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工业问题解决的统计思维
在本视频中，您将了解如何使用 Recode 来清理文件 Components.jmp 中的供应商名称。
首先，让我们使用“分析”菜单中的“分销”平台查看供应商名称。 您可以看到供应商有 10 个级别（或类别），并且有 10 个观察值是缺失值。
但是，您可以看到实际上只有五个独特的供应商。 拼写和大小写存在问题，您可以看到供应商 Cox 以两种不同的方式输入。
为了清理供应商名称，我们使用 Recode。
为此，我们右键单击供应商的列标题并选择重新编码。
供应商的当前值汇总在旧值下。 10 个缺失值位于顶部。 安德森被列三次。 一个值具有前导空格，而其他值的拼写略有不同。
让我们看看供应商 Hersh。 这也列出了三遍。 大小写和拼写存在一些问题。
为了清理分类数据的一些最常见问题，我们将使用红色三角形下方的选项。
例如，我们将选择 Convert to Titlecase 来解决大小写不一致的问题，我们将选择 Trim Whitespace 来删除前导空格。
为了解决其他一些问题，我们将采取捷径并对值进行分组。 例如，当我们选择 Anderson 的所有标签并单击 Group 按钮时，所有这些标签都被组合在一起。
我们还将对 Cox 和 Hersh 的标签进行分组。 现在有六个值：五个供应商，加上缺失值。
在许多分析中，不包括具有缺失值的观测值。 在分析中包含分类变量的缺失数据的一种技术是重新编码缺失值。
我们开工吧。 我们将使用 Missing 标签重新编码这些值。
现在，我们需要确定如何保存重新编码的值。 默认值是将值保存到新列。 另一种选择是将重新编码的值与用于重新编码的公式一起保存到公式列。 最后一个不推荐的选项是通过将重新编码的值保存在同一列中来覆盖当前值。
我们将选择公式列并单击重新编码。 新列供应商 2 已使用公式保存到数据表中。 该公式提供了您所做更改的跟踪。 如果您需要进行其他更改，也可以更新公式。
最后一步是绘制原始值和重新编码的值，以确保正确应用重新编码。 这看起来不错！
