若需要分析的資料是固定欄寬格式（Fixed Width Format, fwf）的純文字檔，需要透過ddf或sps工作檔正確指定欄位分隔、變項名稱，請看今天的練習。
資料處理的第一步是讀取資料檔，而資料檔格式五花八門，較常見幾種的有.sav、.dta、.xlsx、.csv、.dat等。
其中SPSS與Stata等套裝軟體提供的資料檔格式（即.sav、.dta）逐漸變得更加熱門，因為可以直接設定variable labels、value labels、欄位類型等，使用者匯入資料檔即可取得所有資訊，不需要另外使用資料設定工作檔或codebook。雖然檔案容量較大與處理費時是其缺點，但當代電腦硬碟容量動輒數百GB甚至數TB，效能也愈發強悍，對一般使用者而言缺點就變得微不足道了。
然而，現在仍可以看到一些資料是以.dat等純文字檔格式提供，主要是以下兩種：
- 行之有年的調查資料庫：早期以純文字檔釋出資料，後期雖然科技進步，但為保持一致性或工作流程已經固定，就會繼續以文字檔釋出。
- 極為大量的資料：數千甚至上萬筆的資料，容量都不會造成現代電腦的負擔，但部分特殊資料庫的資料量以百萬筆計，單一資料檔即可能達數十GB，使用套裝軟體的檔案格式會需要很多時間讀取。
今天在Stack Overflow看到的提問是使用者想匯入美國勞工統計局執行的Current Population Survey資料，提問原帖在此。
若用記事本開啟.dat檔，內容大致是這樣：
用notepad++開啟CPS的.dat資料檔
視覺上來說，會自然以為這是以空格（space）分隔的資料檔，所以提問者一開始是使用read.delim這個函數匯入資料，read.delim是用來讀取分隔符號格式（Delimited Format）的資料檔，只要正確指定分隔符號，就能將用分隔符號隔開的資料讀取成不同欄位，例如.csv（逗號分隔）。
以這個資料檔來說這樣的處理並不正確。查看CPS的相關說明即可得知資料是固定欄寬格式，取前幾個變項為例：
hrhhid 1-15 (a)
hrmonth 16-17
hryear4 18-21
hurespli 22-23
hufinal 24-26
這表示第1~15個字元是第一個變項（hrhhid），第16~17字元是第二個變項（hrmonth），注意這邊的字元包含空格。因此正確的前5個變項是以下圖中的灰線劃分。
正確劃分前5個欄位的.dat檔
明白問題出在哪後，接下來只要正確指派每個欄位佔據的字元就可以了。然而，查看技術說明文件並手動輸入是相當費時的工作。幸好CPS有提供套裝軟體的資料設定工作檔。雖然是提供給SAS、SPSS、STATA使用者讀取資料時直接使用的，但R中有套件可以直接讀取這些工作檔，並在R中進行相同的處理。
library(asciiSetupReader)
cps2004may <- read_ascii_setup(
data = dat_path,
setup_file = sps_path
)
其中dat_path是.dat檔存放路徑，setup_file則是.sps檔（資料設定工作檔）存放路徑。如此便能正確讀取有提供資料設定工作檔的fwf .dat了。
如果沒有提供資料設定工作檔怎麼辦？那就只能參考技術說明文件逐一指派每個欄位的寬度了。不過在原帖中也有人分享如何透過程式處理技術說明文件，一次性整理好每個欄位的寬度，若大家有興趣將來再做個分析講解吧！
