null值可能由前端系统非必填项，如注册信息中的性别信息等产生，null值无法阅读者理解同时也无法被计算机正确识别使用。所以A、B、C是正确选项。

### 答案：A、B、C
**解析：**
关于空值（NULL值）的描述，以下分析基于其在数据分析中的影响和特性：

- **✅ A. 计算机无法确保计算结果**：
NULL值表示数据缺失或未知，在计算中会导致结果不可预测。例如：
- 在SQL中，任何涉及NULL的算术操作（如 `5 + NULL`）会返回NULL。
- 聚合函数（如 `SUM()` 或 `AVG()`）会忽略NULL行，但可能导致计算结果失真（如平均值被低估）。
计算机无法自动处理NULL的语义，因此计算结果可能不准确，需通过函数（如 `COALESCE` 或 `IFNULL`）显式处理。

- **✅ B. 阅读者无法得知空值位置上的正确信息**：
NULL值表示该位置数据缺失，阅读者只能知道“值不存在”，但无法得知原本应存储的正确信息（如缺失的用户年龄或收入）。这会影响分析的可解释性，因为缺失值的真实含义未知（可能是未填写、系统错误等）。

- **✅ C. 空值可能由前端系统非必填项产生**：
前端系统设计时，若字段未设置为必填项（如注册表单中的“可选地址”），用户跳过输入会导致数据以NULL存储。这是NULL值的常见来源，直接影响分析准确性（如用户画像分析缺失关键字段）。

- **❌ D. 空值行不能删除**：
NULL值行**可以删除**（如使用SQL的 `DELETE FROM table WHERE column IS NULL`）。但需谨慎：
- 删除可能引入偏差（例如，删除所有“收入为NULL”的行会导致样本失真）。
- 是否删除取决于分析目标（如数据清洗时移除无效记录），但技术上并非“不能删除”。该选项错误，因为它使用了绝对化表述。

**总结**：NULL值会显著降低分析准确性，正确选项为A、B、C。处理NULL值时，推荐方法包括数据清洗（填充默认值、插补）或业务规则优化（如前端设置必填项）。