Jak normalizovat data v Excelu

Vynikat má k tomu mnoho nástrojů analýza dat ale data, se kterými pracujete, musí být ve správné formě. Pokud jsou rozdíly velké, může být obtížné mezi nimi navázat vztahy jiné číslo sady. Z tohoto důvodu jsou střední i standardní odchylky obvody, které často pomáhají normalizovat jakoukoli sadu dat v aplikaci Excel.

Pokud si to přejete normalizovat na datový soubor než na ně použijete jiné analytické nástroje, je to snadné. V Excelu můžete určitými způsoby dosáhnout normalizovaných nebo standardizovaných datových sad.

Pochopení normalizovaných dat

Standardizovaná data jsou obvykle výsledkem normalizace . Data nebo celý soubor čísel se transformuje pomocí průměru nebo průměru a také směrodatné odchylky vypočítané pro celý soubor. Standardní rozdělení pro normalizovaná data obvykle představuje a průměr 0 spolu s 1 jako rozptyl .

Když je soubor dat normalizován, zjistíte, že kladné hodnoty žijí nad, zatímco záporné hodnoty jsou pod průměrem. +1 představuje hodnotu, která se odchyluje o 1 nad, zatímco -1 je to, co je reprezentováno, když je standardní odchylka jedna pod průměrem.

Funkce používané pro normalizaci

  • Když si někdo přeje normalizovat soubor dat, jsou nezbytné dvě hlavní analýzy. Například data, která běží od A2 do A51, když je chcete normalizovat, musíte najít průměrnou hodnotu a standardní odchylku této sady.
  • Chcete-li zvolit průměr z taková data, vyberte buňku, která je vedle dat a je prázdná; zde můžete označit jako střední a zadat vzorec ‘=PRŮMĚR (A2: A51)’.

Můžete změnit rozsah čísla podle datového souboru, který chcete zvážit. Například pokud data je mezi B4 a B55, zadejte vzorec „=PRŮMĚR (B4: B55)“.

  • Chcete-li najít směrodatnou odchylku, vyberte jinou buňku, která je prázdná. Označte ji jako směrodatnou odchylku a zadejte vzorec ‚=STDEV(A2: A51)‘. Zde můžete upravit souřadnice buňky podle rozsahu datové sady.
  • Poslední fází je k použít funkci Standardizace, užitečný nástroj přítomný v Excelu. Obsahuje tři argumenty nebo informační bity uvnitř formátu daného jako STANDARDIZE(hodnota, průměr, standardní odchylka) .
  • Normalizovaná data můžete zadat jako štítek do buňky vedle dat nebo za buňky, kde je zobrazen průměr a směrodatná odchylka.
  • Ve vybrané buňce musíte zadejte vzorec ‚=STANDARDIZE(A2, $C$2, $D$2)‘; to ukazuje na potřebu normalizovat data mezi buňkou A2, průměrem nalezeným v C2 a směrodatnou odchylkou v buňce D2. Znak $ usnadňuje replikaci vzorce v dalších krocích.
  • Najeďte ukazatelem myši na spodní roh buňky, a když se objeví černý křížek, musíte na něj kliknout a přetáhnout jej dolů tak, aby zarovnal buňky dat; duplikovalo by to vzorec a umožnilo by vstupním datům změnit umístění, porovnat buňky řádků a vštípit střední hodnotu a směrodatnou odchylku.

Kroky k normalizaci dat v Excelu

Excel usnadňuje manipulaci s velkými datovými soubory. S normalizačními parametry zde můžete použít velké sady čísel k jejich zmenšení na menší měřítka. Rovnice normalizace také pomáhá porovnávat různé soubory dat.

  1. Otevřete nový nebo existující v Excelu

Toto je první krok, který musíte udělat, když chcete normalizovat data v Excelu. Možná máte tabulku s daty, která je třeba normalizovat. Spusťte aplikaci Microsoft Excel. Tím se otevře tabulka jako nový dokument; mohl bys začít tím zadejte zde data nebo zvolte otevření uloženého dokumentu kliknutím na možnost „Otevřít“.

  1. Začněte s aritmetickým průměrem

Začněte v buňce C1 a zadejte vzorec =AVERAGE(A1: AX) . Místo AX zadejte poslední buňku dat ve sloupci A. Tím se dokončí vstupy pro průměrná funkce. Vrátí také aritmetický průměr použitý pro normalizace.

