數(shù)據(jù)規(guī)范化名詞解釋？應(yīng)用程序過程中的數(shù)據(jù)相對復(fù)雜。為了能夠更好的應(yīng)用數(shù)據(jù)，需要對格式進行安排，以備不時之需。它簡稱為數(shù)據(jù)規(guī)范化。數(shù)據(jù)規(guī)范化是數(shù)據(jù)挖掘的一項基本操作。實際上，數(shù)據(jù)中不同特征的維度可能不一

數(shù)據(jù)規(guī)范化名詞解釋？

應(yīng)用程序過程中的數(shù)據(jù)相對復(fù)雜。為了能夠更好的應(yīng)用數(shù)據(jù)，需要對格式進行安排，以備不時之需。它簡稱為數(shù)據(jù)規(guī)范化。數(shù)據(jù)規(guī)范化是數(shù)據(jù)挖掘的一項基本操作。實際上，數(shù)據(jù)中不同特征的維度可能不一致，值之間的差異可能非常大。如果不進行處理，可能會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。因此，有必要按一定比例對數(shù)據(jù)進行縮放，使其落在某一特定區(qū)域進行綜合分析。特別是對于基于距離的挖掘方法，建模前必須對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，如SVM、KNN、K-means、聚類等。

理解什么是數(shù)據(jù)庫規(guī)范化？

規(guī)范化是有效組織數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的過程。規(guī)范化過程的兩個主要目的是：消除冗余數(shù)據(jù)（例如將相同的數(shù)據(jù)存儲在多個表中）和確保數(shù)據(jù)依賴關(guān)系處于有效狀態(tài)（相關(guān)數(shù)據(jù)僅存儲在一個表中）。這兩個目標的實現(xiàn)是非常有意義的，因為它可以減少數(shù)據(jù)庫和表的空間消耗，保證數(shù)據(jù)存儲的一致性和邏輯性。

國際數(shù)據(jù)庫行業(yè)制定了一系列建設(shè)數(shù)據(jù)庫必須遵循的特殊規(guī)則，以確保數(shù)據(jù)庫的標準化。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，這個規(guī)則是一個范例。在數(shù)據(jù)庫世界中，不同層次的范式是用數(shù)字來定義的，從低到高可分為五種類型：第一范式（簡稱1NF）、第二范式（簡稱2NF）、第三范式（簡稱3NF）、第四范式（簡稱4NF）和第五范式（簡稱5NF）。第一種范式需要滿足最低的需求，第二種范式在第一種范式的基礎(chǔ)上增加了更多的需求，依此類推。在實際應(yīng)用中，最常見的是第一范式、第二范式和第三范式