在真實資料現況裡，分析資料並非完美無虞，往往會有許多資料品質上的問題，難以著手分析，尤其是 遺失值 (Missing value) 的問題在資料預處理階段更是常見處理議題。

本期開始Dr. SAS將會系列介紹如何運用SAS EM進行模型建置前的各項資料處理，首先將介紹Sample node的使用方法。在SAS EM建模方法論SEMMA的工作循環裡，SAS EM告訴我們分析的第一步驟即為進行Sample,這裡的sample代表著樣本資料與抽樣方法。在模型建置程序裡須取用的資料為樣本資料(sample data)，而非母體的全體資料，同時取樣的樣本集必須具有母體代表性，如此模型才具有解釋意義，也才能真實被應用。