Normalisation base de données exemple
Quel type de données doit être normalisé? Entrez les normes de données, étape à gauche. Ne vous attendez pas à la perfection: la normalisation des données est un processus continu pour améliorer l`hygiène des données au fil du temps. Des actions comme le courrier électronique s`ouvrent et les clics publicitaires sont susceptibles de venir à votre base de données avec un certain niveau de normalisation déjà appliqué, courtoisie de votre logiciel de marketing. Ils travaillent en comparant les données d`un champ particulier à une bibliothèque de recherche et peuvent être configurés pour suggérer une modification de l`enregistrement (un peu comme le correcteur orthographique dans Microsoft Word) ou effectuer automatiquement la modification au fur et à mesure que les données sont analysées. Les normes rendent les données uniformes. Pourquoi est-ce si important? Notre exemple de marque pourrait demander à son équipe de données de créer des filtres qui rendent ces données à distance. Cela est utile lors de la normalisation, car rendre les données uniformes et cohérentes ne signifie pas supprimer les détails de certains ensembles de données simplement parce qu`ils ne sont pas présents dans tous les jeux de données. En prenant le temps d`apprendre et de maîtriser ces fonctions, vous accélérez considérablement votre analyse financière. Idem pour “M. C`est à vous de comprendre la valeur que vous trouvez la valeur normalisée pour. Cependant, nos caractéristiques sont maintenant plus cohérentes les unes avec les autres, ce qui nous permettra d`évaluer la production de nos futurs modèles mieux.
Chacun a été recueilli dans un but différent, entraînant différentes organisations logiques et des formats physiques, et les terminologies utilisées pour décrire les médicaments et les conditions cliniques varient de la source à la source. La fonction STANDARDISER Excel renvoie une valeur normalisée (score z) en fonction de la moyenne et de l`écart type. Par exemple, supposons que vous êtes allé à l`Université de New York et votre meilleur ami est allé à l`Université en Géorgie. Main St, Brooklyn “l`enregistrement normalisé pourrait lire” Bob Jones, Vice-Président, Acme Corporation, 15 South Main Street, Brooklyn, New York “. Il mesure le nombre d`écarts types d`un point de données donné est de la moyenne. La plupart des produits de normalisation des enregistrements permettent au client d`adapter la bibliothèque de recherche aux propres besoins du client. Données SynPUF dans la version 5 du MDP. Nous pouvons voir qu`il ya des comportements bizarres avec les deux caractéristiques (Comment pouvons-nous avoir le nombre de chambres à coucher plus de 1000? En outre, si nous devions utiliser des algorithmes sur ce jeu de données avant que nous normalisé, il serait difficile (potentiellement impossible) pour converger les vecteurs en raison des problèmes de mise à l`échelle.
Dans la plupart des entreprises, les équipes de vente et de marketing construisent, mine et entretiennent de multiples sources, tirant un large éventail de données pour conduire des pistes à travers l`entonnoir. Les catégories de données qui décrivent le personnage de l`acheteur ou les processus opérationnels d`impact sont les meilleurs candidats à la normalisation. Les normes de données doivent être spécifiques et suffisamment exhaustives pour ne laisser aucune donnée en retard dans vos systèmes d`entreprise; ils devraient tenir, même s`il y a un flot d`informations rapides et disparates. Toutes les entreprises ont leurs propres besoins de données, les objectifs et les sources, il est donc difficile de donner des conseils universels. Ce format commun permet «la recherche collaborative, l`analyse à grande échelle et le partage d`outils et de méthodologies sophistiqués» (OHDSI). C`est parce que les normes de données sont seulement aussi efficaces que la façon dont ils représentent toutes les réalités des données. Pour calculer un score z, vous devez calculer la moyenne et l`écart type.