Sekiranya anda bekerja dengan set data yang lebih besar di Helaian Google, membandingkan nilai pemboleh ubah boleh menjadi proses yang membosankan. Nasib baik, normalisasi adalah kaedah statistik yang akan membantu anda menyusun nilai yang rumit menjadi set data yang mudah dibandingkan.
Artikel ini akan menjelaskan apa itu normalisasi dan bagaimana anda dapat menormalkan data di Helaian Google untuk faedah statistik.
Bagaimana Menormalkan Data dalam Helaian Google?
Katakan kita mempunyai beberapa nilai numerik dalam sel mulai dari A2 hingga A50. Untuk menormalkan julat tersebut menjadi nilai antara X dan Y, inilah yang perlu anda lakukan:
- Sekiranya titik data pertama anda berada di A2, nilai normal yang pertama dapat dijumpai dengan menggunakan formula ini:
(YX) * ((A2-MIN ($ A $ 2: $ A $ 50)) / (MAX ($ A $ 2: $ A $ 50) -MIN ($ A $ 2: $ A $ 50))) + Y
Gunakan nilai berangka untuk X dan Y secara langsung.
- Sebaik sahaja anda memasukkan formula untuk nombor pertama, gerakkan kursor tetikus ke bahagian bawah sel sehingga menjadi silang. Kemudian, tekan dan seret kursor ke bawah untuk mengisi baris yang tinggal dengan formula. Helaian Google akan secara automatik menggantikan A2 dengan nombor baris yang sesuai untuk sel yang tinggal, sementara semua yang ada di belakang simbol $ tidak akan berubah.
- Sekiranya anda ingin merujuk kepada nilai X dan Y dari sel lain dalam helaian, anda perlu meletakkan $ s sebelum baris dan lajur sel yang terdapat nilai (misalnya, $ D $ 5), atau menyalin formula mungkin memberi anda kesalahan penghuraian atau hasil yang salah.
- Data anda sekarang akan dinormalisasi antara nilai X dan Y.
Menormalkan data anda adalah kaedah terbaik untuk mengukur perbezaan antara dua set data dengan nilai minimum dan maksimum yang berbeza.
Cara Menggunakan Helaian Google sebagai Pangkalan Data
Setiap pangkalan data pada dasarnya adalah sebuah meja besar (atau banyak tabel yang dihubungkan), diatur oleh sistem pengurusan pangkalan data. Sekiranya anda bekerja dengan kumpulan data yang agak kecil yang tidak perlu membuat skala terlalu banyak, Helaian Google dapat digunakan sebagai pangkalan data anda.
adakah mod gelap untuk facebook
Sekiranya anda ingin mula menggunakan Helaian Google sebagai pangkalan data anda, anda perlu mempunyai latar belakang dalam pengaturcaraan asas. Anda juga memerlukan API untuk menjadikan helaian serasi dengan SQL dan Python. Walaupun Google menawarkan API yang komprehensif untuk perkhidmatannya, mungkin terlalu banyak untuk dikendalikan. Oleh itu, kami mengesyorkan helaian2api atau Autokod untuk menyelesaikan keperluan API. Perkhidmatan API akan menyediakan sambungan dan pengesahan yang diperlukan untuk menghubungkan Lembaran Google anda sebagai pangkalan data anda dan menawarkan titik akhir yang mencukupi untuk membolehkan aliran kerja pangkalan data yang betul.
Manfaat utama menggunakan Helaian Google sebagai pangkalan data adalah bahawa anda sentiasa dapat melihat gambaran keseluruhan semua data. Oleh kerana Helaian Google tersedia sebagai aplikasi untuk peranti mudah alih dan serasi dengan kebanyakan penyemak imbas dan sistem operasi, pangkalan data anda dapat diakses dari mana saja di dunia. Anda juga dapat secara langsung melihat dan mengedit data dalam helaian itu sendiri, daripada menggunakan kod untuk menjalankan pertanyaan melalui pangkalan data untuk membuat perubahan.
