Normalização

Normalização é o processo de trazer dados, fenômenos ou textos a um padrão comum, de modo a facilitar comparação, integração ou processamento. Em termos gerais, envolve transformar variações entre objetos ou valores para que possam ser avaliados de forma equivalente.

Na ciência de dados e estatística, normalizar dados significa escalar características para uma faixa comum, com métodos como min-max (0 a 1) ou padronização (z-score). Isso evita que recursos com magnitudes diferentes dominem modelos, melhora a convergence de algoritmos e facilita a comparação entre variáveis, especialmente em etapas de treino de modelos de machine learning.

Na informática e em bancos de dados, a normalização refere-se à organização de dados para reduzir redundância e anomalias. Segue formas normais, como 1NF, 2NF, 3NF e BCNF, com o objetivo de sustentar a integridade e facilitar atualizações. Em contraste, a normalização pode exigir mais junções entre tabelas, o que pode impactar o desempenho, exigindo comprometimentos entre integridade e eficiência.

Em processamento de sinais e aprendizado de máquina, a normalização pode incluir a normalização de vetores para unidade de comprimento (norma L2) ou a limitação de valores (min-max). Esses procedimentos ajudam a obter medidas de similaridade mais estáveis e tornam a aprendizagem mais robusta.

Na linguística e na edição de textos, a normalização estabelece grafias ou transcrições canônicas para padronizar ortografia e facilitar a comparação de corpora, índices lexicais e busca textual.

Considerações: a escolha do método depende do objetivo, da presença de outliers e da preservação da interpretabilidade. Normalização pode alterar a interpretação dos dados, por isso deve ser documentada e, quando houver dados sensíveis, considerar implicações de privacidade.