小样本数据分析是数据挖掘领域的重点和难点,小样本数据通常存在样本容量较小、数据缺失、数据不平衡的问题。数据的缺失不仅会导致样本信息的丢失,难以保证样本质量,后续还会使得很多统计学习和机器学习方法无法应用于数据集。数据质量的好坏决定了统计分析的结果,如果不能对缺失数据进行适当的处理,那么最终的分析结果也很难具有代表性。另一方面,直接对不平衡数据进行训练分类时,由于样本类别比例差异过大,不仅无法使用传统的性能指标来评估分类效果,而且会导致分类器的性能大幅下降,难以构造具有较好性能的分类器。本文针对以上数据缺失和不平衡数据问题展开了深入研究,在MissForest填补算法的基础上进行改进,提高了数据填补的准确率和速度。采用数据重采样与集成学习分类相结合的方法对不平衡数据进行处理,提高了数据的分类准确率。本文首先论述了数据缺失和不平衡数据的相关基础理论,分析了产生相关问题的原因。针对数据缺失问题,介绍了两大类常用的填补方法,分别是基于统计学习和基于机器学习的方法,并重点对机器学习相关方法进行了对比研究。通过分析数据内部属性的相互关系,在传统的机器学习填补算法上进行改进,提出了基于相关性的改进MissForest填补算法。该算法针对不同缺失率下的特定地区受关注人员信息数据集,相比于传统算法具有更好的填补效果。在不平衡数据处理方面,本文主要从数据层面进行研究,比较分析了多种数据重采样方法。针对小样本数据的特点,选择混合采样方法SMOTE Tomek进行数据预处理,优化了数据集中各类样本比例。在后续数据分类阶段,主要使用了集成学习算法,结合多个基学习器的训练结果,优化不平衡数据的分类结果,并与其它算法进行对比实验,最终选取的LightGBM算法针对特定地区受关注人员信息数据集具有较好的分类效果。最后,根据项目需求,本文整合了缺失数据填补和数据分类模块,开发了小样本数据处理软件系统,并对系统的功能进行演示。对填补性能和分类性能进行了系统的测试,其结果满足预期目标,验证了本文所使用的相关算法对小样本数据特征分析的有效性和适用性。