Ваше руководство по нормализации данных (с типами и часто задаваемыми вопросами)

17 июня 2021 г.

Нормализация данных — это метод, который специалисты по данным используют для создания единой системы хранения и сортировки информации в цифровых полях и таблицах. Этот процесс следует определенным правилам, которые влияют на то, как данные вводятся, обрабатываются, хранятся и анализируются. Понимание того, как работает этот метод, может помочь вам поддерживать более организованную систему данных в вашей организации. В этой статье мы объясним, что означает нормализация данных, расскажем, почему этот процесс важен, и подробно расскажем о каждом типе нормализации данных, используемом для категоризации наборов данных.

Что такое нормализация данных?

Нормализация данных — это процесс организации данных в похожие записи, чтобы аналитикам было легче интерпретировать и классифицировать информацию. Этот процесс меняет то, как вы наблюдаете за данными и видите нормальное распределение. Он создает стандарт форматирования данных при вводе в банки данных организации. Нормализация использует кривую нормального распределения со статистическим распределением элементов ниже и выше среднего. Аналитики обычно используют его для машинного обучения.

Некоторые примеры нормального распределения включают в себя:

• Линейный дискриминантный анализ

• Дисперсионный анализ (ANOVA)

• Гауссовский наивный байесовский

• Т-тесты

• Преобразование Бокса-Кокса

• Линейная регрессия

Почему важна нормализация данных?

Нормализация данных важна, потому что она помогает создавать то, что в отрасли называют «чистыми данными», свободными от ошибок. Нормализация данных может уменьшить избыточность в наборах данных и сделать информацию более последовательной. Это повышает согласованность наборов данных, а также может привести к получению данных более высокого качества. Нормализация данных также может помочь вам понять структуру реляционных баз данных.

Нормализация данных создает больше места на диске и помогает свести к минимуму проблемы с обслуживанием. Это исключает вероятность того, что данные существуют более чем в одном месте. Это связано с тем, что если данные изменяются в одном месте, они должны быть изменены во всех местах.

Вот еще несколько способов, которыми нормализация данных может принести пользу данным компании:

• Гарантирует, что вы можете использовать данные одинаково во всех базах данных

• Позволяет упростить автоматизацию данных

• Преимущества маркетингового анализа для лидов и кампаний

• Помогает интегрированным приложениям работать более эффективно

Типы нормализации данных

Нормализация данных следует определенным правилам. Эти правила относятся к категории «нормальных форм». Специалисты по данным применяют каждую форму для организации информации определенным образом. Затем к наборам данных обращаются на основе самой последней примененной нормализации.

Нормализация предполагает, что любая информация, которая может быть применена более чем к одной записи, должна быть перемещена в отдельную таблицу. Каждая последующая применяемая нормальная форма должна соответствовать правилам предыдущей формы. Вот типы правил нормализации, используемые для данных:

Первая нормальная форма

Использование первой нормальной формы исключает повторный ввод данных. Этот процесс дает одно значение для каждой ячейки. Он создает уникальные записи для каждого набора данных и использует первичный ключ для идентификации наборов данных. Эти первичные ключи помогают организовать данные, для которых в противном случае потребовалось бы несколько полей.

Пример этого процесса можно использовать в базе данных клиентов для записи адреса, возраста и истории покупок клиента.

Вторая нормальная форма

Вторая нормальная форма используется для разбиения данных на несколько строк и отдельных таблиц. Это правило использует метки внешнего ключа для создания новых отношений. Вторая нормаль также использует значения, которые применяются к нескольким записям. При нормализации данных с использованием второго правила к набору данных добавляется отдельный внешний ключ, который соответствует значению в первой нормальной группе.

Например, компания-вредитель может присвоить номер каждому типу услуг, которыми пользуется клиент. Один номер может соответствовать службе от термитов, а другой указывает на общий спрей для борьбы с вредителями по периметру дома. При нормализации этих данных во второй форме этот внешний ключ будет использоваться и применяться к информации о каждом клиенте.

Третья нормальная форма

Использование третьей нормальной формы фокусируется на исключении любых полей, не зависящих от ключа. Он наиболее эффективно используется для информации, которая часто меняется. Если вы измените первичный ключ на этом шаге, вы также должны переместить все связанные данные в другую таблицу.

Например, служба доставки еды может захотеть организовать информацию об улицах клиентов, указав районы города, где проживает большинство клиентов. Чтобы сделать это в третьей нормальной форме, вы должны создать отдельную таблицу с географической информацией, связанную с основной таблицей для адресов клиентов.

Нормальная форма Бойса-Кодда

Нормальная форма Бойса-Кодда используется для устранения дополнительных избыточностей из третьей нормальной формы. Специалисты по данным Рэймонд Ф. Бойс и Эдгар Ф. Кодд создали эту форму в 1974 году для устранения любых аномалий, пропущенных после использования третьей нормальной формы для нормализации данных. Эта форма считается более сильной нормализацией, чем третья.

Четвертая и пятая нормальные формы

Эти нормальные формы наименее используются для нормализации данных. Однако в четвертой нормальной форме исключаются любые нетривиальные зависимости, кроме ключа-кандидата. Это означает, что после соблюдения правил первых трех нормальных форм он может включать только одну многозначную зависимость.

Пятая нормальная форма не содержит зависимости соединения, что является обобщением для нескольких значений. Пятая норма разбивает информацию на подотношения. Он должен соответствовать всем ограничениям в формах с первой по четвертую.

Часто задаваемые вопросы о нормализации данных

Вот несколько ответов на распространенные вопросы о нормализации данных:

Каким предприятиям необходимо нормализовать данные?

Любой бизнес, который использует большие данные для отслеживания информации о клиентах и ​​анализа тенденций, должен нормализовать данные для поддержания чистоты баз данных. Большинство компаний собирают определенные наборы данных, чтобы помочь определить различные детали о покупках своих клиентов, сохранить соответствующую информацию о клиентах и ​​организовать другие важные категории данных. Компании, которые хранят данные о потребителях, могут использовать нормализацию, чтобы упростить процесс анализа. Это также помогает предприятиям устранять ошибки в своих цифровых записях.

Как часто нужно нормализовать данные?

Вы должны нормализовать данные всякий раз, когда их функции имеют другой диапазон и когда вам нужно идентифицировать и удалить избыточные данные. Вы можете использовать программное обеспечение для настройки нормализации данных для ежедневных, еженедельных и ежемесячных исправлений, в зависимости от потребностей вашего бизнеса в данных.

Как нормализация данных влияет на маркетинг?

Маркетинг опирается на различные наборы данных для проведения кампаний и определения целевых рынков. Нормализация данных может использоваться для создания данных для сегментации рынка, что позволяет специалистам по маркетингу глубоко анализировать характеристики клиентов, чтобы лучше определить, как привлечь существующих клиентов и привлечь новых благодаря их усилиям. Нормализация данных также может подготовить данные для вставки в маркетинговые кампании по электронной почте. Например, если имя клиента написано без заглавных букв или написано всеми заглавными буквами в наборе данных, нормализация исправит эти ошибки и гарантирует, что с каждым клиентом связываются, используя правильную информацию.