随着信息技术的高速发展和人们获得数据途径的多样化,企业积累的数据飞速激增。由于这些数据里面隐含着很多有用的信息,可以通过数据挖掘来进一步的分析和充分的利用。但是很多的研究方法和模型都是基于理想的而非现实的数据集。各种原因导致了我们收集的数据存在很多质量问题,其中较为棘手的为数据缺失的问题。目前国内外的缺失数据的补全方法主要有以下几种:删除法、常量补全法、统计学补全法、简单值补全法和复杂估算值补全法。其中复杂值补全法因其最大程度上利用了当前已知数据,帮助预测缺失数据,从而获得了较好的补全精度。本文着重研究了复杂值补全法中广泛应用的朴素贝叶斯补全缺失数据的方法。但是朴素贝叶斯方法因对数据属性间做了独立假设,摈弃了数据属性间的关联性,导致了预测值不准确,形成了误差。本文针对朴素贝叶斯方法在数据补全方面固有的缺点,对其进行了改进,提出了含有修正因子的双尺度贝叶斯公式,并从理论上分析了双尺度贝叶斯公式可以很好的适应一般属性间的三种关联形式。双尺度贝叶斯算法主要针对分类数据,利用缺失属性值的后验概率和修正因子对缺失数据进行预测,然后使用最大概率填充MaxPost和概率分布填充PropPost进行具体的数据补全。最后本文选用了UCI的4个不同领域不同大小的实验数据集,进行了实验验证。实验通过三个评价指标验证了本文提出的双尺度贝叶斯补全方法比朴素贝叶斯补全方法更加准确和有效。