विषयसूची:
- मान को सामान्य करने का क्या मतलब है?
- डेटा को सामान्य करने से क्या होता है?
- आप डेटा मानों को सामान्य कैसे करते हैं?
- हमें डेटा को सामान्य करने की आवश्यकता क्यों है?
वीडियो: डेटा को सामान्य करते समय आपके मूल्यों को किस आधार पर बदला जाता है?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
सामान्यीकरण क्या है? सामान्यीकरण एक स्केलिंग तकनीक है जिसमें मूल्यों को स्थानांतरित और पुनर्विक्रय किया जाता है ताकि वे 0 और 1 के बीच समाप्त हो जाएं इसे न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग के रूप में भी जाना जाता है। यहाँ, Xmax और Xmin क्रमशः सुविधा के अधिकतम और न्यूनतम मान हैं।
मान को सामान्य करने का क्या मतलब है?
सरलतम मामलों में, रेटिंग के सामान्यीकरण का अर्थ है विभिन्न पैमानों पर मापे गए मानों को एक सामान्य पैमाने पर समायोजित करना, अक्सर औसत से पहले। … कुछ आकार चर के सापेक्ष मूल्यों पर पहुंचने के लिए कुछ प्रकार के सामान्यीकरण में केवल एक पुनर्विक्रय शामिल होता है।
डेटा को सामान्य करने से क्या होता है?
डेटा सामान्यीकरण सभी रिकॉर्ड और फ़ील्ड में समान दिखने के लिए डेटा का संगठन है। यह प्रवेश प्रकारों के सामंजस्य को बढ़ाता है जिससे क्लींजिंग, लीड जनरेशन, सेगमेंटेशन, और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा।
आप डेटा मानों को सामान्य कैसे करते हैं?
एक्सेल में डेटा को सामान्य कैसे करें
- चरण 1: माध्य ज्ञात करें। सबसे पहले, हम डेटासेट का माध्य ज्ञात करने के लिए=AVERAGE(मानों की श्रेणी) फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे।
- चरण 2: मानक विचलन का पता लगाएं। इसके बाद, हम डेटासेट के मानक विचलन को खोजने के लिए=STDEV(मानों की श्रेणी) फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे।
- चरण 3: मानों को सामान्य करें।
हमें डेटा को सामान्य करने की आवश्यकता क्यों है?
सामान्यीकरण उपयोगी होता है जब आपके डेटा में अलग-अलग पैमाने होते हैं और आपके द्वारा उपयोग किया जा रहा एल्गोरिथम आपके डेटा के वितरण के बारे में धारणा नहीं बनाता है, जैसे कि k-निकटतम पड़ोसी और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क।मानकीकरण मानता है कि आपके डेटा में गॉसियन (घंटी वक्र) वितरण है।
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