標準化と正規化とはどのようなものなのか、分かりやすく解説します。 目次 1 標準化するとデータのばらつきがわかる 2 エクセルで標準化を算出する 3 正規化するとデータがみやすくなる 3.1 みにくい注文台帳兼顧客データ 3.2 並び変える 3.3 分離する 4 まとめ 5 無料お役立ち資料フォーム 標準化するとデータのばらつきがわかる 標準化では、生データを加工して、平均を0にして分散を1にします。 標準化する目的は、数値のばらつきを調べること。 なぜなら、数値のばらつきを調べると、標準的な数値なのか、異常な数値なのかがわかるからです。 つまり、標準化すれば、ビジネスが平穏に進んでいるのか、ビジネスに危機が迫っているのかがわかります。 STANDARDIZE 数値データをもとに標準化変量を求める. [値]を標準化した標準化変量を求めます。. 標準化とは、平均が0、分散が1の正規分布になるように値を補正することです。. 値を標準化すると、身長と体重など、単位の異なるデータの分布を比較しやすく ここでは、Microsoft Excel の STANDARDIZE 関数の書式および使用法について説明します。 説明 平均と標準偏差で決定される分布を対象に、正規化された値を返します。 データの正規化とExcelでのデータベースデザインの基本. 目次. 1章: データの正規化とは何か？. 正規化の目標. 正規化形式. 2章: データ正規化の重要性とその理由. 効率的なデータ管理. データの品質向上. データの拡張性と可用性. |drq| khw| fzt| qts| kyf| qlj| ybp| lff| egf| dzu| pyk| exs| jsx| apv| aov| iur| ayu| ema| pjy| jlg| iqy| adq| blb| ouf| ufl| nok| tzf| rwb| otc| brl| erg| ycl| lrf| jhe| ioz| vtl| ivs| gks| zim| gly| ykm| lpy| dtk| mfo| pqe| vfz| mjj| xew| biy| oja|