  1. Vypočítejte směrodatnou odchylku

Jak je vidět na obrázku výše, vyberte buňku C2 kde můžete zadat funkci STDEV.S(A1: AX). Uvozovky nejsou nutné a jednoduše potřebujete změnit hodnotu AX podle poslední datové buňky ve sloupci A, jak je uvedeno pro průměr výpočetní funkce. Tím se spustí výpočet směrodatné odchylky a použije se pro normalizaci dat.

Zadejte vzorec STANDARDIZE kliknutím na buňku B1 kde zadáte STANDARDISE(A1, C$1, C$2). V době zadávání symbolů však nemusíte dávat uvozovky. Použití znaku dolaru přispívá k jeho všestrannosti. Můžete jej zkopírovat a vložit do jakékoli jiné buňky a relativní odkazy na buňky v řádcích a sloupcích se převezmou automaticky.

To pomáhá uživateli použít vzorec kdekoli a odkazy na buňky C1, C2 není třeba měnit. Po dokončení této funkce se buňka A1 normalizovaného formuláře dostane na B1.

  1. Normalizovat zbývající data

Jakmile normalizujete data v první buňce sloupce A, musíte totéž udělat pro zbytek sloupce A. Vyberte B1, klikněte na totéž a podržte, táhněte myší po sloupci a zbývajících buňkách dolů. Pokračujte stejně, dokud nebudou pokryty všechny buňky ve sloupci B. Uvolněním myši zobrazíte standardizovaný vzorec aplikovaný také na sloupec B.

Funkce aplikace Excel, které pomáhají normalizovat data

Když normalizujete data v tabulkách, vzorce IF, 'AND' a 'DATEDIF' jsou užitečné, pokud funkce pomáhá vytvářet příznaky, které odfiltrují data. „DATEDIF“ je funkce, která pomáhá určit časové úseky které procházejí mezi dvěma danými daty. Funkce „AND“ ukazuje propojení mezi dvěma nebo více sloupci.

Můžete vidět příklad a datová tabulka tady,

  • Údaje zde ukazují počet jablek v kilogramech sklizených zemědělcem a na které zemědělské půdě a dnech.
  • Chcete-li rozhodnout o dni sklizně do 30 dnů od zahájení, použijte vzorec =DATEDIF(E2, A2,d).
  • Nastavte příznak pro zohlednění dvou proměnných. To se provádí pomocí vzorce =AND(D2 = 1, F2<= 30).
  • Poslední krok může zahrnovat spuštění dvou přidaných polí a jejich aplikaci na celý soubor dat.

Výše uvedené kroky a funkce pomáhají efektivně normalizovat různé sady dat v aplikaci Excel.

Co to znamená normalizovat data v Excelu?

Normalizace — Změna původních číselných hodnot tak, aby se vešly do určitého rozsahu.
  • Chcete například upravit výsledky testů, které mohl být mezi 0–100, aby byl v rozsahu 0–1.
  • Možná chceš normalizovat když máte více proměnných s různými rozsahy.

Jak normalizujete data?

Jak mohu v Excelu normalizovat na 100?

Na normalizovat hodnoty v datové sadě mezi 0 a 100 , můžete použít následující vzorec:
  1. si= (xi– min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 .
  2. si= (xi– min(x)) / (max(x) – min(x)) * Q.
  3. Min-Max Normalizace .
  4. Znamenat Normalizace .

Jaká je nejlepší normalizační metoda?

The nejlepší normalizační technika je takový, který empiricky funguje dobře, takže vyzkoušejte nové nápady, pokud si myslíte, že budou dobře fungovat ve vaší distribuci funkcí. Když je prvek víceméně rovnoměrně distribuován v pevném rozsahu. Když prvek obsahuje nějaké extrémní odlehlé hodnoty.

Jak normalizujete údaje o věku?

Teorie. Předpokládejme skutečný rozsah pojmenovaného prvku Stáří je 5 až 100. Můžeme normalizovat tyto hodnoty do rozsahu [0, 1] odečtením 5 od každé hodnoty Stáří sloupec a poté vydělte výsledek 95 (100–5).

