¿Qué es la normalización en minería de datos y cómo hacerla?

Las empresas confían cada vez más en los datos para obtener más información sobre sus clientes. Por lo tanto, los analistas de datos tienen una mayor responsabilidad de explorar y analizar grandes bloques de datos sin procesar y extraer tendencias y patrones significativos de los clientes. Esto se conoce como minería de datos. Los analistas de datos utilizan técnicas de minería de datos, análisis estadístico avanzado y tecnologías de visualización de datos para obtener nuevos conocimientos.

Estos pueden ayudar a una empresa a desarrollar estrategias de marketing efectivas para mejorar el rendimiento comercial, aumentar las ventas y reducir los costos generales. Aunque existen herramientas y algoritmos para la minería de datos, no es pan comido, ya que los datos del mundo real son heterogéneos. Por lo tanto, existen bastantes desafíos cuando se trata de minería de datos. Aprenda ciencia de datos si desea obtener experiencia en minería de datos.

Uno de los desafíos comunes es que, por lo general, las bases de datos contienen atributos de diferentes unidades, rangos y escalas. Es posible que la aplicación de algoritmos a datos con un rango tan drástico no proporcione resultados precisos. Esto exige la normalización de datos en la minería de datos .

Es un proceso necesario requerido para normalizar datos heterogéneos. Los datos se pueden poner en un rango más pequeño, como 0,0 a 1,0 o -1,0 a 1,0. En palabras simples, la normalización de datos hace que los datos sean más fáciles de clasificar y comprender.

¿Por qué es necesaria la normalización en la minería de datos?

La normalización de datos es necesaria principalmente para minimizar o excluir datos duplicados. La duplicidad en los datos es un problema crítico. Esto se debe a que es cada vez más problemático almacenar datos en bases de datos relacionales, manteniendo datos idénticos en más de un lugar. La normalización en minería de datos es un procedimiento beneficioso ya que permite lograr ciertas ventajas como se menciona a continuación:

• Es mucho más fácil aplicar algoritmos de minería de datos en un conjunto de datos normalizados.
• Los resultados de los algoritmos de minería de datos aplicados a un conjunto de datos normalizados son más precisos y efectivos.
• Una vez que se normalizan los datos, la extracción de datos de las bases de datos se vuelve mucho más rápida.
• Se pueden aplicar métodos de análisis de datos más específicos a los datos normalizados.

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3 técnicas populares para la normalización de datos en minería de datos

Hay tres métodos populares para llevar a cabo la normalización en la minería de datos . Incluyen:

Normalización mín. máx.

Lo que es más fácil de entender: la diferencia entre 200 y 1000000 o la diferencia entre 0,2 y 1. De hecho, cuando la diferencia entre los valores mínimo y máximo es menor, los datos se vuelven más legibles. La normalización min-max funciona convirtiendo un rango de datos en una escala que va de 0 a 1.

Fórmula de normalización min-max

Para entender la fórmula, aquí hay un ejemplo. Supongamos que una empresa quiere decidir sobre una promoción en función de los años de experiencia laboral de sus empleados. Entonces, necesita analizar una base de datos que se vea así:

• El valor mínimo es 8
• El valor máximo es 20

Como esta fórmula escala los datos entre 0 y 1,

• El nuevo mínimo es 0
• El nuevo máximo es 1

Aquí, V representa el valor respectivo del atributo, es decir, 8, 10, 15, 20

Después de aplicar la fórmula de normalización min-max, los siguientes son los valores de V' para los atributos:

• Para 8 años de experiencia: v'= 0
• Para 10 años de experiencia: v' = 0,16
• Para 15 años de experiencia: v' = 0,58
• Para 20 años de experiencia: v' = 1

Entonces, la normalización min-max puede reducir números grandes a valores mucho más pequeños. Esto hace que sea extremadamente fácil leer la diferencia entre los números de rango.

Normalización de escala decimal

El escalado decimal es otra técnica para la normalización en la minería de datos . Funciona convirtiendo un número a un punto decimal.

Fórmula de escala decimal

Aquí:

• V' es el nuevo valor después de aplicar la escala decimal
• V es el valor respectivo del atributo

Ahora, el entero J define el movimiento de los puntos decimales. Entonces, ¿cómo definirlo? Es igual al número de dígitos presentes en el valor máximo de la tabla de datos. Aquí hay un ejemplo:

Supongamos que una empresa quiere comparar los salarios de los nuevos miembros. Estos son los valores de los datos:

Ahora, busque el valor máximo en los datos. En este caso, son 25.000. Ahora cuente el número de dígitos en este valor. En este caso, es '5'. Así que aquí 'j' es igual a 5, es decir, 100.000. Esto significa que la V (valor del atributo) debe dividirse por 100,000 aquí.

Después de aplicar la fórmula de escalado decimal cero, estos son los nuevos valores:

Por lo tanto, la escala decimal puede atenuar números grandes en valores decimales más pequeños y fáciles de entender. Además, los datos atribuidos a diferentes unidades se vuelven fáciles de leer y comprender una vez que se convierten en valores decimales más pequeños.

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Normalización de puntuación Z

El valor Z-Score es para comprender qué tan lejos está el punto de datos de la media. Técnicamente, mide las desviaciones estándar por debajo o por encima de la media. Va desde -3 desviación estándar hasta +3 desviación estándar. La normalización de puntuación Z en la minería de datos es útil para aquellos tipos de análisis de datos en los que es necesario comparar un valor con respecto a un valor medio (promedio), como los resultados de pruebas o encuestas.

Por ejemplo, el peso de una persona es de 150 libras. Ahora, si existe la necesidad de comparar ese valor con el peso promedio de una población enumerada en una gran tabla de datos, se necesita la normalización del puntaje Z para estudiar dichos valores, especialmente si el peso de alguien se registra en kilogramos.

Conclusión

Como los datos provienen de diferentes fuentes, es muy común tener diferentes atributos en cualquier lote de datos. Por lo tanto, la normalización en la minería de datos es como el procesamiento previo y la preparación de los datos para el análisis.

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