Excel hat viele Werkzeuge für Datenanalyse aber die Daten, mit denen Sie arbeiten, müssen in der richtigen Form vorliegen. Wenn die Variationen groß sind, kann es schwierig sein, Beziehungen zwischen den herzustellen andere Nummer setzt. Aus diesem Grund sind sowohl der Mittelwert als auch die Standardabweichung Perimeter, die dabei helfen, jeden Datensatz in Excel häufig zu normalisieren.
Wenn du es wünschst normalisieren zu Datensatz bevor Sie andere Analysetools darauf anwenden, ist dies ganz einfach. Sie können in Excel auf bestimmte Weise normalisierte oder standardisierte Datensätze erreichen.
Normalisierte Daten verstehen
Standardisierte Daten sind in der Regel das Ergebnis einer Normalisierung . Daten oder eine ganze Reihe von Zahlen transformieren mit Hilfe von Durchschnitt oder Mittelwert sowie Standardabweichung, die für eine ganze Reihe berechnet werden. Die Standardverteilung für normalisierte Daten repräsentiert normalerweise a Mittelwert von 0 zusammen mit 1 als Varianz .
Wenn ein Datensatz normalisiert wird, werden Sie feststellen, dass positive Werte über dem Durchschnitt liegen, während negative Werte unter dem Mittelwert liegen. +1 stellt einen Wert dar, der um 1 nach oben abweicht, während -1 dargestellt wird, wenn die Standardabweichung um eins unter dem Mittelwert liegt.
Für die Normalisierung verwendete Funktionen
Zwei Hauptanalysen sind notwendig, wenn jemand einen Datensatz normalisieren möchte. Wenn Sie beispielsweise Daten von A2 bis A51 normalisieren möchten, müssen Sie den Mittelwert und den Standardabweichungswert dieses Satzes finden.
Um den Durchschnitt zu wählen von solche Daten, Wählen Sie eine Zelle aus, die sich neben den Daten befindet und leer ist. hier kannst du als mittel bezeichnen und eingeben Formel ‘=MITTELWERT(A2: A51)’.
Sie können den Bereich ändern Zahlen nach dem gewünschten Datensatz Erwägen. Zum Beispiel, wenn Daten zwischen B4 und B55 liegt, geben Sie die Formel „=AVERAGE(B4: B55)“ ein.
Um eine Standardabweichung zu finden, wählen Sie eine andere leere Zelle aus. Beschriften Sie es als Standardabweichung und geben Sie die Formel „=STDEV(A2: A51)“ ein. Hier können Sie einstellen Zellkoordinaten nach dem Datensatzbereich.
Die letzte Stufe ist zu Verwenden Sie die Standardisierungsfunktion, ein nützliches Werkzeug in Excel. Es enthält drei Argumente oder Informationsbits in einem angegebenen Format STANDARDIZE(Wert, Mittelwert, Standardabweichung) .
Sie können normalisierte Daten als Beschriftung in eine Zelle neben den Daten oder nach den Zellen eingeben, in denen der Durchschnitt und die Standardabweichung angezeigt werden.
In der ausgewählten Zelle müssen Sie Geben Sie die Formel „=STANDARDIZE(A2, $C$2, $D$2)“ ein; dies weist auf die Notwendigkeit hin, die Daten zwischen Zelle A2, Mittelwert in C2 und Standardabweichung in Zelle D2 zu normalisieren. Das $-Zeichen macht die Formel in den nächsten Schritten einfach zu replizieren.
Bewegen Sie den Mauszeiger auf die untere Ecke einer Zelle und wenn das schwarze Kreuz erscheint, müssen Sie darauf klicken und es nach unten ziehen, so dass es die Zellen der Daten ausrichtet; Es würde die Formel duplizieren und es den Eingabedaten ermöglichen, die Position zu ändern, Zeilenzellen abzugleichen und Mittelwert und Standardabweichung einzuführen.
Schritte zum Normalisieren von Daten in Excel
Excel erleichtert den Umgang mit großen Datensätzen. Mit den Normalisierungsparametern können Sie hier große Zahlenmengen verwenden, um dieselben auf kleinere Skalen zu reduzieren. Die Normalisierungsgleichung hilft auch dabei, verschiedene Datensätze zu vergleichen.
Öffnen Sie ein neues oder vorhandenes in Excel
Dies ist der erste Schritt, den Sie unternehmen müssen, wenn Sie Daten in Excel normalisieren möchten. Möglicherweise verfügen Sie über eine Tabelle mit Daten, die normalisiert werden muss. Starten Sie Microsoft Excel. Dadurch wird eine Tabelle als neues Dokument geöffnet; du könntest damit anfangen Geben Sie hier Daten ein oder öffnen Sie ein gespeichertes Dokument indem Sie auf die Option „Öffnen“ klicken.
