Какие существуют методы нормализации и денормализации данных?

Некоторые методы нормализации данных:

• Минимально-максимальная нормализация. sky.pro Преобразует данные таким образом, что все значения находятся в диапазоне от 0 до 1. sky.pro
• 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 таким образом, что среднее значение набора данных становится равным 0. sky.pro
• Десятичное масштабирование. www.geeksforgeeks.org wiki.loginom.ru Масштабирует значения объекта путём деления значений объекта в степени 10. www.geeksforgeeks.org
• Логарифмическое преобразование. www.geeksforgeeks.org Применяется к значениям объекта и может быть полезно для данных с широким диапазоном значений, поскольку помогает уменьшить влияние выбросов. www.geeksforgeeks.org
• Преобразование корня. www.geeksforgeeks.org Применяет преобразование квадратного корня к значениям объекта и также может быть полезен для данных с широким диапазоном значений. www.geeksforgeeks.org

Некоторые методы денормализации данных:

• Объединение таблиц. www.analyticsvidhya.com appmaster.io Связанных таблиц в единую таблицу для уменьшения необходимости в объединениях. www.analyticsvidhya.com
• Добавление избыточных столбцов. www.analyticsvidhya.com Введение дополнительных столбцов, в которых хранятся агрегированные данные или данные, к которым часто обращаются. www.analyticsvidhya.com
• Создание сводных таблиц. www.analyticsvidhya.com Создание сводных таблиц или материализованных представлений, содержащих суммы и другие величины, которые пересчитываются только при изменении параметров. www.analyticsvidhya.com
• Хранение производных данных. www.analyticsvidhya.com Сохранение итогов, средних значений или других часто используемых статических значений в базе данных, чтобы их не приходилось пересчитывать каждый раз, когда они требуются. www.analyticsvidhya.com