Normalisointeja

Normalisointeja ovat normalisoinnin keinoja, eli prosesseja, joissa arvoa tai dataa muutetaan vastaamaan yhteistä standardia tai skaalataan vertailukelpoisaksi. Termiä käytetään laajasti teknisissä yhteyksissä sekä tilastotieteessä, tietokantarakenteissa, signaalin- ja kuvatyöstössä sekä biotieteissä. Normalisoinnin tavoitteena on parantaa vertailtavuutta, eheyttä ja tulkittavuutta.

Tilastotieteessä ja datan käsittelyssä normalisointi viittaa arvojen skaalaamiseen tai muuntamiseen. Esimerkkejä ovat min–max-normalisointi, jossa arvot skaalataan välille 0–1; z-stdisointi (keskimääräisen arvon ja vakion hajonnan perusteella) sekä erilaiset logaritmimuunnokset tai voimasäätöihin perustuvat transformit. Näiden tarkoituksena on usein tasata mittayksiköiden vaikutusta ja hallita epäjakaantuneita jakaumia.

Tietokantojen normalisointi tarkoittaa tiedon rakenteellista järjestämistä siten, että toistuva tieto minimoidaan ja riippuvuudet hallitaan normaalimuotojen kautta (1NF, 2NF, 3NF, BCNF). Tämä parantaa tietojen eheyttä ja helpottaa päivityksiä sekä vähentää redundanssia, mutta voi tehdä kyselyistä monimutkaisempia ja joissain tapauksissa vaikuttaa suorituskykyyn.

Signaali- ja kuvankäsittelyssä normalisointi säätää amplitudia tai pikseliarvoja, jotta eri lähteiden taustat ovat verrannollisia. Biotieteissä lukuarvojen normalisointi mahdollistaa näytteiden vertailun, esimerkiksi lukumäärien normalisointi geneettisissä tai transkriptomiatkumoissa.

Normalisoinnin valinta riippuu datan luonteesta ja käyttötarkoituksesta. Virheet tai vuotokset voivat vääristää tuloksia, ja joissain konteksteissa liian tiukka normalisointi tai liiallinen denormalisointi voi heikentää tulkittavuutta. See also: standardisointi, tietojen esikäsittely.