正确答案是：C: 数据清洗

### 专业分析

在数据分析和机器学习流程中，数据处理是一个至关重要的阶段。整个流程通常可以概括为以下几个阶段：

1. **业务理解**：
- 这是最初阶段，旨在理解业务需求和目标。此时不涉及数据操作。

2. **数据收集**：
- 收集相关的数据，以供后续分析和建模使用。

3. **数据清洗**：
- 这个阶段处理收集到的数据，使之具备可用性。主要任务包括：
- 处理缺失值：缺失值会导致数据分析结果不准确，因此在此阶段需要识别和处理这些缺失值。
- 处理异常值、重复数据和不一致的数据格式等问题。

4. **探索性数据分析（EDA）**：
- 进行初步的数据分析，以发现数据中的模式、关系和特征。

5. **特征工程**：
- 提取和转换数据中的特征，以便更好地输入模型。例如，数据标准化、独热编码等。

6. **建模预测**：
- 使用清洗和准备好的数据来训练机器学习模型。

7. **模型评估与选择**：
- 评估模型的性能，并选择最佳模型进行部署。

8. **模型修正与优化**：
- 对模型进行调整和优化，以提高其性能。

综上所述，缺失值的处理是数据治理中的一个子任务，通常属于数据清洗环节。在数据清洗中，缺失值可以通过删除、插值、填充等方法来处理，以保障数据分析和模型训练的质量。