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データの標準化（Data Standardization） | Webクローラ | ScrapeStorm

2023-11-14 09:04:37

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摘要：データの標準化とは、測定単位、スケール、データ形式が異なるデータを統一された標準形式に変換するプロセスです。データの正規化には、通常、データを特定の範囲 (たとえば、0 から 1 の間) にスケールするか、特定の標準分布 (平均 0、標準偏差 1) を使用することが含まれます。これにより、異なる単位や測定スケールでのデータの処理が容易になり、さまざまなデータ分析やモデリング手法に適したものになります。 ScrapeStorm無料ダウンロード

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概要

データの標準化とは、測定単位、スケール、データ形式が異なるデータを統一された標準形式に変換するプロセスです。データの正規化には、通常、データを特定の範囲 (たとえば、0 から 1 の間) にスケールするか、特定の標準分布 (平均 0、標準偏差 1) を使用することが含まれます。これにより、異なる単位や測定スケールでのデータの処理が容易になり、さまざまなデータ分析やモデリング手法に適したものになります。
データ標準化は、データクリーニング (データクリーニング) とデータ正規化 (データ正規化) の 2 つの主要な手順で構成されます。データクリーニングは通常、重複したデータ、無効なデータ、または不要なデータを削除するために使用され、データの正規化はさまざまな種類のデータを標準形式に変換するために使用されます。一般に、データの正規化は、包括的な正規化、属性の正規化、関係の正規化、および制約の正規化の 4 つのレベルに分類できます。