在海量数据分析过程中,数据质量往往决定数据分析结果的可靠性,影响数据在模型算法上的应用。因此,提高数据质量成为备受关注的问题。影响数据质量的关键因素就是缺失数据。在模型的应用中,缺失数据会造成分析结果的偏差甚至导致错误结论。所以,在统计研究中将缺失数据作为重要的研究对象。现实数据通常是不平衡的,在数据挖掘中经常存在不平衡数据分类问题。所谓不平衡数据,是指数据集中各类别的样本数目极不均衡。与多数类样本相比,少数类样本中可能包含更为重要的信息,带来的价值远远超过多数类。由于传统分类算法默认数据处于平衡状态,应用在不平衡数据时会过多关注多数类,导致少数类的分类性能下降,使得到的分类结果不具代表性甚至无效。因此,研究缺失数据和不平衡数据分类问题具有重要的现实意义。本文针对复杂数据的处理,利用C-Vine copula模型描述数据之间的相关结构,提出了基于C-Vine copula的缺失数据处理方法和虚拟样本生成算法,分别对缺失数据和不平衡数据进行研究。首先,在缺失率为10%、30%、50%和70%时,利用删除法、均值插补法、随机森林插补法、多重插补法、K最近邻插补法及分类回归树插补法处理有缺失的数据集,比较C-Vine copula贝叶斯分类器（CVC）和朴素贝叶斯分类器的分类性能,并说明各缺失数据处理方法对CVC的影响。然后,根据C-Vine copula的相关知识和逆采样方法,在数据集有缺失的情况下对CVC进行优化,提出C-Vine copula缺失数据填补方法,并与常用的缺失数据处理方法对比,结果表明:与其他缺失数据处理方法相比,C-Vine copula缺失数据填补方法能够有效填补缺失数据。最后,将C-Vine copula缺失数据填补方法拓展到多维不平衡数据分类问题中,对不平衡数据集的少数类生成虚拟样本,使数据集各类别数目达到平衡。在人造数据集和实际数据集中分别应用C-Vine copula虚拟样本生成算法和SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN处理不平衡数据分类问题,实验结果表明利用C-Vine copula虚拟样本生成算法处理不平衡数据分类问题具有更高的合理性,具体表现为算法所生成的虚拟样本更加符合原始样本特征,提高了传统分类器对不平衡数据的分类性能。