Beginnen Sie mit dem arithmetischen Mittel
Beginnen Sie bei Zelle C1 und geben Sie die Formel =AVERAGE(A1: AX) ein. . Geben Sie anstelle von AX die letzte Datenzelle in Spalte A ein. Dadurch werden die Eingaben für abgeschlossen durchschnittliche Funktion. Es wird auch das arithmetische Mittel zurückgegeben, für das verwendet wird Normalisierung.
Berechnen Sie die Standardabweichung
Wie im Bild oben zu sehen, Zelle C2 auswählen wo Sie die Funktion STDEV.S(A1: AX) eingeben können. Anführungszeichen sind nicht erforderlich und Sie müssen lediglich den Wert von AX gemäß der letzten Datenzelle in Spalte A ändern, wie für den Durchschnitt erwähnt Berechnungsfunktion. Dies startet die Berechnung der Standardabweichung und dient zur Normalisierung von Daten.
Geben Sie die Formel STANDARDISIEREN ein, indem Sie auf Zelle B1 klicken wo Sie STANDARDISE(A1, C$1, C$2) eingeben. Jedoch zum Zeitpunkt der Eingabe der Symbole, Sie müssen keine Anführungszeichen setzen. Die Verwendung eines Dollarzeichens hilft, es vielseitig zu machen. Sie können es kopieren und in jede andere Zelle einfügen, und relative Referenzen für Zellen in Zeilen und Spalten werden automatisch übernommen.
Dies hilft dem Benutzer, die Formel überall zu verwenden und die Zellbezüge C1, C2 müssen nicht geändert werden. Mit dieser Funktion kommt die vollständig normalisierte Zelle A1 auf B1.
Verbleibende Daten normalisieren
Sobald Sie die Daten in der ersten Zelle von Spalte A normalisiert haben, müssen Sie dasselbe für den Rest von Spalte A tun. Wählen Sie B1 aus, klicken Sie darauf und halten Sie die Maustaste gedrückt, während Sie die Maus über die Spalte und den Rest der Zellen ziehen. Machen Sie so weiter, bis alle Zellen in der B-Spalte bedeckt sind. Lassen Sie die Maustaste los, um die standardisierte Formel zu sehen, die auch auf Spalte B angewendet wird.
Excel-Funktionen, die helfen, Daten zu normalisieren
Wenn Sie Daten in Tabellenkalkulationen normalisieren, sind die Formeln IF, „AND“ und „DATEDIF“ nützlich, wenn die Funktion dabei hilft, Flags zu erstellen, die Daten herausfiltern. Das „DATEDIF“ ist eine Funktion, die bei der Bestimmung von Zeiträumen hilft die zwischen zwei gegebenen Daten liegen. Die UND-Funktion zeigt die Verknüpfung zwischen zwei oder mehr Spalten.
Sie sehen ein Beispiel für a Datentabelle Hier,
Die Daten hier zeigen die Anzahl der vom Landwirt geernteten Äpfel in Kilogramm und auf welchen Ackerflächen und Tagen.
Um den Erntetag innerhalb von 30 Tagen nach dem Start festzulegen, ist die zu verwendende Formel =DATEDIF(E2, A2,d).
Setzen Sie ein Flag, um die beiden Variablen zu berücksichtigen. Dies geschieht mit der Formel =AND(D2 = 1, F2<= 30).
Der letzte Schritt kann darin bestehen, die beiden hinzugefügten Felder auszuführen und diese auf den gesamten Datensatz anzuwenden.
Die obigen Schritte und Funktionen helfen bei der effektiven Normalisierung verschiedener Datensätze in Excel.
Was bedeutet es, Daten in Excel zu normalisieren?
Normalisierung — Ändern der ursprünglichen numerischen Werte, damit sie in einen bestimmten Bereich passen.
Sie möchten beispielsweise Testergebnisse ändern könnten zwischen 0–100 liegen, um im Bereich 0–1 zu liegen.
Sie möchten vielleicht normalisieren wenn Sie mehrere Variablen mit unterschiedlichen Bereichen haben.
Wie normalisiert man Daten?
Wie normalisiere ich in Excel auf 100?
Zu normalisieren die Werte in einem Datensatz zwischen 0 und liegen 100 , können Sie die folgende Formel verwenden:
Der beste Normalisierungstechnik ist eine, die empirisch gut funktioniert, also probieren Sie neue Ideen aus, wenn Sie glauben, dass sie bei Ihrer Funktionsverteilung gut funktionieren. Wenn das Merkmal mehr oder weniger gleichmäßig über einen festen Bereich verteilt ist. Wenn das Feature einige extreme Ausreißer enthält.
Wie normalisiert man Altersdaten?
Theorie. Angenommen, der tatsächliche Bereich eines Features mit dem Namen Das Alter ist 5 bis 100. Wir können normalisieren diese Werte in einen Bereich von [0, 1], indem 5 von jedem Wert von subtrahiert wird Das Alter Spalte und teilen Sie dann das Ergebnis durch 95 (100–5).
Was ist besser Normalisierung oder Standardisierung?