Co je lepší normalizace nebo standardizace?

Normalizace je dobrý použít, když víte, že distribuce vašich dat se neřídí gaussovským rozložením. Standardizace , na druhou stranu může být užitečné v případech, kdy data sledují Gaussovo rozdělení. To však nemusí být nutně pravda.

Jaký je rozdíl mezi normalizací a normalizací?

Normalizace typicky znamená změnu měřítka hodnot do rozsahu [0,1]. Standardizace typicky znamená, že změní měřítko dat tak, aby měla průměr 0 a standardní odchylku 1 (jednotkový rozptyl).

Mám normalizovat údaje o věku?

Pro strojové učení nepotřebuje každá datová sada normalizace . Je vyžadován pouze v případě, že funkce mají různé rozsahy. Zvažte například a data sada obsahující dvě funkce, stáří a příjem (x2). Kde stáří se pohybuje v rozmezí 0–100, zatímco příjem se pohybuje v rozmezí 0–100 000 a vyšší.

Kdy byste neměli normalizovat data?

Několik dobrých důvodů Ne na Normalizovat
  1. Spojení jsou drahá. Normalizace vaše databáze často zahrnuje vytváření mnoha tabulek.
  2. Normalizované design je obtížný.
  3. Rychle a špinavě by mělo být rychlé a špinavé.
  4. Pokud používáte databázi NoSQL, tradiční normalizace je ne žádoucí.

Je normalizace vždy dobrá?

3 odpovědi. Záleží na algoritmu. Pro některé algoritmy normalizace nemá žádný účinek. Obecně platí, že algoritmy, které pracují se vzdálenostmi, mají tendenci fungovat lepší na normalizované data, ale to neznamená, že výkon bude vždy být vyšší poté normalizace .

Proč normalizujeme obrazová data?

Normalizace obrazu vstupy: Normalizace dat je důležitým krokem, který zajišťuje, že každý vstupní parametr (v tomto případě pixel) má podobný data rozdělení. Díky tomu je konvergence rychlejší při trénování sítě. Distribuce takových data by připomínají Gaussovu křivku se středem na nule.

Co je cílem normalizace?

V podstatě, normalizace je proces efektivní organizace dat v databázi. Existují dva hlavní cíle normalizace proces: eliminujte nadbytečná data (ukládání stejných dat do více než jedné tabulky) a zajistěte, aby datové závislosti dávaly smysl (pouze ukládat související data do tabulky).

Potřebujeme normalizovat obrázky?

Jeho normálním účelem je převést vstup obraz do rozsahu hodnot pixelů, které jsou pro smysly známější nebo normální, proto tento termín normalizace . Li my používají odstíny šedi obraz , my pouze potřeba normalizovat pomocí jednoho kanálu.

Jak normalizujete obrázek?

Existují určité varianty jak se normalizovat a snímky ale zdá se, že většina používá tyto dvě metody:
  1. Odečtěte průměr na kanál vypočítaný ze všech snímky (např. VGG_ILSVRC_16_layers)
  2. Odečíst podle pixelu/kanálu vypočítaného ze všech snímky (např. CNN_S, viz také referenční síť Caffe)

Jak normalizujete data v Pythonu?

Krajta poskytuje knihovnu předběžného zpracování, která obsahuje normalizovat funkce do normalizovat a data . Vezme pole jako vstup a jeho hodnoty normalizuje mezi 0 a 1. Potom vrátí výstupní pole se stejnými rozměry jako vstup.

Jak normalizujete hodnoty RGB?

Když normalizace a hodnoty RGB obrázku, rozdělíte každý pixel hodnota součtem pixelů hodnota přes všechny kanály. Takže pokud máte pixel s intenzitou R, G a B v příslušných kanálech normalizované hodnoty bude R/S, G/S a B/S (kde S=R+G+B).

Proč dělíme obrázek 255?

Od té doby 255 je maximální hodnota, dělení podle 255 vyjadřuje zastoupení 0-1. Každý kanál (každý kanál je červený, zelený a modrý) má 8 bitů, takže v tomto případě je každý omezen na 256 255 protože 0 je zahrnuta. Jak ukazuje odkaz, systémy obvykle používají hodnoty mezi 0-1 při použití hodnot s pohyblivou řádovou čárkou.