खैर, डेटाबेस सामान्यीकरण डेटा अतिरेक को कम करने और डेटा अखंडता में सुधार करने के लिए तथाकथित सामान्य रूपों की एक श्रृंखला के अनुसार एक रिलेशनल डेटाबेस को संरचित करने की प्रक्रिया है। सरल शब्दों में, सामान्यीकरण सुनिश्चित करता है कि आपका सारा डेटा सभी रिकॉर्ड में एक जैसा दिखता और पढ़ता है।
क्या डेटाबेस को बहुत सामान्य किया जा सकता है?
"अति-सामान्यीकरण" का अर्थ यह हो सकता है कि एक बड़ी संख्या में जुड़ने के कारण डेटाबेस बहुत धीमा है। इसका मतलब यह भी हो सकता है कि डेटाबेस ने हार्डवेयर को पछाड़ दिया है। या कि एप्लिकेशन को स्केल करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।
हम डेटा को सामान्य क्यों करते हैं?
सामान्यीकरण का लक्ष्य है डेटासेट में संख्यात्मक कॉलम के मूल्यों को एक सामान्य पैमाने में बदलना, मूल्यों की श्रेणियों में अंतर को विकृत किए बिना। मशीन लर्निंग के लिए, प्रत्येक डेटासेट को सामान्यीकरण की आवश्यकता नहीं होती है। इसकी आवश्यकता तभी होती है जब सुविधाओं की अलग-अलग श्रेणियां हों।
क्या आप सामान्यीकृत डेटा औसत कर सकते हैं?
एक्सेल में डेटा को सामान्य करना
आप डेटा सेट के अंकगणितीय माध्य (या औसत) की गणना करने के लिए AVERAGE फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। आइए देखें कि आप इन कार्यों का उपयोग करके डेटा को कैसे सामान्य कर सकते हैं। डेटा सेट के माध्य और मानक विचलन की गणना करके प्रारंभ करें। … एक डेटा सेट के लिए z-स्कोर का औसत शून्य (0) है।
मैं एक्सेल में डेटा को 100 प्रतिशत तक कैसे सामान्य कर सकता हूं?
किसी डेटासेट में मानों को 0 और 100 के बीच सामान्य करने के लिए, आप इसका उपयोग कर सकते हैंनिम्नलिखित सूत्र:
- zi=(xi – मिनट(x)) / (अधिकतम(x) – मिनट(x))100.
- zi=(xi – मिनट(x)) / (अधिकतम(x) – मिनट(x))Q.
- न्यूनतम-अधिकतम सामान्यीकरण।
- माध्य सामान्यीकरण।
