Excel tiene muchas herramientas para análisis de los datos pero los datos con los que trabaja deben estar en la forma correcta. Si las variaciones son grandes, puede ser difícil establecer relaciones entre los número diferente conjuntos Por esa razón, tanto la media como la desviación estándar son perímetros que ayudan a normalizar con frecuencia cualquier conjunto de datos en Excel.
Si quieres normalizar a conjunto de datos antes de usar otras herramientas analíticas en ellos, es fácil hacerlo. Puede lograr conjuntos de datos normalizados o estandarizados en Excel de ciertas maneras.
Comprender los datos normalizados
Los datos estandarizados suelen ser el resultado de la normalización. . Los datos o un conjunto completo de números se transforman con la ayuda del promedio o la desviación estándar calculada para un conjunto completo. La distribución estándar para datos normalizados generalmente representa una media de 0 junto con 1 como una varianza .
Cuando se normaliza un conjunto de datos, encontrará valores positivos para vivir por encima mientras que los valores negativos están por debajo de la media. +1 representa un valor que se desvía en 1 por encima mientras que -1 es lo que se representa cuando la desviación estándar es uno por debajo de la media.
Funciones utilizadas para la normalización
Dos análisis principales son necesarios cuando alguien desea normalizar un conjunto de datos. Por ejemplo, los datos que van desde A2 a A51, cuando desea normalizarlos, debe encontrar el valor promedio y la desviación estándar de este conjunto.
Para elegir la media de tales datos, seleccione una celda que esté al lado de los datos y que esté vacía; aquí puede etiquetar como malo e ingresar el fórmula ‘=PROMEDIO(A2: A51)’.
Puede cambiar el rango de números según el conjunto de datos que desee considerar. Por ejemplo, si datos está entre B4 y B55, escriba la fórmula '=PROMEDIO (B4: B55)'.
Para encontrar una desviación estándar, elija otra celda que esté vacía. Etiquételo como desviación estándar y escriba la fórmula '= STDEV (A2: A51)'. Aquí puede ajustar coordenadas de celda según el rango del conjunto de datos.
La etapa final es para utilizar la función de estandarización, una herramienta útil presente en Excel. Contiene tres argumentos o bits de información dentro de un formato dado como ESTANDAR(valor, media, desviación estándar) .
Puede escribir datos normalizados como una etiqueta dentro de una celda al lado de los datos o después de las celdas donde se muestran el promedio y la desviación estándar.
En la celda elegida, debe escriba la fórmula '= ESTANDARIZAR (A2, $ C $ 2, $ D $ 2)'; esto indica la necesidad de normalizar los datos entre la celda A2, la media encontrada en C2 y la desviación estándar en la celda D2. El signo $ hace que la fórmula sea fácil de replicar en los siguientes pasos.
Pase el puntero del mouse sobre la esquina inferior de una celda y cuando aparezca la cruz negra, debe hacer clic en ella y arrastrarla hacia abajo para que se alineen las celdas de los datos; duplicaría la fórmula y permitiría que los datos de entrada cambien de ubicación, coincidan con las celdas de fila e inculquen la media y la desviación estándar.
Pasos para normalizar datos en Excel
Excel facilita el manejo de grandes conjuntos de datos. Con los parámetros de normalización, aquí puede usar conjuntos de números grandes para reducir lo mismo a escalas más pequeñas. La ecuación de normalización también ayuda a comparar diferentes conjuntos de datos.
Abrir una nueva o existente en Excel
Este es el primer paso a seguir cuando desea normalizar datos en Excel. Es posible que tenga una hoja de cálculo de datos existente que deba normalizarse. Inicie Microsoft Excel. Esto abre una hoja de cálculo como un nuevo documento; podrías empezar por ingresar datos aquí o elegir abrir un documento guardado haciendo clic en la opción 'Abrir'.
Comience con la media aritmética
Comienza en la celda C1 y escribe la fórmula =PROMEDIO(A1: AX) . En lugar de AX, ingrese la última celda de datos en la columna A. Esto completará las entradas para el función promedio. También devolverá la media aritmética utilizada para normalización.
