正如标题所述，通常我们处理的数据并不完美。
例如，在客户输入的个人信息中，公司名称、职位、部门名称、地址等多久会输入正确？ 一％？ 如果你有100万人的数据，你可以说10000人的数据输入错误。
让我们进一步分解这个例子，谈谈上面例子中的位置。 最简单（？简单，但非常手动）的方法是：
一。 从 100 万条数据中输出仓位分布
2. 一项一项检查>>例如，如果“员工”是“凉爽的“是不是拼写错误，”夸张“是”破碎的是不是标有“等...
3. 检查一切后，编写一个简单的（？）程序。 如果 SAS 是一个程序，它会是这样的：
如果 position = "cool" 那么 position_1="employee";
else if position="broken" then position_1="supervisor";
否则如果.....; /* 我必须重复几次吗？ */
否则位置_1=位置；
执行上述程序后，检查position/position_1的数据（分布），如果没有异常，则使用position_1。
4. 然而... 如果创建/添加了其他数据，请重复上述过程你应该。
地址呢？ "江南区“不是”江南区", "东大门区“不是”东大门区“…… 可能会出现许多难以想象的错别字。
其中许多病例也可以在医学领域找到。注册eCRF的时候，还好，除非你用下拉的方式输入疾病名称（其实要一个个地找到并点击一个个的疾病是很费劲的），难免会出现拼写错误。不是。
70-80%的数据分析可以说是数据准备（包括预处理步骤）。 我可以诚实地说，您可以多快、多准确地完成这些准备步骤可以决定您分析工作的质量。 您是 JMP 的重新编码功能之一。修复拼写错误的单词您可以达到上述目的。
首尔地址数据库使用纠正错别字的示例
首先，假设DB具有以下数据。 可以看到，前4个数据是错误输入数据，其余4个数据没有错别字。
如果没有 JMP 的 Recode 功能... 在上面的示例中，为了更改前 4 个拼写错误，需要通过编程来纠正每个拼写错误。 但是，如果您使用 JMP 会怎样？ 让这变得容易首尔地址数据库，并预先制作成JMP数据表（见下方截图，也作为附件提供）。
所有的准备工作都完成了。 尝试如下（最后还附有简短的视频内容）。
一。 从输入错误的 JMP 数据表中选择城市、县和 gu 变量（单击鼠标）
2. JMP >> 列 >> 重新编码
3. 在重新编码窗口中，单击 RTM（红色三角形菜单）>> 高级 >> 选择最近的
4. 选择餐桌>>选择首尔
5. 选择市、县、区后，OK
6. 修改完成
[视频] 使用 JMP Recode 功能更正拼写错误
