跪求数据处理方法！关于离散非整数变量！

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本人目前正在处理一个大数据，被解释变量是典型的离散数据，但是有很多是非整数和零值，查阅了一下离散选择模型的相关教材，虽然有排序选择模型（可以利用logistic回归），但如果被解释变量是非整数则回归无效的，也没有专门的处理方法。高铁梅（2009）提到可以利用@round取整处理，不知这样处理后，用计数模型是否合适。求高手解惑指导！
类似这样的数据结构：

0	0
0.70269	12.33193
0.559588	4.975706
0	0
0	0
0	0
0	0
0	0
0	0
0	0
0	0
0	0.443248
0.755078	2.516208
5.289764	0
0	0
0	0
0	0
0	0
0	0
0	0
0	0
1.915017	11.27652
0	3.952082
0	0
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0	0
0	0
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0	0
9.811001	0

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关键词：求数据处理 数据处理 处理方法 求数据 logistic回归 模型

这个可能要结合一下所研究问题的背景知识，我们这里只看到了你的数据。光从数据上看，用排序、分类logit或者计数模型都有可能是适用的，关键看你研究的问题，以及根据问题将数据变为排序、分类或计数型。

现在的主要问题似乎不是排序、分类或者计数或者零膨胀而是这么多非整数的离散数据能否有合理的方法是其满足前面这些模型的整数前提。简单的做取整处理是否可行？