Come Normalizzare i Dati Tra 0 e 100

Come Normalizzare i Dati Tra 0 e 100

Per normalizzare i valori in un set di dati per essere tra 0 e 100, è possibile utilizzare la seguente formula:

zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100

dove:

• zi: L’i-esimo valore normalizzato nel set di dati
• xi: L’i-esimo valore del set di dati
• min(x): Il valore minimo del set di dati
• max(x): Il valore massimo nel dataset

Per esempio, supponiamo di avere la seguente set di dati:

Il valore minimo nel set di dati è 12 e il valore massimo è 68.

Per normalizzare il primo valore di 12, si applica la formula condivisa in precedenza:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0

Per normalizzare il secondo valore di 19, dovremmo usare la stessa formula:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 12.5

Per normalizzare il terzo valore di 21, si utilizza la stessa formula:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 16.07

Possiamo utilizzare questa stessa formula per normalizzare ogni valore del set originale di essere tra 0 e 100:

Come Normalizzare i Dati Tra un Range

Si può effettivamente utilizzare questa formula per normalizzare un set di dati tra 0 e un numero qualsiasi:

zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * Q

dove Q è il numero massimo che si desidera per il vostro normalizzato i valori dei dati.

Nell’esempio precedente, abbiamo scelto Q di essere uguale a 100, ma si potrebbe facilmente normalizzare un intervallo di valori compreso tra 0 e 1.000 scegliendo Q di essere di 1.000:

Per normalizzare il primo valore di 12, si applica la formula:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 1,000 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0

Per normalizzare il secondo valore di 19, dovremmo usare la stessa formula:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 1,000 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 125

Per normalizzare il terzo valore di 21, si utilizza la stessa formula:

• zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 1,000 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 160.7

Possiamo utilizzare questa stessa formula per normalizzare ogni valore del set originale di essere tra 0 e 1.000:

Quando normalizzare i dati

Occasionalmente normalizziamo le variabili quando eseguiamo un certo tipo di analisi in cui abbiamo più variabili misurate su scale diverse e vogliamo che ciascuna delle variabili abbia lo stesso intervallo.

Ciò impedisce a una variabile di essere eccessivamente influente, specialmente se viene misurata in unità diverse (cioè se una variabile è misurata in pollici e un’altra è misurata in iarde).

Vale anche la pena notare che in questo tutorial abbiamo utilizzato un metodo noto come normalizzazione min-max per normalizzare i valori dei dati.

I due metodi di normalizzazione più comuni sono i seguenti:

1. Normalizzazione min-Max

• Obiettivo: Converte ogni valore di dati in un valore compreso tra 0 e 100.
• Formula: Nuovo valore = (valore-min) / (max-min) * 100

2. Normalizzazione media

• Obiettivo: scala i valori in modo tale che la media di tutti i valori sia 0 e std. dev. è 1.
• Formula: Nuovo valore = (valore – media) / (deviazione standard)