נורמליזציה טוב לשימוש כאשר אתה יודע שההפצה של הנתונים שלך אינה עוקבת אחר התפלגות גאוסית. … סטנדרטיזציה, לעומת זאת, יכולה להיות מועילה במקרים שבהם הנתונים עוקבים אחר התפלגות גאוסית.
האם עלי להשתמש בנורמליזציה או בסטנדרטיזציה?
נורמליזציה שימושית כאשר לנתונים שלך יש קנה מידה משתנים והאלגוריתם שבו אתה משתמש אינו מניח הנחות לגבי התפלגות הנתונים שלך, כגון שכנים קרובים ל-k ורשתות עצביות מלאכותיות. Standardization מניח שלנתונים שלך יש התפלגות גאוסית (עקומת פעמון).
האם סטנדרטיזציה זהה לנורמליזציה?
בעולם העסקים, "נורמליזציה" פירושה בדרך כלל שטווח הערכים " מנורמלים להיות מ-0.0 עד 1.0". "סטנדרטיזציה" פירושה בדרך כלל שטווח הערכים הוא "סטנדרטי" כדי למדוד כמה סטיות תקן הערך הוא מהממוצע שלו.
האם תמיד טוב לנרמל נתונים?
על ידי נרמול, אתה למעשה זורק קצת מידע על הנתונים כגון ערכי המקסימום והמינימום המוחלטים. אז, אין כלל אצבע. כפי שאמרו אחרים, נורמליזציה לא תמיד ישימה; לְמָשָׁל מנקודת מבט מעשית.
מתי לא צריך לנרמל נתונים?
כמה סיבות טובות לא לנרמל
- הצטרפות יקרות. נורמליזציה של מסד הנתונים שלך כרוכה לרוב ביצירת טבלאות רבות. …
- עיצוב נורמלי קשה. …
- מהיר ומלוכלך צריך להיות מהיר ומלוכלך. …
- אם אתה משתמש במסד נתונים NoSQL, נורמליזציה מסורתית אינה רצויה.
