Che cos'è la normalizzazione nel data mining e come eseguirla?

Le aziende si affidano sempre più ai dati per saperne di più sui propri clienti. Pertanto, gli analisti di dati hanno la responsabilità maggiore di esplorare e analizzare grandi blocchi di dati grezzi e ricavarne tendenze e modelli significativi dei clienti. Questo è noto come data mining. Gli analisti dei dati utilizzano tecniche di data mining, analisi statistiche avanzate e tecnologie di visualizzazione dei dati per ottenere nuove informazioni.

Questi possono aiutare un'azienda a sviluppare strategie di marketing efficaci per migliorare le prestazioni aziendali, aumentare le vendite e ridurre i costi generali. Sebbene esistano strumenti e algoritmi per il data mining, non è un gioco da ragazzi, poiché i dati del mondo reale sono eterogenei. Pertanto, ci sono alcune sfide quando si tratta di data mining. Impara la scienza dei dati se vuoi acquisire esperienza nel data mining.

Una delle sfide comuni è che, di solito, i database contengono attributi di unità, intervallo e scale diverse. L'applicazione di algoritmi a dati così drastici potrebbe non fornire risultati accurati. Ciò richiede la normalizzazione dei dati nel data mining .

È un processo necessario per normalizzare dati eterogenei. I dati possono essere inseriti in un intervallo più piccolo, ad esempio da 0,0 a 1,0 o da -1,0 a 1,0. In parole semplici, la normalizzazione dei dati rende i dati più facili da classificare e comprendere.

Perché è necessaria la normalizzazione nel data mining?

La normalizzazione dei dati è necessaria principalmente per ridurre al minimo o escludere i dati duplicati. La duplicazione dei dati è un problema critico. Questo perché è sempre più problematico archiviare i dati in database relazionali, mantenendo dati identici in più di un luogo. La normalizzazione nel data mining è una procedura vantaggiosa in quanto consente di ottenere alcuni vantaggi, come indicato di seguito:

• È molto più semplice applicare algoritmi di data mining su un insieme di dati normalizzati.
• I risultati degli algoritmi di data mining applicati a un insieme di dati normalizzati sono più accurati ed efficaci.
• Una volta che i dati sono normalizzati, l'estrazione dei dati dai database diventa molto più veloce.
• Metodi di analisi dei dati più specifici possono essere applicati ai dati normalizzati.

Leggi: Tecniche di data mining

3 tecniche popolari per la normalizzazione dei dati nel data mining

Esistono tre metodi popolari per eseguire la normalizzazione nel data mining . Loro includono:

Normalizzazione minima massima

Ciò che è più facile da capire – la differenza tra 200 e 1000000 o la differenza tra 0,2 e 1. Infatti, quando la differenza tra i valori minimo e massimo è minore, i dati diventano più leggibili. La normalizzazione min-max funziona convertendo un intervallo di dati in una scala che va da 0 a 1.

Formula di normalizzazione min-max

Per capire la formula, ecco un esempio. Supponiamo che un'azienda voglia decidere una promozione sulla base degli anni di esperienza lavorativa dei suoi dipendenti. Quindi, deve analizzare un database simile a questo:

• Il valore minimo è 8
• Il valore massimo è 20

Poiché questa formula ridimensiona i dati tra 0 e 1,

• Il nuovo minimo è 0
• Il nuovo massimo è 1

Qui, V sta per il rispettivo valore dell'attributo, cioè 8, 10, 15, 20

Dopo aver applicato la formula di normalizzazione min-max, i seguenti sono i valori V' per gli attributi:

• Per 8 anni di esperienza: v'= 0
• Per 10 anni di esperienza: v' = 0,16
• Per 15 anni di esperienza: v' = 0,58
• Per 20 anni di esperienza: v' = 1

Quindi, la normalizzazione min-max può ridurre numeri grandi a valori molto più piccoli. Questo rende estremamente facile leggere la differenza tra i numeri che vanno.

Normalizzazione del ridimensionamento decimale

Il ridimensionamento decimale è un'altra tecnica per la normalizzazione nel data mining . Funziona convertendo un numero in un punto decimale.

Formula di ridimensionamento decimale

Qui:

• V' è il nuovo valore dopo aver applicato il ridimensionamento decimale
• V è il rispettivo valore dell'attributo

Ora, l'intero J definisce il movimento dei punti decimali. Quindi, come definirlo? È uguale al numero di cifre presenti nel valore massimo nella tabella dati. Ecco un esempio:

Supponiamo che un'azienda voglia confrontare gli stipendi dei nuovi falegnami. Ecco i valori dei dati:

Ora, cerca il valore massimo nei dati. In questo caso sono 25.000. Ora conta il numero di cifre in questo valore. In questo caso, è '5'. Quindi qui 'j' è uguale a 5, cioè 100.000. Ciò significa che il V (valore dell'attributo) deve essere diviso per 100.000 qui.

Dopo aver applicato la formula di ridimensionamento decimale zero, ecco i nuovi valori:

Pertanto, il ridimensionamento decimale può attenuare numeri grandi in valori decimali più piccoli di facile comprensione. Inoltre, i dati attribuiti a diverse unità diventano facili da leggere e comprendere una volta convertiti in valori decimali più piccoli.

Da leggere: idee e argomenti per progetti di data mining

Normalizzazione del punteggio Z

Il valore Z-Score serve a capire quanto dista il punto dati dalla media. Tecnicamente, misura le deviazioni standard al di sotto o al di sopra della media. Va da -3 deviazione standard fino a +3 deviazione standard. La normalizzazione del punteggio Z nel data mining è utile per quei tipi di analisi dei dati in cui è necessario confrontare un valore rispetto a un valore medio (medio), come i risultati di test o sondaggi.

Ad esempio, il peso di una persona è di 150 libbre. Ora, se è necessario confrontare quel valore con il peso medio di una popolazione elencata in una vasta tabella di dati, è necessaria la normalizzazione del punteggio Z per studiare tali valori, soprattutto se il peso di qualcuno è registrato in chilogrammi.

Conclusione

Poiché i dati provengono da origini diverse, è molto comune avere attributi diversi in qualsiasi batch di dati. Pertanto, la normalizzazione nel data mining è come la pre-elaborazione e la preparazione dei dati per l'analisi.

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