在SAS EM匯入分析資料後，建議讀者先運用幾個EM分析節點進行資料的檢視與瀏覽，檢視原始資料集其實是資料分析很重要的基本功能，可以培養對資料的敏感度，每一筆資料都是一個行為發生，透過直接的檢視資料，可以增加說故事的能力，甚至檢視資料的異常值，便於快速進行資料處理，以及有創意的衍生變數產生，產生精準的預測模型結果。

接續上期抽樣方法介紹，本期Dr.SAS將將繼續介紹在EM Sample node裡如何進行分群抽樣、分層抽樣，以及運用Sample node進行過度抽樣的方法。

抽樣的適當與否對於模型的準確性與可解釋性有很大的影響，因此抽樣設計在模型建置程序裡是很重要的研究議題，也因此Dr.SAS特闢系列專欄來詳細介紹抽樣方法與SAS EM sample node的各種抽樣方法的參數設定使用，希望各位讀者在詳加了解各種抽樣方法後，能適當的運用並將模型調整的更精緻。