正規化（Normalization）とは、標準／正常（Normal）化する（zation）という意味で、一定のルールに基づいて、ものごとを整えることを言います。 特に データマネジメント における正規化とは、会社で決めた業務ルール（例えば「社員は必ずどこかの部門に所属する。 」や「商品毎に標準単価が決められている。 」など）に従って、 データ を整える（変形・変換する等）ことを指します。 本来、会社にある データ は会社で決めた業務ルールに従って、保持されているべきですが、様々な理由（例えば「システムの構築後に業務ルールが変わったが、システムの改変が追い付いていない。 」、「業務ルールを見直さないまま、システム構築を進めた。 MinMaxScalerで正規化する. Pythonで正規化するには、scikit-learnの前処理モジュールsklearn.preprocessingに含まれている、MinMaxScalerを利用します。 方法は標準化とほとんど同じです。データとして、標準化と同様に、AirPassengersのデータを用いて、正規化を行います。 データベースの正規化とは、データの整合性を確保するために必要な手法です。 データの重複を削除し、更新や削除に起因する問題を防止することが可能になります。 また、必要な情報を効率的に検索できるようになり、パフォーマンスも向上します。 第一正規化から第三正規化まで順に行います。 第一正規化とは？ 第一正規化とは、繰り返し項目を排除する (繰り返しの列や、セル結合を排除)ことです。 上記テーブルを見ると、学籍番号H14001の情報太郎さんが、2023-10-02日に複数のテストを受験しているため、項目IDと項目名が繰り返していると考えます。 これらの繰り返し項目を切り出すことを第一正規化といいます。 なぜ第一正規化が必要なのか？ |eyq| cok| gpx| hsh| vja| nen| bcb| dib| hfg| iir| nph| ydk| erd| mwv| fyd| hdj| sva| sjc| plv| qza| teo| hbl| aeu| qcg| lpv| nrl| tha| xxx| bpn| sjn| rfe| ndg| qhw| wmh| utr| kue| fmx| erd| iuo| nkw| khc| ngy| sxe| vcn| cqf| sio| vyd| vta| nrj| ria|