简述缺失值填补的思路。

第一个思路是利用包含缺失值的变量自身的信息进行填补，主要形式为使用该变量的非缺失部分构造简单统计量，并用该统计量填补缺失部分。第二个思路是同时利用包含缺失值的变量自身的信息和其他变量的信息，建立机器学习模型，基于该模型对缺失值变量的预测结果进行填补。