タイトルの表現のように、一般的に私たちは完璧ではないデータを扱うされます。
たとえば、顧客が入力した個人情報のうち職場名、役職、部署名、住所などが正しく入力されている場合はどのようにでしょうか？ 1％？ 100万人のデータがある場合は、万人のデータがよくない入力されていると話をすることができます。
例えば、より細分化して、上記の例の中で役職に声をかけてみましょう。 最も簡単（？ソンスィプ長いが、かなり多くの手作業が必要になるでしょう）アクセスすることができる方法は、次のとおりです。
1。 100万個のdataから役職の分布を出力
2。 いちいち一つずつ確認>>たとえば、 "社員"が "クール"として誤って表記ドゥェジンなかったか、「課長」が"故障"と表記ドゥェジンていないことなど...
3。 多確認後は簡単（？）したプログラムを組む。 SASをprogramなら次のようにです。
if役職= "クール" then役職_1 = "社員";
else if役職= "故障" then役職_1 = "課長";
else if .....; / *何度も繰り返す必要がありでしょう？* /
else役職_1 =役職;
上記のプログラムを実行した後役職/肩書き_1のデータ（分布）を確認し、異常がない場合、役職_1を使用します。
4。 しかし... もし、別のデータが作成/追加されると、上記の手順を繰り返し必要があります。
アドレスであれば、どうでしょうか？ "江南区"ではなく"川ナング"、"東大門区"ではなく"ドンダフレーズ「... など想像できないいくつかのミスが生じる可能性があります。
これらの事例は、医薬の分野でも多く表示されることがあります。 eCRFを登録する際に喜んでジルビョンミョンをdrop-down方式で入力（実際にはその数多くの病気をいちいちクリックしてdrop-downして、検索してクリックしても膨大な手間であるはずです）しない限り、仕方なく誤字脱字が生じることしかありません。
Data分析の70〜80％は、データの準備（前処理段階を含む）とすることができます。 これらの準備手順をどのよう迅速かつ正確に行うことができるかが、皆さんの分析業務の質を決めることができるとことを保証することができます。 皆さんは、JMPのRecode機能Fixing Misspelled Wordsを介して申し上げた目的を成し遂げることができます。
ソウル特別市住所DBを活用した誤字の修正事例
まずDBに以下のようなデータがあると仮定します。 ご覧のように、最初の4つのデータは、エラー入力されたデータであり、残りの4つのデータは、誤字脱字がありません。
もしJMPのRecode機能がない場合は... 上記の例では、最初の4つの誤字を変更するために、各誤字別修正してくれるプログラミングが必要です。 しかし、JMPを使用する場合は？ これ簡単にするために、ソウル特別市住所DBを受け、JMP data tableであらかじめ作成して配置します（下のスクリーンショットを参照、添付ファイルとしても提供します）。
すべての準備は終わりました。 以下のように実行してみてください（簡単に動画の内容も最後に一緒に添付します）。
1。 エラー入力されたJMP Data Tableで市郡区の変数を選択（マウスクリック）
2。 JMP >> Cols >> Recode
3。 RecodeウィンドウでRTM（Red Triangle Menu）をクリック>> Advanced >> Choose Closest
4。 Choose Table >>ソウル特別市を選択
5。 市郡区を選択し、[OK
6。 修正完了
[動画] JMP Recodeの機能を活用した誤字の修正
