Нормировка данных — это важный этап в процессе обработки и анализа данных, который позволяет привести значения различных переменных к единой шкале. Основные назначения нормировки можно выделить следующим образом:

• Обеспечение возможности для сравнения: Нормировка позволяет сравнивать значения переменных, которые изначально могут находиться на разных шкалах. Например, если одна переменная измеряется в метрах, а другая в километрах, то без нормировки их значения не будут сопоставимы.
• Агрегация данных: Когда необходимо объединить данные из разных источников или переменных, нормировка помогает избежать искажений, связанных с разными масштабами. Это особенно важно при проведении статистических анализов и построении моделей.
• Визуализация значений: При создании графиков и диаграмм нормировка позволяет более корректно отображать данные. Например, если одна переменная имеет значительно большие значения, чем другая, это может исказить визуальное восприятие данных.
• Заполнение пропущенных значений: Хотя это не основное назначение нормировки, в некоторых случаях нормализованные данные могут использоваться для оценки и заполнения пропущенных значений в наборе данных.
• Очистка данных от значений, не являющихся нормальными: Нормировка может помочь в выявлении выбросов или аномалий, что также важно для подготовки данных к анализу.

Таким образом, нормировка данных играет ключевую роль в обеспечении корректности и надежности анализа, позволяя исследователям и аналитикам работать с данными более эффективно.