O que é normalizar um valor?
O que é normalizar um valor?
Normalização significa tornar normal, ou seja, tornar a distribuição de frequências dos valores parecido com a distribuição normal ou, pelo menos, torná-la simétrica.
Quando padronizamos dados?
Em estatística, padronização é o processo de colocar variáveis diferentes na mesma escala. Esse processo permite comparar pontuações entre diferentes tipos de variáveis. Normalmente, para padronizar variáveis, você calcula a média e o desvio padrão para uma variável.
O que é forma normal?
Formas normais são várias regras expressando critérios práticos de simplificação de tabelas. ... Também pode-se usar normalização para projetar, partindo de um documento existente, considerando-o como sendo uma tabela única, e aplicando as regras.
Como aplicar a normalização de dados?
As formas normais são importantes instrumentos para resolver antecipadamente problemas na estrutura do banco de dados. Para aplicar a normalização de dados é necessário considerar a sequência das formas normais, isto é, para aplicar a segunda forma normal por exemplo, é necessário que seja aplicado a primeira forma normal.
Quais são as bases de dados normalizadas?
Para a maioria dos efeitos práticos, considera-se que as bases de dados estão normalizadas se aderirem à terceira forma normal. Inicialmente, são definidos todos os atributos do documento, que estão relacionados a uma entidade principal, atribuindo uma chave primária.
Como é a normalização do banco de dados?
Este documento também explica os conjuntos de regras chamados de “formas normais”, inerentes ao processo de normalização e ilustra como se dá o procedimento. Normalização é o processo de modelar o banco de dados projetando a forma como as informações serão armazenadas a fim de eliminar, ou pelo menos minimizar, a redundância no banco.
Qual a diferença entre normalizar e padronizar dados?
E a diferença básica é que padronizar as variáveis irá resultar em uma média igual a 0 e um desvio padrão igual a 1. Já normalizar tem como objetivo colocar as variáveis dentro do intervalo de 0 e 1, caso tenha resultado negativo -1 e 1. Padronizar os dados normalmente é feita usando a fórmula z-score:
