对于缺失值的处理，从总体上来说有删除缺失值和缺失值插补，缺失值插补方法有：中位数/平均值/众数填充、直接填充0或-1、Knn插值、多变量插值、线性插值、随机森林

缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，针对不同的情况可以采取不同的方法。以下是对选项的分析：

A: 删除含有缺失值的数据
- **分析**：这种方法简单直接，但可能导致信息丢失，特别是在缺失值较多的情况下不建议使用。适用于少量缺失且随机分布的情况。

B: 均值填充
- **分析**：用均值填充缺失值相对保守，不会改变总体数据的均值，但可能会低估数据的方差，适用于缺失值少且数据分布较为正态的情况。

C: 随机森林算法填充
- **分析**：随机森林是一种机器学习方法，用于预测缺失值，考虑了数据的复杂结构，因此常常能提供比简单填充更准确的结果，适用于缺失率较高且数据有一定规律的情况。

D: 不处理
- **分析**：不处理缺失值在某些情况下可能是合理的，比如某些模型能够处理缺失数据，但一般来说，为了提高模型的性能，建议对缺失值进行处理。

**正确答案**：A, B, C
通过专业分析可知，A（删除）、B（均值填充）、C（随机森林算法填充）都是常见的缺失值处理方法。D选项虽然在特定情况下可行，但通常不建议。