Разработчики, занимающиеся вменением недостающих данных, разрабатывают стратегии работы с неполными данными в наборах данных. Они используют различные статистические методы и методы машинного обучения для оценки недостающих значений. В их задачи входит выявление закономерностей отсутствия данных, оценка влияния отсутствующих данных на результаты и выбор подходящих методов вменения, таких как среднее значение, медиана, мода, регрессия или более сложные методы, такие как вменение "горячих" и "холодных" данных, множественное вменение или метод максимального правдоподобия. Они гарантируют, что вмененные значения сохраняют общую целостность данных и не вносят смещения, что позволяет проводить точный анализ данных или моделирование.