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数据归一化分析报
告
•引言
•数据来源及预处理
•数据归一化方法
•归一化效果评估
•数据归一化应用案例
目•结论与展望
录
contents
01
引言
报告目的和背景
目的
本报告旨在分析数据归一化在数据处理和分析中的重要性，
探讨其在实际应用中的优势，并提供相应的实施建议。
背景
随着大数据时代的到来，数据分析和挖掘已成为企业和科研
机构的重要工作。在数据处理过程中，数据归一化作为一种
常用的数据预处理技术，对于提高数据分析的准确性和效率
具有重要意义。
数据归一化概念及意义
概念提高模型训练速度
数据归一化是指将数据按比例缩放，使之落入一归一化后的数据分布更加均匀，有利于梯度下降
个小的特定区间，通常是[0,1]或[-1,1]。通过数据等优化算法的收敛，从而提高模型训练速度。
归一化，可以消除数据间的量纲差异，使得不同
特征之间具有可比性。
提高模型精度方便数据可视化
归一化可以消除数据间的量纲差异，避免某些特归一化后的数据范围较小，有利于在图表中展示
征因数值过大或过小而对模型产生过大影响，从数据的分布规律，方便进行数据可视化和分析。
而提高模型的精度和稳定性。
02
数据来源及预处理
数据来源
原始数据集
从公司数据库、市场调研、用户反馈等渠道收集
的原始数据。
数据类型
包括数值型、类别型、文本型等多种类型的数据。
数据规模
包含数百万条记录，涵盖多个维度和特征。
数据预处理
数据清洗
去除重复、缺失、异常值等不符合要求的数据。
数据转换
将类别型数据转换为数值型数据，方便后续计算和分析。
数据标准化
通过Z-Score等方法将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定
区间。
数据质量评估
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