根据列出所需值的表列确定每个ID的缺失值

是一个数据处理问题，可以通过以下步骤来解决：

确定缺失值：首先，需要检查每个ID对应的表列，找出其中缺失的值。缺失值可以是空白、NULL、NaN等。
分类缺失值：根据缺失值的类型和原因，可以将缺失值分为不同的类别。常见的缺失值类别包括完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失等。
缺失值处理方法：根据缺失值的类别和数据的特点，选择合适的缺失值处理方法。常见的处理方法包括删除缺失值、替换缺失值、插补缺失值等。
应用场景：缺失值处理在数据清洗、数据分析和机器学习等领域都非常重要。在数据清洗中，处理缺失值可以提高数据的质量和准确性；在数据分析中，处理缺失值可以避免对结果产生偏差；在机器学习中，处理缺失值可以提高模型的性能和预测能力。
腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列的数据处理和分析产品，可以帮助用户处理缺失值和进行数据清洗。其中，腾讯云数据湖分析（Data Lake Analytics）可以用于大规模数据的清洗和分析；腾讯云数据仓库（Data Warehouse）可以用于数据的存储和查询；腾讯云机器学习平台（Machine Learning Platform）可以用于构建和训练机器学习模型。

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