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Datenstandardisierungsverarbeitungsmethode

(*-*)浩
Freigeben: 2019-10-25 13:40:02
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Datenstandardisierungsverarbeitungsmethode

Was ist Datennormalisierung (Normalisierung)

Skalieren Sie die Daten proportional, sodass sie fallen in einen kleinen spezifischen Bereich. Es wird häufig bei der Verarbeitung einiger Vergleichs- und Bewertungsindizes verwendet, um die Einheitenbeschränkung der Daten aufzuheben und sie in einen dimensionslosen reinen Wert umzuwandeln, sodass Indikatoren unterschiedlicher Einheiten oder Größen verglichen und gewichtet werden können. (Empfohlenes Lernen: Web-Frontend-Video-Tutorial)

Was sind die gängigen Methoden?

Methode 1: Normalisierungsmethode

Datenstandardisierungsverarbeitungsmethode Auch Abweichungsstandardisierung genannt, handelt es sich um eine lineare Transformation der Originaldaten, sodass das Ergebnis abgebildet wird bis [0, 1] Intervall.

Methode 2: Regularisierungsmethode

Datenstandardisierungsverarbeitungsmethode

Diese Methode basiert auf dem Mittelwert und der Standardabweichung der Originaldaten, um die zu standardisieren Daten. Normalisieren Sie den ursprünglichen Wert x von A mithilfe des Z-Scores auf x‘.

Die Z-Score-Normalisierungsmethode eignet sich für Situationen, in denen die Maximal- und Minimalwerte von Attribut A unbekannt sind oder wenn Ausreißerdaten außerhalb des Wertebereichs vorliegen.

Die Standardstandardisierungsmethode von spss ist die Z-Score-Standardisierung.

So verwenden Sie Excel zum Standardisieren des Z-Scores: Es gibt keine vorgefertigte Funktion in Excel, daher müssen Sie ihn Schritt für Schritt berechnen. Tatsächlich ist die Standardisierungsformel sehr einfach.

Die Schritte sind wie folgt:

1. Ermitteln Sie das arithmetische Mittel (mathematische Erwartung) xi und die Standardabweichung si jeder Variablen (Indikator); 🎜> 2. Führen Sie die Standardisierungsverarbeitung durch:

zij=(xij-xi)/si

wobei: zij der standardisierte Variablenwert ist; xij der tatsächliche Variablenwert ist.

3. Vertauschen Sie die positiven und negativen Vorzeichen vor dem Umkehrindikator.

Der standardisierte Variablenwert schwankt um 0. Größer als 0 bedeutet über dem Durchschnittsniveau und kleiner als 0 bedeutet unter dem Durchschnittsniveau.

Methode 3: Normalisierungsmethode

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