Transform Variables node變數轉換的案例情境說明 變數轉換的資料處理，若資料有遺漏，建議先透過 Impute node 處理缺失值問題，再進行變數轉換的資料處理程序。

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。

延續『【資料處理篇】如何運用SAS EM 進行樣本預區隔與極值偵測(上)』文章說明