1.轉換-視覺化分箱

3.視覺化分箱介面;分箱變數重新定義個新名稱（肺呼量_2）

4.生成分割點，下圖設定，3個點，正好分成4等份：

6.回到資料檢視，檢視剛才生成的肺呼量_1，與肺呼量_2，發現兩者一致的哦！

普通統計分析方法是基於樣本服從正態分佈為前提,而實際樣本很難滿足正態分佈的要求,易導致樣本期望對離群值不穩健導致分析結果失真及價值資訊丟失。為了避免上面這個問題，可以使用四分位距，它可以顯示中間50%的資料的分佈。要做到這一點，我需要計算四分位數。中位數是指中間的資料，從資料開始第50%的數，即位於資料中心的值。如果檢視資料的下半部分並找到這些資料的中位值，就可以得到第25%的數，它被稱為下四分位數。對資料的上半部分進行類似的處理，則可以得出上四分位數，即第75%的數。因此，四分位距是指上四分位數減去下四分位數。四分位距統計技術受極值影響較小,可以彌補普通統計方法的不足,但分析過程中要涉及到大量的數學運算。圖中就是常見的盒須圖。