Normalisierung ist gut zu verwenden, wenn Sie wissen, dass die Verteilung Ihrer Daten keiner Gaußschen Verteilung folgt. Standardisierung , andererseits kann in Fällen hilfreich sein, in denen die Daten einer Gaußschen Verteilung folgen. Dies muss jedoch nicht zwingend stimmen.
Was ist der Unterschied zwischen Standardisierung und Normalisierung?
Normalisierung bedeutet normalerweise, dass die Werte in einen Bereich von [0,1] neu skaliert werden. Standardisierung bedeutet in der Regel, dass Daten neu skaliert werden, sodass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 (Einheitsvarianz) haben.
Soll ich Altersdaten normalisieren?
Für maschinelles Lernen ist nicht jeder Datensatz erforderlich Normalisierung . Es ist nur erforderlich, wenn Merkmale unterschiedliche Bereiche haben. Betrachten Sie zum Beispiel a Daten Satz mit zwei Merkmalen, das Alter , und Einkommen(x2). Wo das Alter reicht von 0–100, während das Einkommen von 0–100.000 und höher reicht.
Wann sollten Sie Daten nicht normalisieren?
Einige gute Gründe Nicht zu Normalisieren
Beitritte sind teuer. Normalisierung Ihre Datenbank erfordert oft das Erstellen vieler Tabellen.
Normalisiert Gestaltung ist schwierig.
Schnell und schmutzig sollte schnell und schmutzig sein.
Wenn Sie eine NoSQL-Datenbank verwenden, traditionell Normalisierung ist nicht wünschenswert.
Ist Normalisierung immer gut?
3 Antworten. Es kommt auf den Algorithmus an. Für einige Algorithmen Normalisierung hat keine Wirkung. Im Allgemeinen funktionieren Algorithmen, die mit Entfernungen arbeiten, tendenziell besser an normalisiert Daten, aber das bedeutet nicht, dass die Leistung wird stets danach höher sein Normalisierung .
Warum normalisieren wir Bilddaten?
Bild normalisieren Eingänge: Datennormalisierung ist ein wichtiger Schritt, der sicherstellt, dass jeder Eingabeparameter (in diesem Fall Pixel) ähnlich ist Daten Verteilung. Dadurch wird die Konvergenz beschleunigt, während das Netzwerk trainiert wird. Die Verbreitung solcher Daten würden ähneln einer bei Null zentrierten Gaußschen Kurve.
Was ist das Ziel der Normalisierung?
Grundsätzlich, Normalisierung ist der Prozess der effizienten Organisation von Daten in einer Datenbank. Es gibt zwei Hauptziele der Normalisierung Prozess: Eliminieren Sie redundante Daten (Speichern derselben Daten in mehr als einer Tabelle) und stellen Sie sicher, dass Datenabhängigkeiten sinnvoll sind (nur zusammengehörige Daten in einer Tabelle speichern).
Müssen wir Bilder normalisieren?
Sein normaler Zweck besteht darin, eine Eingabe umzuwandeln Bild in einen Bereich von Pixelwerten, die den Sinnen vertrauter oder normaler sind, daher der Begriff Normalisierung . Wenn wir verwenden Graustufen Bild , wir nur normalisieren müssen Verwendung eines Kanals.
Wie normalisiert man ein Bild?
Es gibt einige Variationen auf wie man normalisiert das Bilder aber die meisten scheinen diese beiden Methoden zu verwenden:
Subtrahieren Sie den über alles errechneten Mittelwert pro Kanal Bilder (z. B. VGG_ILSVRC_16_layers)
Subtrahiere nach Pixel/Kanal, berechnet über alles Bilder (z. B. CNN_S, siehe auch Referenznetzwerk von Caffe)
Wie normalisiert man Daten in Python?
Python stellt die Vorverarbeitungsbibliothek bereit, die die enthält normalisieren Funktion zu normalisieren das Daten . Es nimmt ein Array als Eingabe und normalisiert seine Werte zwischen 0 und 1. Es gibt dann ein Ausgabearray mit denselben Dimensionen wie die Eingabe zurück.
Wie normalisiert man RGB-Werte?
Wann Normalisierung das RGB-Werte eines Bildes teilen Sie jedes Pixel Wert durch die Summe der Pixel Wert über alle Kanäle. Wenn Sie also ein Pixel mit verstärktem R, G und B in den jeweiligen Kanälen haben, ist dies der Fall normalisierte Werte R/S, G/S und B/S (wobei S=R+G+B).
Warum teilen wir das Bild durch 255?
Seit 255 ist der Maximalwert, Teilen durch 255 drückt eine 0-1-Darstellung aus. Jeder Kanal (Rot, Grün und Blau sind jeweils Kanäle) hat 8 Bit, daher sind sie in diesem Fall jeweils auf 256 begrenzt 255 da 0 enthalten ist. Wie die Referenz zeigt, verwenden Systeme normalerweise Werte zwischen 0 und 1, wenn Gleitkommawerte verwendet werden.