Cómo usar la función NORMALIZACION en Excel
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Descripción
La función NORMALIZACION en Excel se utiliza para normalizar un conjunto de datos. Normalizar significa transformar los datos para que tengan un rango común y sean comparables entre sí, sin importar las diferencias de escala entre las variables. Esta función transforma los valores en el rango de datos a una escala estándar, típicamente entre 0 y 1, aunque depende de los parámetros que se elijan. Normalizar los datos es especialmente útil cuando se quieren comparar diferentes conjuntos de datos que están en diferentes escalas.
Esta función puede ser muy útil en estadísticas y análisis de datos, especialmente cuando se trabajan con variables con unidades diferentes o distribuciones con diferentes medias y desviaciones estándar. NORMALIZACION es comúnmente utilizada en análisis de regresión, machine learning y modelos estadísticos.
NORMALIZACION facilita tareas como:
- Preprocesamiento de datos para machine learning: Al normalizar los datos, se puede mejorar el rendimiento de muchos algoritmos de aprendizaje automático que dependen de la escala de los datos, como regresiones, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial.
- Estadística comparativa: Permite comparar diferentes conjuntos de datos que tienen diferentes unidades o rangos, convirtiéndolos a una escala común.
- Análisis de grandes conjuntos de datos: Al normalizar los datos, es posible realizar análisis más precisos y equitativos cuando los datos varían ampliamente en magnitud.
Sintaxis
=NORMALIZACION(valor; media; desviación_estándar; [nueva_media]; [nueva_desviación])
- valor: Obligatorio. Es el valor que se desea normalizar. Este valor puede ser un número, una referencia de celda o un rango de celdas.
- media: Obligatorio. Es la media del conjunto de datos original. Este valor puede ser calculado usando la función PROMEDIO para el conjunto de datos.
- desviación_estándar: Obligatorio. Es la desviación estándar del conjunto de datos original. Este valor puede ser calculado usando la función DESVEST.
- nueva_media (opcional): Especifica la nueva media a la que se debe normalizar el valor. Si se omite, el valor predeterminado es 0.
- nueva_desviación (opcional): Especifica la nueva desviación estándar a la que se debe normalizar el valor. Si se omite, el valor predeterminado es 1.
Notas adicionales
- Rango común: La normalización de datos se utiliza para que los valores estén en un rango comparable, lo que facilita su análisis y la comparación con otros conjuntos de datos.
- Propósito de la normalización: Cuando se desea que los datos tengan una distribución centrada en un valor específico (como 0) con una desviación estándar estándar (como 1), la normalización transforma los valores para que se ajusten a esa escala. Esto es particularmente útil en el campo de la estadística y la ciencia de datos.
- Celdas vacías o no numéricas: Si el rango de datos contiene celdas vacías o valores no numéricos, estos serán ignorados en el cálculo de la media y la desviación estándar.
Relación con otras funciones
- ESTANDARIZADO: ESTANDARIZADO realiza un proceso similar a NORMALIZACION, ya que también ajusta los valores a una media de 0 y desviación estándar de 1, pero no permite especificar una nueva media o desviación estándar como en NORMALIZACION.
- ESCALA.PARA: ESCALA.PARA convierte los valores en un rango específico, mientras que NORMALIZACION ajusta los valores de acuerdo a una nueva media y desviación estándar. ESCALA.PARA es útil cuando se necesitan valores en un rango entre 0 y 1.
- PROMEDIO y DESVEST: Ambas funciones son necesarias para calcular los parámetros de la media y la desviación estándar cuando se normalizan los datos.
- MAX y MIN: MAX y MIN también pueden ser usadas para escalas, pero no tienen en cuenta la media o desviación estándar. En su lugar, NORMALIZACION tiene en cuenta tanto la dispersión de los datos como su centro.
Tipo de uso
Implementación de análisis de datos normalizados para la comparación entre distintos conjuntos de datos:
- Preprocesamiento de datos para modelos predictivos: Normalizar los datos antes de utilizarlos en modelos de machine learning puede mejorar la convergencia y precisión de los modelos.
- Estadística comparativa: Se usa para comparar diferentes distribuciones de datos que tienen diferentes unidades o escalas.
- Estudios de optimización: En análisis de ingeniería y optimización, es común normalizar los datos para facilitar la comparación entre variables que tienen diferentes magnitudes.
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