Copie os dados de exemplo da tabela a seguir e cole-os na célula A1 de uma nova planilha do Excel. Para as fórmulas mostrarem resultados, selecione-as, pressione F2 e pressione Enter. Se precisar, você poderá ajustar as larguras das colunas para ver todos os dados. O valor a ser normalizado.
Já normalizar tem como objetivo colocar as variáveis dentro do intervalo de 0 e 1, caso tenha resultado negativo -1 e 1.
Se você quiser, por exemplo, um intervalo de , multiplique cada número por 100. Se desejar um intervalo que não comece com 0, como , faça isso escalando pelo MAX-MIN e depois para o valores que você obtém apenas adicionando o MIN. Portanto, aumente a escala em 90 e adicione 10.
As duas técnicas tem o mesmo objetivo: transformar todas as variáveis na mesma ordem de grandeza. E a diferença básica é que padronizar as variáveis irá resultar em uma média igual a 0 e um desvio padrão igual a 1. Já normalizar tem como objetivo colocar as variáveis dentro do intervalo de 0 e 1, caso tenha resultado negativo -1 e 1.
Cuidado com os outliers, alguns artigos irão dizer que normalizar é o melhor método e também encontrará artigos dizendo que padronizar os dados é a opção a ser feita. Como já diz o teorema No Free Lunch, a melhor saída é testar e avaliar o resultado.
E a diferença básica é que padronizar as variáveis irá resultar em uma média igual a 0 e um desvio padrão igual a 1. Já normalizar tem como objetivo colocar as variáveis dentro do intervalo de 0 e 1, caso tenha resultado negativo -1 e 1. Padronizar os dados normalmente é feita usando a fórmula z-score:
Normalização de banco de dados é um conjunto de regras que visa, principalmente, a organização de um projeto de banco de dados para reduzir a redundância de ...
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