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Quelle est la meilleure normalisation ou standardisation ?

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Quelle est la meilleure normalisation ou standardisation ?
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Vidéo: Quelle est la meilleure normalisation ou standardisation ?

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Anonim

Normalisation est utile lorsque vous savez que la distribution de vos données ne suit pas une distribution gaussienne. … La normalisation, en revanche, peut être utile dans les cas où les données suivent une distribution gaussienne.

Dois-je utiliser la normalisation ou la standardisation ?

La normalisation est utile lorsque vos données ont des échelles variables et que l'algorithme que vous utilisez ne fait aucune hypothèse sur la distribution de vos données, comme les k plus proches voisins et les réseaux de neurones artificiels. Standardization suppose que vos données ont une distribution gaussienne (courbe en cloche).

La normalisation est-elle identique à la normalisation ?

Dans le monde des affaires, la "normalisation" signifie généralement que la plage de valeurs sont "normalisées à partir de 0.0 à 1,0". "Standardisation" signifie généralement que la plage de valeurs est "normalisée" pour mesurer le nombre d'écarts types entre la valeur et sa moyenne.

Est-il toujours bon de normaliser les données ?

En normalisant, vous jetez en fait certaines informations sur les données telles que les valeurs maximales et minimales absolues. Donc, il n'y a pas de règle empirique. Comme d'autres l'ont dit, la normalisation n'est pas toujours applicable; par exemple. d'un point de vue pratique.

Quand ne devriez-vous pas normaliser les données ?

Quelques bonnes raisons de ne pas normaliser

  1. Les jointures coûtent cher. La normalisation de votre base de données implique souvent la création de nombreuses tables. …
  2. La conception normalisée est difficile. …
  3. Vite et sale devrait être rapide et sale. …
  4. Si vous utilisez une base de données NoSQL, la normalisation traditionnelle n'est pas souhaitable.

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