顧名思義，一般而言，我們正在處理不完整的數據。
例如，在客戶輸入的個人信息中，正確輸入了公司名稱，職位，部門名稱，地址等多少種情況？ 一％？ 如果您有100萬人的數據，則可以說輸入了10,000人的數據不正確。
讓我們進一步分解示例，並討論上面示例中的位置。 訪問它的最簡單方法（這很簡單，但是需要大量的手動工作）是：
一。 從一百萬個數據輸出頭寸分佈
2。 逐一檢查>>例如，“員工”是“涼是不是錯誤地標記為“，”“誇張”是“破碎“未標記為...”
3。 檢查完所有內容後，編寫一個簡單的（？）程序。 如果您使用的是SAS程序，則它將如下所示：
如果Position =“ Siwon”，則Position_1 =“ Employee”;
否則，如果position =“ breakdown”，則為position_1 =“ manager”;
否則.....; / *我必須重複幾次，對嗎* /
else Position_1 =標題；
執行上述程序後，檢查位置/ position_1的數據（分佈），如果沒有問題，則使用position_1。
4。 但... 如果創建/添加了其他數據，則重複上述過程。你應該。
地址呢？ ”江南區“不”腎”，“東大門區“不”東達木古“ ... 還有許多其他難以想像的錯別字。
這些病例也可以出現在醫學領域。幸運的是，在註冊eCRF時，除非您通過下拉方法輸入疾病名稱（實際上，逐個單擊並下拉多個疾病，然後查找並單擊將是巨大的努力）。那沒有。
70-80％的數據分析可以稱為數據準備（包括預處理步驟）。 我敢說您可以執行這些準備步驟的速度和準確度將決定分析工作的質量。 在JMP Recode功能中拼寫錯誤的單詞您可以達到上述目的。
首爾地址數據庫使用以下方式糾正錯別字的示例
首先，假定DB中存在以下數據。 如您所見，前4個數據是錯誤輸入的數據，其餘4個數據沒有錯字。
如果沒有JMP Recode功能... 在上面的示例中，為了更改前四個錯別字，我們需要對每個錯別字進行更正的程序。 但是，如果您使用JMP怎麼辦？ 為了使這更容易首爾地址數據庫預先接收並創建JMP數據表（請參見下面的屏幕快照，也作為附件提供）。
全部都準備好了。 請嘗試以下操作（最後還附有簡短的視頻內容）。
一。 從錯誤輸入的“ JMP數據表”中選擇城市，縣和地區變量（單擊鼠標）
2。 JMP >> Cols >>重新編碼
3。 單擊“重新編碼”窗口中的RTM（紅色三角菜單）>>高級>>選擇最近
4。 選擇表格>>選擇首爾
5， 選擇城市或地區後確定
6。 修改完成
[視頻]使用JMP Recode功能糾正錯別字
