Нормализация данных является важным процессом в аналитике данных, который помогает привести различные масштабы и единицы измерения к единому виду. Это облегчает сравнение, анализ и обработку данных, особенно при использовании алгоритмов машинного обучения. В этой статье мы разберемся, что такое нормализация данных, как ее проводить и почему это важно.
Освоить профессию «Аналитик данных» можно на курсе онлайн-университета Skypro с нуля за 12 месяцев. Вы изучите Excel, SQL и основы Python, отработаете знания на практических задачах и выйдете на рынок труда уверенным младшим специалистом. В процессе учебы будут помогать кураторы и наставники, а специалисты центра карьеры научат составлять резюме и проходить собеседования.
Что такое нормализация данных
Нормализация данных – это процесс приведения разных масштабов и единиц измерения к единому виду. Это делается для того, чтобы упростить сравнение, анализ и обработку данных. В основе нормализации лежит идея о том, что данные должны быть представлены в виде, который облегчает их интерпретацию и использование.
Пример ненормализованных данных:
| Страна | Площадь, км² | Население, млн человек |
|———|—————|————————|
| Россия | 17,100,000 | 146 |
| США | 9,800,000 | 328 |
| Китай | 9,600,000 | 1400 |
Видно, что площадь и население измеряются в разных единицах, и сравнивать их напрямую сложно. Нормализация данных позволяет преобразовать эти значения в единый масштаб, упрощая анализ.
Методы нормализации данных
Существует несколько популярных методов нормализации данных, включая:
- Минимально-максимальная нормализация (min-max scaling)
- Z-преобразование (z-score normalization)
- Нормализация на основе среднего значения (mean normalization)
Минимально-максимальная нормализация
Минимально-максимальная нормализация – это простой метод, который преобразует данные таким образом, что все значения находятся в диапазоне от 0 до 1. Формула минимально-максимальной нормализации выглядит следующим образом:
x' = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))
где x – исходное значение, x’ – нормализованное значение, min(x) и max(x) – минимальное и максимальное значения в наборе данных соответственно.
Аналитики — одни из самых востребованных специалистов на рынке труда. Освоить профессию с нуля можно на курсе Skypro «Аналитик данных» и найти работу уже в процессе учебы. Преподаватели — эксперты в аналитике из топовых компаний: Skyeng, «Авито», «СберМаркет» и других. У вас будет вечный доступ к материалам и регулярным обновлениям программы, а еще гарантия трудоустройства: найдем вам работу или вернем деньги за курс.
Z-преобразование
Z-преобразование – это метод, который нормализует данные на основе среднего значения (μ) и стандартного отклонения (σ) набора данных. Формула z-преобразования выглядит следующим образом:
x' = (x - μ) / σ
где x – исходное значение, x’ – нормализованное значение, μ – среднее значение набора данных, σ – стандартное отклонение набора данных.
Нормализация на основе среднего значения
Нормализация на основе среднего значения – это метод, который преобразует данные таким образом, что среднее значение набора данных становится равным 0. Формула нормализации на основе среднего значения выглядит следующим образом:
x' = (x - mean(x)) / (max(x) - min(x))
где x – исходное значение, x’ – нормализованное значение, mean(x) – среднее значение набора данных, min(x) и max(x) – минимальное и максимальное значения в наборе данных соответственно.
Зачем нужна нормализация данных
Нормализация данных имеет ряд преимуществ:
- Упрощение сравнения данных: когда все данные представлены в едином масштабе, их легче сравнивать и анализировать.
- Ускорение обучения алгоритмов машинного обучения: многие алгоритмы обучаются быстрее, когда данные нормализованы.
- Повышение точности алгоритмов машинного обучения: нормализация данных может помочь алгоритмам сосредоточиться на важных аспектах данных, улучшая их точность и производительность.
Стать аналитиком данных можно за 12 месяцев на курсе Skypro. Вы научитесь работать в Excel, SQL, Google Sheets и Python, а еще сможете обрабатывать большие массивы данных, визуализировать их и делать выводы для развития бизнеса. В программе — только нужные навыки, которые вы будете использовать в реальной работе аналитиком. Специалисты центра карьеры помогут составить резюме, портфолио и научат проходить собеседования.
Заключение
Нормализация данных является важным этапом в аналитике данных, который помогает привести различные масштабы и единицы измерения к единому виду. Это облегчает сравнение, анализ и обработку данных, а также улучшает работу алгоритмов машинного обучения. В этой статье мы рассмотрели основные методы нормализации данных и их преимущества.
Добавить комментарий