在处理缺失数据时，以下模型都可以用于缺失值填补，但其中一些方法更为常见和有效：

A: 随机森林 (Random Forest)
B: Xgboost
C: KNN (K-Nearest Neighbors)
D: PCA (Principal Component Analysis)

正确答案是：A: 随机森林、B: Xgboost、C: KNN。

**专业分析：**

1. **随机森林 (Random Forest)**：
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对其结果进行平均或投票来提高预测性能。它可以用于缺失值填补，通过使用其他特征来预测缺失值。随机森林的优势在于其强大的预测能力和对数据分布的良好适应性。

2. **Xgboost**：
Xgboost是一种提升树（Boosting Tree）模型，具有很强的预测能力和处理复杂数据的能力。与随机森林类似，它也可以用于预测缺失值。Xgboost的优势在于其高效的计算和良好的预测性能。

3. **KNN (K-Nearest Neighbors)**：
KNN是一种基于实例的学习方法，通过寻找与缺失值最相似的K个邻居，并使用这些邻居的值来填补缺失值。KNN方法简单直观，适用于小规模数据集，但在大规模数据集上计算成本较高。

4. **PCA (Principal Component Analysis)**：
PCA是一种降维技术，主要用于数据压缩和特征提取。它不直接用于缺失值填补，但可以在数据预处理阶段帮助识别和处理缺失数据。PCA通过找到数据的主成分，可以减少数据的维度，从而间接地帮助处理缺失值。

综上所述，随机森林、Xgboost和KNN都是常见且有效的缺失值填补方法，而PCA主要用于数据降维和特征提取，不直接用于缺失值填补。