сравнимо с решением самой задачи с данными как таковой.

При обучении решать задачи "машинного обучения" обычно выбирают сложные задачи, на которых можно увидеть, что нельзя пренебрегать пропущенными данными и как кардинально меняется результат, если сделать неверные допущения. Есть специальные базы данных на которых можно тренировать ваши гипотезы и методы для заполнению пропущенных данных.

Если у вас браузер Яндекс, то можно пользоваться автозаполнением. Оно находиться в Настройках. Но следует внимательность при заполнение, потому что иногда некоторые формы сложно изменить.