В чем заключаются ключевые преимущества нормализации и стандартизации данных в разведочном анализе?

Некоторые ключевые преимущества нормализации и стандартизации данных в разведочном анализе:

Нормализация позволяет: tenchat.ru

• Сгладить размах выборки. tenchat.ru С помощью математических функций значения переводятся в диапазон от 0 до 1, что выравнивает гистограмму. tenchat.ru
• Удалить нежелательные характеристики. www.simplilearn.com Нормализация помогает убрать из набора данных нежелательные значения. www.simplilearn.com
• Сделать результаты сопоставимыми. www.simplilearn.com Нормализация позволяет получать легко сравниваемые выводы внутри и между несколькими наборами данных. www.simplilearn.com

Стандартизация помогает: tenchat.ru

• Снизить разницу средних значений. tenchat.ru Стандартизация приводит данные к единой шкале и нивелирует разницу средних значений между группами наблюдений, на которые условно можно разбить датасет. tenchat.ru
• Обеспечить надёжную передачу данных. www.simplilearn.com Стандартизация облегчает обмен данными и коммуникацию между компьютерами. www.simplilearn.com
• Упростить обработку, анализ и хранение данных. www.simplilearn.com Стандартизация позволяет компаниям легче сравнивать и оценивать данные, что помогает лучше управлять бизнесом. www.simplilearn.com
• Помочь алгоритмам машинного обучения работать более эффективно. habr.com Алгоритмы часто ожидают, что переменные будут иметь определённый масштаб или распределение. habr.com