如何对原始数据进行规范化处理?

Cynthia
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提问:

例如,将下图中,原始数据有年龄和工资两列数据,现需要将数据按照最小-最大规范化以及Z-得分标准化的方式缩放到制定范围内,如何进行实现?



实现方式:

一、最小-最大规范化

利用最小最大规范化将数据转换至一个范围内,例如01之间,最小值转换为0,最大值转换为1

这里要借助DataFocus公式中的group_mingroup_max公式;

如下图所示,工资为列名,使用公式group_min求出工资列的最小值,使用公式group_max求出工资列的最大值,然后按照最小-最大规范化的方法进行四则运算;

X_NORM(工资-group_min(工资))/(group_max(工资)-group_min(工资))


效果如图所示:



二、Z-得分标准化(标准化)

Z-得分标准化是基于平均值和标准偏差的尺度数据,也就是利用数据减去平均值的差异除以标准偏差;

这里要借助DataFocus公式中的group_averagegroup_stddv公式;

如下图所示,年龄为列名,使用公式group_average求出年龄列的平均值,使用公式group_stddv求出年龄列的标准差,然后按照Z-得分标准化的方法进行四则运算;

Z_SCORE(年龄-group_average(年龄))/group_stddev (年龄)


效果如图所示。



发布于 2021-03-15 16:57

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本文由 Cynthia 原创发布于 DataFocus ,著作权归作者所有。

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