Нормализация — это процесс приведения разных масштабов и единиц измерения к единому виду. 3

Для чего нужна нормализация:

• Упрощение сравнения данных. 3 Когда все данные представлены в едином масштабе, их легче сравнивать и анализировать. 3
• Ускорение обучения алгоритмов машинного обучения. 3 Многие алгоритмы обучаются быстрее, когда данные нормализованы. 3
• Повышение точности алгоритмов машинного обучения. 3 Нормализация данных может помочь алгоритмам сосредоточиться на важных аспектах данных, улучшая их точность и производительность. 3

Также нормализация помогает оптимизировать работу с базами данных: 4

• Уменьшает объём базы данных и экономит место. 4 За счёт отдельных таблиц для категорий и повторяющихся элементов можно уменьшить размер записей в базе данных, а значит, и её вес. 4
• Упрощает поиск и делает работу с базой удобнее. 4 Нормализованную базу данных, которая состоит из связанных таблиц, можно оптимизировать для задач без дополнительных действий. 4 Например, для поиска по заданной категории не придётся искать и перебирать уникальные элементы в базе. 4
• Уменьшает вероятность ошибок и аномалий. 4 Нормальные формы данных в таблицах взаимосвязаны. 4 Например, если нужно изменить или удалить данные в одной таблице, то остальные связанные с ней данные автоматически обновятся. 4