1楼：风翼残念
数据在应用过程中相对比较繁杂。为了能够更好的应用数据，并以需要进行格式化的排列，以备不时之需。简称数据规范化。
数据规范化处理是数据挖掘的一项基本操作。现实中，数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。
特别是基于距离的挖掘方法，在建模前一定要对数据进行规范化处理，如svm，knn，k-means，聚类等方法。
扩展资料：
数据规范化的几种方法：
在数据分析之前，都需要让数据满足一定的规律，达到规范性的要求，便于进行挖掘。
如果不进行变换的话，要不就是维数过多增加了计算成本，要不就是数据过于集中，很难找到数据之间的特征。
在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是min-max规范化、z-score规范化、小数定标规范化。
1.min-max规范化：
将原始数据投射到指定的空间[min,max]。可用公式表示为：
新数值 = （原数值-极小值）/ (极大值 - 极小值) 。
scikit-learn中的minmaxscaler可以完成这个功能。
2.z-score规范化：
将原始数据转换为正态分布的形式，使结果易于比较。可用公式表示为：
新数值 = （原数值 - 均值）/ 标准差。
在scikit-learn中的preprocessing.scale()可以直接将给定数据进行z-score规范化。
3.小数定标规范化：
通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动的位数取决于该属性数据取值的最大绝对值。
例如：属性a的取值范围是-800到70，那么就可以将数据的小数点整体向左移三位即[-0.8,0.07]。
名词解释：规范化
2楼：默默她狠伤
“规范化”的定义是：“在经济、技术和科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念，通过制定、发布和实施标准(规范、规程和制度等)达到统一，以获得最佳秩序和社会效益”。
数据规范化是将原来的度量值转换为无量纲的值。通过将属性数据按比例缩放，通过一个函数将给定属性的整个值域映射到一个新的值域中，即每个旧的值都被一个新的值替代。
何谓数据规范化？规范化的方法有哪些
3楼：匿名用户
规范化理论把关系应
满足的规范要求分为几级，满足最低要求的一级叫做第一范式(1nf)，在第一范式的基础上提出了第二范式(2nf)，在第二范式的基础上又提出了第三范式(3nf)，以后又提出了b**f范式，4nf，5nf。范式的等级越高，应满足的约束集条件也越严格。
第一范式（1nf）
在关系模式r中中，如果每个属性值都是不可再分的原子属性，则称r是第一范式的关系[2]。例如：关系r（职工号，姓名，**号码）中一个人可能有一个办公室**和一个住宅**号码，规范成为1nf的方法一般是将**号码分为单位**和住宅**两个属性，即 r（职工号，姓名，办公**，住宅**）。
1nf是关系模式的最低要求。
第二范式（2nf）
如果关系模式r是1nf且其中的所有非主属性都完全函数依赖于关键字，则称关系r 是属于第二范式的[2]。例：选课关系 sc（sno，**o，grade，credit）其中sno为学号， **o为课程号，gradege 为成绩，credit 为学分。
由以上条件，关键字为组合关键字（sno，**o）。在应用中使用以上关系模式有以下问题： （1）数据冗余，假设同一门课由40个学生选修，学分就重复40次；（2）更新复杂，若调整了某课程的学分，相应元组的credit值都要更新，有可能会出现同一门课学分不同；（3）插入异常，如计划开新课，由于没人选修，没有学号关键字，只能等有人选修才能把课程和学分存入；（4）.
