Was ist Daten-Normalisierung?

Machen Sie sich Sorgen um die Datenqualität? Wenn ja, sollten Sie sich mit der Datennormalisierung befassen. Bei der Datennormalisierung werden Daten transformiert, ohne sie zu verzerren, so dass sie einer vordefinierten und eingeschränkten Wertemenge entsprechen, um ihre Effizienz zu verbessern.

Entdecken Sie die Bedeutung dieser Technik, die für data driven Unternehmen unverzichtbar geworden ist.

Wie bei jedem Unternehmen, das auf Daten zurückgreift, um seine Produktivität und Effizienz, die Relevanz seines Angebots oder seinen Marktzugang zu verbessern, ist die Repräsentativität der Daten entscheidend. Ihre Herausforderung besteht darin, die aus Ihren Daten gewonnene Intelligenz zu maximieren. Um dies zu erreichen, müssen Sie alles in Ihrer Macht Stehende tun, um die Verzerrung der Informationen zu begrenzen. Dies ist die Aufgabe der Datennormalisierung.

Die Datennormalisierung wird in der Statistik, den data science und dem Maschinelles Lernen häufig verwendet, um die Werte verschiedener Variablen innerhalb desselben Intervalls zu skalieren. Die wichtigsten Unternehmensziele bei der Normalisierung bestehen darin, Daten miteinander vergleichbar zu machen und sie durch Analyse- und Modellierungsalgorithmen leichter interpretierbar zu machen.

Warum ist Datennormalisierung für Unternehmen wichtig?

In vielen Fällen können die Daten sehr unterschiedliche Skalen haben, d. h. einige Variablen können viel größere oder kleinere Werte als andere haben. Dies kann für bestimmte statistische Verfahren oder Algorithmen des Maschinelles Lernen problematisch sein, da sie empfindlich auf die Skalierung der Daten reagieren können. Die Normalisierung löst dieses Problem, indem die Variablenwerte so angepasst werden, dass sie innerhalb eines bestimmten Intervalls liegen, häufig zwischen 0 und 1 oder um den Mittelwert mit einer bestimmten Standardabweichung.

Welche Vorteile bietet die Normalisierung von Daten?

Die Normalisierung von Daten verbessert die Qualität, Leistung und Interpretierbarkeit von statistischen Analysen und Maschinelles Lernen Modelle, indem sie Probleme im Zusammenhang mit der Skalierung von Variablen beseitigt und gerechtere Vergleiche zwischen verschiedenen Datenmerkmalen ermöglicht. In der Praxis ergeben sich daraus konkrete Vorteile:

• Maximale Vergleichbarkeit: Normalisierte Daten werden auf das gleiche Niveau skaliert, was den Vergleich und die Interpretation zwischen verschiedenen Variablen erleichtert.
• Optimiertes Maschinelles Lernen: Die Normalisierung erleichtert eine schnellere Konvergenz der Algorithmen des Maschinelles Lernen , indem sie die Variablenskala reduziert und so schneller zu zuverlässigeren und konsolidierten Ergebnissen führt.
• Verbesserte Modellstabilität: Die Normalisierung reduziert die Auswirkungen von Extremwerten (Ausreißern) und macht die Modelle stabiler und widerstandsfähiger gegenüber Datenschwankungen.
• Verbesserte Interpretierbarkeit: Die Normalisierung der Daten erleichtert die Interpretation der Koeffizienten und macht die Analyse verständlicher.

Welche Methoden werden zur Normalisierung von Daten verwendet?

Es gibt mehrere Methoden der Datennormalisierung, aber zwei heben sich von der Masse ab, beginnend mit der Methode der Min-Max-Skalierung. Sie beruht auf dem Prinzip, die Werte einer Variablen so zu skalieren, dass sie in ein bestimmtes Intervall fallen, das in der Regel zwischen 0 und 1 liegt. Diese Technik ist besonders nützlich, wenn Sie die lineare Beziehung zwischen den ursprünglichen Werten beibehalten wollen.

Eine andere Methode, die so genannte Z-Score-Normalisierung, ist eine eher standardisierungsorientierte Technik. Dabei werden die Werte einer Variablen so umgewandelt, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben. Im Gegensatz zur Min-Max-Normalisierung wird bei der Standardisierung keine spezifische Ober- oder Untergrenze für die umgewandelten Werte festgelegt. Diese Technik wird empfohlen, wenn die Variablen sehr unterschiedliche Skalen haben, da sie es ermöglicht, die Daten um Null zu zentrieren und in Bezug auf die Standardabweichung zu skalieren.

Für die Datennormalisierung können auch andere Methoden in Betracht gezogen werden, die jedoch eher marginal sind. Dezimalskalierung und Einheitsvektorskalierung sind zwei Beispiele.

Bei der Dezimalnormalisierung wird jeder Wert einer Variablen durch eine Potenz von 10 dividiert, je nach Anzahl der signifikanten Stellen. Dadurch wird der Dezimalpunkt nach links verschoben und die höchstwertige Stelle links vom Dezimalpunkt platziert. Mit dieser Technik werden die Werte so angepasst, dass sie in einem kleineren Intervall liegen, was die Berechnungen vereinfacht.

Die Normierung von Einheitsvektoren wird im Maschinelles Lernen verwendet. Sie besteht darin, dass jeder Wert eines Datenvektors durch die euklidische Norm des Vektors dividiert wird, wodurch der Vektor in einen Einheitsvektor (der Länge 1) umgewandelt wird. Diese Technik wird häufig in Algorithmen verwendet, die Abstände oder Ähnlichkeiten zwischen Vektoren berechnen.

Was ist der Unterschied zwischen Datennormalisierung und Datenstandardisierung?

Datennormalisierung und Datenstandardisierung befassen sich mit demselben Problem der Datenrepräsentativität, jedoch aus unterschiedlichen Perspektiven. Obwohl es sich bei beiden um Datenskalierungstechniken handelt, unterscheiden sie sich in der Art und Weise, wie sie Variablenwerte transformieren.

Bei der Datenstandardisierung werden die Werte einer Variablen so transformiert, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben. Im Gegensatz zur Normalisierung wird bei der Standardisierung kein bestimmter Bereich für die transformierten Werte festgelegt. Die Standardisierung ist nützlich, wenn die Variablen sehr unterschiedliche Skalen haben, und ermöglicht es, die Daten um Null zu zentrieren und in Bezug auf die Standardabweichung zu skalieren, was die Interpretation der Koeffizienten in einigen Modellen erleichtern kann. Je nach der Art Ihrer Daten und den Lehren, die Sie daraus ziehen möchten, müssen Sie entweder die Datennormalisierung oder die Datenstandardisierung verwenden.

Über Actian Corporation

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