Есть несколько методов, которые можно использовать для заполнения недостающих данных на основе существующих:

Интерполяция: этот метод можно использовать, если данные изменяются плавно. Интерполяция позволяет оценить пропущенные значения на основе близлежащих известных данных.

Экстраполяция: если данные имеют тенденцию к постепенному изменению, можно использовать экстраполяцию, чтобы оценить недостающие данные на основе уже имеющихся.

Метод k-ближайших соседей: этот метод основан на сравнении набора данных с соседними значениями и присвоении недостающих данных на основе ближайших соседей.

Прогнозирование временных рядов: если у вас есть временные данные, можно использовать методы прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA или SARIMA, чтобы заполнить недостающие данные.

В Excel можно использовать функции, такие как VLOOKUP, INDEX MATCH, IFERROR и другие, чтобы создать формулы для обработки недостающих данных. Однако, для более сложных методов может потребоваться использование специализированного программного обеспечения, такого как Python (с библиотеками pandas и scikit-learn) или R.