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Die Reihenfolge der Variablen (Spalten) in einem Dataset ist normalerweise nur eine Frage der Anordnung in der Quelldatei. oder die Datenbankabfrage, mit der sie importiert wurden. Diese Anordnung mag für Sie nicht bequem sein. Wenn Sie viele Variablen haben, kann es schwierig sein, die zu erkennen, die Sie sehen möchten.
Oder vielleicht macht eine Ordnung für Sie Sinn, und Sie möchten die Variablen so arrangieren.
In Data-Mining-Anwendungen können Sie häufig die Reihenfolge der Variablen ändern. Anweisungen werden jedoch nur selten im Menü oder in der Hilfe angezeigt. Diese Funktionen sind normalerweise in Tools verborgen, die breiteren Zwecken dienen. Suchen Sie nach subtilen Optionen wie diesen in Datenviewern und Dialogfenstern für andere Prozeduren (insbesondere solche zur Datenmanipulation und zum Datenexport):
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Drag & Drop: Tabellen, die Daten oder Metadaten anzeigen (z. B. Variablennamen und -formate), können interaktiv sein, sodass Sie die Variablenreihenfolge durch Ziehen und Ablegen ändern können Säulen.
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Aufwärts- und Abwärtstasten: Mit den Worten Hoch und Abwärts, oder nach oben oder unten zeigende Tasten ermöglichen das Bewegen von Variablen in Listen nach oben und unten, um Änderungen vorzunehmen. Auftrag.
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Auswahlreihenfolge: Wenn Sie Variablen aus einer Liste auswählen (da Sie in einer bestimmten Prozedur nur einige Variablen eines Datasets verwenden würden), kann die Reihenfolge, in der Sie sie auswählen, bestehen bleiben. in nachfolgenden Operationen.
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Sortieren von Gesten: Beim Anzeigen von Variablenlisten (Metadaten) verfügen Sie möglicherweise über Sortieroptionen, mit denen Sie Variablen neu anordnen können, möglicherweise in alphabetischer Reihenfolge oder nach Typ.
Es kann Situationen geben, in denen die Anordnung der Variablen nicht rein kosmetisch ist. (Beispielsweise erwartet die Orange Data-Mining-Anwendung, dass die abhängige Variable die letzte Variable in der Datenmenge ist.) Wenn Sie keine Möglichkeit finden, Variablen in Ihrer Data-Mining-Anwendung neu anzuordnen, gehen Sie zurück zu Ihren Quelldaten und ändern das Format mit einem anderen Werkzeug; Importieren Sie die Daten anschließend erneut in Ihre Data Mining-Anwendung.