Calcular la desviación estándar
Como se ve en la imagen de arriba, seleccione la celda C2 donde puede escribir la función STDEV.S(A1: AX). Las comillas no son necesarias y simplemente necesita cambiar el valor de AX según la última celda de datos en la columna A como se menciona para el promedio funcion de calculo Esto inicia el cálculo de la desviación estándar y resulta útil para normalizar los datos.
Ingrese la fórmula ESTANDARIZAR haciendo clic en la celda B1 donde escribe ESTÁNDAR (A1, C $ 1, C $ 2). Sin embargo, en el momento de la entrada de los símbolos, no es necesario poner comillas. El uso de un signo de dólar ayuda a que sea versátil. Puede copiarlo y pegarlo en cualquier otra celda y las referencias relativas para celdas en filas y columnas se seleccionan automáticamente.
Esto ayuda al usuario a usar la fórmula en cualquier lugar y no es necesario cambiar las referencias de celda C1, C2. Con esta función completada de forma normalizada, la celda A1 viene en B1.
Normalizar datos restantes
Una vez que normalice los datos en la primera celda de la columna A, debe hacer lo mismo con el resto de la columna A. Seleccione B1, haga clic en el mismo y mantenga presionado, arrastrando el mouse hacia abajo en la columna y el resto de las celdas. Continúe igual hasta que todas las celdas de la columna B estén cubiertas. Suelte el mouse para ver la fórmula estandarizada aplicada a la columna B también.
Funciones de Excel que ayudan a normalizar los datos
Cuando está normalizando datos en hojas de cálculo, las fórmulas IF, 'AND' y 'DATEDIF' son útiles si la función ayuda a crear indicadores que filtran datos. El 'SIFECHA' es una función que ayuda a determinar períodos de tiempo que transcurren entre dos fechas dadas. La función 'Y' muestra el vínculo entre dos o más columnas.
Puedes ver un ejemplo de un hoja de cálculo de datos aquí,
Los datos aquí muestran la cantidad de manzanas en kilogramos cosechadas por el agricultor, y en qué tierras de cultivo y días.
Para decidir el día de la cosecha dentro de los 30 días posteriores al inicio, la fórmula a utilizar es =SIFECHA(E2, A2,d).
Establezca una bandera para tener en cuenta las dos variables. Esto se hace usando la fórmula =Y(D2 = 1, F2<= 30).
El paso final puede comprender ejecutar los dos campos agregados y aplicarlos al conjunto de datos en su totalidad.
Los pasos y funciones anteriores ayudan a normalizar diferentes conjuntos de datos de manera efectiva en Excel.
¿Qué significa normalizar datos en Excel?
Normalización — Cambiar los valores numéricos originales para que se ajusten a un cierto rango.
Por ejemplo, desea modificar los puntajes de las pruebas que pudo estar entre 0–100 para estar dentro del rango 0–1.
Tu podrías querer normalizar cuando tiene múltiples variables con diferentes rangos.
¿Cómo se normalizan los datos?
¿Cómo normalizo a 100 en Excel?
A normalizar los valores en un conjunto de datos entre 0 y 100 , puede utilizar la siguiente fórmula:
conI= (xI– mín(x)) / (máximo(x) – mín(x)) * 100 .
conI= (xI– min(x)) / (max(x) – min(x)) * Q.
Mínimo máximo Normalización .
Significar Normalización .
¿Cuál es el mejor método de normalización?
El mejor técnica de normalización es uno que empíricamente funciona bien, así que pruebe nuevas ideas si cree que funcionarán bien en su distribución de características. Cuando la característica se distribuye más o menos uniformemente en un rango fijo. Cuando la característica contiene algunos valores atípicos extremos.
¿Cómo se normalizan los datos de edad?
Teoría. Supongamos que el rango real de una característica llamada Envejecer es de 5 a 100. Podemos normalizar estos valores en un rango de [0, 1] restando 5 de cada valor de la Envejecer columna y luego dividiendo el resultado por 95 (100–5).