删除异常，若学生已经结业，从当前数据库删除选修记录，而某些课程新生尚未选修，则此门课程及学分记录无法保存。以上问题产生的原因是非主属性credit仅函数依赖于**o，也就是credit部分依赖组合关键字（sno，**o）而不是完全依赖。解决方法是将以上关系分解成两个关系模式 sc（sno，**o，grade）和c（**o，credit）。
新关系包括两个关系模式，它们之间通过sc中的外键**o相联系，需要时再进行自然联接，恢复原来的关系
第三范式（3nf）
如果关系模式r是2nf且其中的所有非主属性都不传递依赖于码，则称关系r是属于第三范式的[1]。例如关系模式s（sno，sname，dno，dname，location）中各属性分别代表学号、姓名、所在系、系名称、系地址。关键字sno决定各个属性。
由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2nf。但关系s肯定有大量的冗余，有关学生所在系的几个属性dno，dname，location将重复存储，插入、删除和修改时也将产生类似以上例的情况。原因在于关系中存在传递依赖，即sno -> dno，dno -> location, 因此关键字sno对location函数决定是通过传递依赖sno -> location 实现的。
也就是说，sno不直接决定非主属性location。解决方法是将该关系模式分解为两个关系s（sno，sname，dno）和d（dno，dname，location），两个关系通过s中的外键dno联系。
bc范式(b**f)
如果关系模式r的所有属性（包括主属性和非主属性）都不传递依赖于r的任何候选关键字，那么称关系r是属于b**f的。或者说关系模式r中，如果每个决定因素都包含关键字（而不是被关键字所包含），则r是b**f[3]。 通常认为b**f是修正的第三范式，有时也称为扩充的第三范式。
理解什么是数据库规范化
4楼：哈皮的小逗比
规范化（normalization）是数据库系统设计中非常重要的一个技术。数据库规范化能够让数据库设计者更好地了解组织内部当前的数据结构，最终得到一系列的数据实体。数据库规范化通过对数据库表的设计，可以有效降低数据库冗余程度。
在进行数据库规范化的时候，我们有一系列的步骤需要遵循。我们把这些步骤称作范式，即normalisation form（nf），其中包括第一范式、第二范式、第三范式、第四范式以及第五范式（1nf、2nf、3nf、4nf、5nf）。通常情况下，我们通过第三范式就能够满足大部分的数据库表的规范化，但也有些时候，我们需要更高的nf。
以下就是进行数据库规范化时的步骤：
第一步：首先我们将数据源转化成未规范化范式（unf）
第二步：将未规范化的数据转化为第一范式（1nf）
第三步：将1nf转化为2nf
第四步：将2nf转化为3nf 在完成3nf之后，如果数据源仍然处于未规范化状态，那么我们还需要进行以下几步：
第五步：将3nf转化为bc范式（boyce-code normal form，b**f）
第六步：将b**f转化为4nf
第七步：将4nf转化为5nf
数据库规范化是一个自下而上的数据库设计技术，它通常使用于现有系统当中。
什么是数据库中的规范化?
5楼：
规范化理论把关系应满足的规范要求分为几级，满足最低要求的一级叫做第一范式(1nf)，在第一范式的基础上提出了第二范式(2nf)，在第二范式的基础上又提出了第三范式(3nf)，以后又提出了b**f范式，4nf，5nf。范式的等级越高，应满足的约束集条件也越严格。
第一范式（1nf）
在关系模式r中中，如果每个属性值都是不可再分的原子属性，则称r是第一范式的关系[2]。例如：关系r（职工号，姓名，**号码）中一个人可能有一个办公室**和一个住宅**号码，规范成为1nf的方法一般是将**号码分为单位**和住宅**两个属性，即 r（职工号，姓名，办公**，住宅**）。
1nf是关系模式的最低要求。
第二范式（2nf）
如果关系模式r是1nf且其中的所有非主属性都完全函数依赖于关键字，则称关系r 是属于第二范式的[2]。例：选课关系 sc（sno，**o，grade，credit）其中sno为学号， **o为课程号，gradege 为成绩，credit 为学分。
由以上条件，关键字为组合关键字（sno，**o）。在应用中使用以上关系模式有以下问题： （1）数据冗余，假设同一门课由40个学生选修，学分就重复40次；（2）更新复杂，若调整了某课程的学分，相应元组的credit值都要更新，有可能会出现同一门课学分不同；（3）插入异常，如计划开新课，由于没人选修，没有学号关键字，只能等有人选修才能把课程和学分存入；（4）.
删除异常，若学生已经结业，从当前数据库删除选修记录，而某些课程新生尚未选修，则此门课程及学分记录无法保存。以上问题产生的原因是非主属性credit仅函数依赖于**o，也就是credit部分依赖组合关键字（sno，**o）而不是完全依赖。解决方法是将以上关系分解成两个关系模式 sc（sno，**o，grade）和c（**o，credit）。
新关系包括两个关系模式，它们之间通过sc中的外键**o相联系，需要时再进行自然联接，恢复原来的关系
第三范式（3nf）
如果关系模式r是2nf且其中的所有非主属性都不传递依赖于码，则称关系r是属于第三范式的[1]。例如关系模式s（sno，sname，dno，dname，location）中各属性分别代表学号、姓名、所在系、系名称、系地址。关键字sno决定各个属性。
由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2nf。但关系s肯定有大量的冗余，有关学生所在系的几个属性dno，dname，location将重复存储，插入、删除和修改时也将产生类似以上例的情况。原因在于关系中存在传递依赖，即sno -> dno，dno -> location, 因此关键字sno对location函数决定是通过传递依赖sno -> location 实现的。
也就是说，sno不直接决定非主属性location。解决方法是将该关系模式分解为两个关系s（sno，sname，dno）和d（dno，dname，location），两个关系通过s中的外键dno联系。
bc范式(b**f)
如果关系模式r的所有属性（包括主属性和非主属性）都不传递依赖于r的任何候选关键字，那么称关系r是属于b**f的。或者说关系模式r中，如果每个决定因素都包含关键字（而不是被关键字所包含），则r是b**f[3]。 通常认为b**f是修正的第三范式，有时也称为扩充的第三范式。
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