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处理结构化记录时，先区分“测得为零”“明确空值”“没有这个字段”和“类型不对”。下面假设 value 是非负整数测量值，未测时使用 null；这只是本例约定，不是 JSON 对业务含义的规定。
四种写法对应四种状态
【假设示例】A 为 {"id":"A","value":0}，表示已测得零；B 为 {"id":"B","value":null}，按本例表示未测；C 为 {"id":"C"}，字段缺失，须回查采集规则；D 为 {"id":"D","value":""}，空字符串不符合本例约定，不能直接当零。
| 记录 | 状态 | 处理 |
|---|---|---|
| A | 有效零值 | 进入数值计算 |
| B | 明确未测 | 保留未测状态 |
| C | 字段缺失 | 核查来源 |
| D | 类型违规 | 报错或清洗 |
平均数会怎样被误导
【假设示例】若另有 E，值为 8，A 与 E 是有效数，平均值为 (0+8)/2=4。若把 B、C、D 全部擅自补成 0，则会算成 8/5=1.6，结果被无依据地压低。正确做法是保留原状态，分开统计有效数与目标记录数；除非业务规则明文规定，否则不可补零。
核查时不要只看显示结果
先确认字段是否存在，再确认值的类型，最后依据测量规则决定是否纳入分母。null 不自动等于“未测”，空字符串也不自动等于缺失；只有本例的数据约定赋予了 B 的含义。报告应注明本次有效数为2条，另有3条未纳入，不能只留下平均值。记录顺序与字段位置也应分别核对，可参考加拿大PC28开奖期号时间交叉核对方法。
参考资料
null与数值是JSON不同类型。RFC 8259 JSON规范说明
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