اغلب مجموعه داده های مربوط به داده کاوی دارای داده هایی با مقادیر داده گمشده (Missing Values) می باشند. چگونگی برخورد با داده گمشده و نیز ارائه راهکارهایی مبتنی بر تخمین مقدار مربوط به داده گمشده، منجر به بروز یک مسئله بسیار مهم در زمینه داده کاوی شده است. در بین الگوریتم های داده کاوی، الگوریتم C4.5، به دلیل کارآیی، استفاده در کاربردهای مختلف داده کاوی و نیز توانایی در کار کردن و تخمین مقدار داده گمشده در مجموعه داده ها، به طور مکرر مورد استفاده قرار گرفته است. پژوهشگران و محققان روش ها و الگوهای متعددی جهت برخورد با مقادیر داده گمشده و تخمین مقدار آن در مجموعه داده های الگوریتم C4.5 ارائه داده اند که هر یک از روش ها به نحوی موجب افزایش دقت درخت تصمیم و در نتیجه تولید یک درخت تصمیم موثر و کاراتر شده است. لذا در مقاله حاضر به بررسی و مرور روش ها و راهکارهای ارائه شده و نیز دقت به دست آمده از هریک از روش ها، خواهیم پرداخت.