Как применяются нормы в анализе данных?

Возможно, имелась в виду нормализация данных — процесс приведения разных масштабов и единиц измерения к единому виду. sky.pro Это нужно, чтобы упростить сравнение, анализ и обработку данных. sky.pro

Некоторые методы нормализации:

• Минимально-максимальная нормализация. sky.pro Преобразует данные так, что все значения находятся в диапазоне от 0 до 1. sky.pro Для этого вычисляют минимальное и максимальное значения каждой переменной в наборе данных. vk.com
• Z-преобразование. sky.pro Нормализует данные на основе среднего значения и стандартного отклонения набора данных. sky.pro
• Нормализация на основе среднего значения. sky.pro Преобразует данные так, что среднее значение набора данных становится равным 0. sky.pro

Нормализация данных полезна в следующих случаях: vk.com

• Когда данные имеют разные единицы измерения, например, длину и вес. vk.com
• Когда данные имеют различные масштабы, например, один признак имеет значения от 0 до 100, а другой — от 0 до 100 000. vk.com
• Когда данные имеют асимметричное распределение, что может затруднять их анализ. vk.com
• Когда данные содержат выбросы, которые могут повлиять на результаты анализа. vk.com

Нормализация данных помогает повысить эффективность анализа, обеспечить более точные и сравнимые результаты. vk.com