¿Qué es mejor la normalización o la estandarización?
Normalización es bien para usar cuando sabe que la distribución de sus datos no sigue una distribución gaussiana. Estandarización , por otro lado, puede ser útil en los casos en que los datos siguen una distribución gaussiana. Sin embargo, esto no tiene por qué ser necesariamente cierto.
¿Cuál es la diferencia entre estandarización y normalización?
Normalización típicamente significa reescalar los valores en un rango de [0,1]. Estandarización típicamente significa reescalar los datos para tener una media de 0 y una desviación estándar de 1 (varianza unitaria).
¿Debo normalizar los datos de edad?
Para el aprendizaje automático, cada conjunto de datos no requiere normalización . Solo se requiere cuando las características tienen diferentes rangos. Por ejemplo, considere un datos conjunto que contiene dos características, envejecer , e ingresos (x2). Donde envejecer oscila entre 0 y 100, mientras que los ingresos oscilan entre 0 y 100 000 y más.
¿Cuándo no deberías normalizar los datos?
Algunas buenas razones No a Normalizar
Las uniones son caras. normalizando su base de datos a menudo implica la creación de muchas tablas.
normalizado el diseño es difícil.
Rápido y sucio debe ser rápido y sucio.
Si está utilizando una base de datos NoSQL, tradicional normalización es no deseable.
¿Es siempre buena la normalización?
3 respuestas. Depende del algoritmo. Para algunos algoritmos normalización no tiene efecto. Generalmente, los algoritmos que trabajan con distancias tienden a funcionar mejor sobre normalizado datos, pero esto no significa que el rendimiento siempre ser más alto después normalización .
¿Por qué normalizamos los datos de imagen?
Normalización de imagen entradas: Normalización de datos es un paso importante que asegura que cada parámetro de entrada (píxel, en este caso) tenga un datos distribución. Esto hace que la convergencia sea más rápida mientras se entrena la red. La distribución de tal los datos serían parecerse a una curva de Gauss con centro en cero.
¿Cuál es el objetivo de la normalización?
Básicamente, normalización es el proceso de organizar eficientemente los datos en una base de datos. Hay dos objetivos principales de la normalización proceso: eliminar datos redundantes (almacenar los mismos datos en más de una tabla) y garantizar que las dependencias de datos tengan sentido (almacenar solo datos relacionados en una tabla).
¿Necesitamos normalizar las imágenes?
Su propósito normal es convertir una entrada imagen en un rango de valores de píxeles que son más familiares o normales para los sentidos, de ahí el término normalización . Si nosotros están usando una escala de grises imagen , nosotros solo necesita normalizar utilizando un canal.
¿Cómo se normaliza una imagen?
Hay algunas variaciones en como normalizar el imágenes pero la mayoría parece usar estos dos métodos:
Reste la media por canal calculada sobre todos imágenes (por ejemplo, VGG_ILSVRC_16_layers)
Restar por píxel/canal calculado sobre todo imágenes (por ejemplo, CNN_S, consulte también la red de referencia de Caffe)
¿Cómo se normalizan los datos en Python?
Pitón proporciona la biblioteca de preprocesamiento, que contiene el normalizar función a normalizar el datos . Toma una matriz como entrada y normaliza sus valores entre 0 y 1. Luego devuelve una matriz de salida con las mismas dimensiones que la entrada.
¿Cómo se normalizan los valores RGB?
Cuándo normalizando el valores RGB de una imagen, divides cada píxel valor por la suma de los píxeles valor sobre todos los canales. Entonces, si tiene un píxel con R, G y B intensificados en los canales respectivos, su valores normalizados será R/S, G/S y B/S (donde, S=R+G+B).
¿Por qué dividimos la imagen por 255?
Ya que 255 es el valor máximo, divisor por 255 expresa una representación 0-1. Cada canal (rojo, verde y azul son canales) tiene 8 bits, por lo que cada uno está limitado a 256, en este caso 255 ya que 0 está incluido. Como muestra la referencia, los sistemas suelen utilizar valores entre 0 y 1 cuando utilizan valores de coma flotante.