数据准备

自动化数据准备可提供建议，并允许用户深入研究和检查建议。

手动数据准备是一个复杂且耗时的过程。当您需快速生成结果时，ADP 程序可帮助您检测并纠正质量错误，并通过一个高效步骤来填补缺失值。ADP 功能提供易于理解的报告，其中包含全面的建议和可视化效果，从而帮助您确定要在分析中使用的正确数据。

使用验证数据程序来执行自动数据检查并帮助消除耗时、繁琐的手动检查。此程序允许您应用规则以根据每个变量的度量级别（无论是分类还是连续）执行数据检查。然后，在分析之前确定数据有效性并自行删除或更正可疑案例。

IBM SPSS Data Preparation 包括数据验证、自动化数据准备、优化分箱和异常情况识别等功能。

借助优化分箱程序，您可以更准确地使用为名义属性设计的算法，例如朴素贝叶斯和 Logit 模型。通过优化分箱，您可对刻度变量进行分箱或设置分割点。

选择以下某一类型的最佳分箱，以便在模型构建之前预处理数据：

1) 无监督：创建数量相等的分箱。
2) 有监督：考虑目标变量以确定分割点。此方法比无监督方法更准确。但是，它的计算量也更大。
3) 混合方法：将无监督方法和有监督方法相结合。如果有大量不同值，此方法非常有用。