Walau bagaimanapun, Helaian Google mempunyai batasan dalam pengurusan pangkalan data. Pertama, terdapat kekurangan fungsi hubungan. Pangkalan data biasanya terdiri daripada banyak jadual yang menggunakan kunci asing untuk berkomunikasi antara satu sama lain, proses yang tidak ada dalam satu hamparan.
Sekiranya anda ingin melihat contohnya, pertimbangkan jabatan di syarikat anda. Dalam hamparan, ini biasanya hanya rentetan yang ditaip. Namun, itu tidak bijak untuk set data yang lebih besar. Dalam pangkalan data, anda mempunyai jadual yang berasingan untuk jabatan syarikat, dengan setiap jabatan diberi nombor yang sesuai. Anda kemudian akan merujuk nombor jabatan dalam data mengenai pekerja, menggunakan kunci asing. Mempunyai jadual jabatan yang berasingan membolehkan anda membuat perubahan langsung ke jabatan itu sendiri tanpa menjalankan perubahan melalui keseluruhan pangkalan data.
Selain itu, Helaian Google hanya dapat menyimpan lima juta sel dalam satu masa. Walaupun ini mungkin kelihatan sebilangan besar, malah syarikat bersaiz sederhana dapat memiliki pangkalan data yang melebihi had ini. Selain itu, anda akan menyelesaikan masalah prestasi dengan lebih pantas sebelum mencapai had sel. Dengan penskalaan yang kelihatan linear antara jumlah sel dan prestasi, anda akan mengalami kelewatan yang ketara ketika bekerja dengan pangkalan data yang mengandungi 100 ribu sel.
Soalan Lazim Tambahan
Bolehkah Anda Memasukkan Data dalam Helaian Google?
API yang digabungkan oleh Google membolehkan anda memasukkan jadual secara langsung dari fail. Alat import Fail menyokong pelanjutan berikut:
• .xls
• .xlsx
• .xlsm
• .xlt
• .xltx
• .xltm
• .od
• .csv
• .txt
• .tsv
• .tab
Selain itu, perisian pihak ketiga biasanya mempunyai integrasi dengan Helaian Google. Sheets2api dan Autocode, yang sebelumnya kita bincangkan, keduanya mempunyai penyelesaian API untuk menyediakan penyisipan data ke dalam jadual yang ada.
Anda juga boleh menggunakan fungsi IMPORTRANGE untuk memasukkan data dari satu helaian Google ke lembaran yang lain.
Google juga mempunyai arahan skrip untuk menulis kandungan ke dalam spreadsheet.
Sekiranya anda berjaya menemui penyelesaian API yang sesuai untuk anda, anda boleh memasukkan data ke dalam Helaian Google dengan mudah setelah anda menghubungkannya ke platform anda.
bagaimana membenarkan akses kamera pada snapchat
Bagaimana Saya Membersihkan Data di Helaian Google?
Helaian Google menawarkan beberapa penyelesaian untuk membersihkan dan menyusun data.
Sekiranya anda menggunakan Google Form untuk mengumpulkan hasil tinjauan, anda dapat menyediakan Formulir untuk menampal respons ke spreadsheet secara automatik, dan bukannya menempelkan data secara manual.
Helaian Google juga mempunyai ciri pengesahan Data. Sekiranya anda pergi ke Data> Pengesahan data, anda dapat mengatur ciri pengesahan untuk mencegah nilai yang salah. Sebagai contoh, anda boleh membuat senarai item yang boleh dimasukkan ke dalam lajur tertentu, dan mencuba memasukkan perkara lain akan menyebabkan ralat.
Helaian Google juga mempunyai pilihan Hapus pendua dan Potong ruang kosong. Ini akan membuang sebarang nilai tambahan dan ruang kosong dari baris dan sel anda.
adakah snapchat menunjukkan ketika anda memainkan semula cerita
Sekiranya anda ingin menampal data yang lebih teratur dari halaman dalam talian, gunakan IMPORTHTML atau IMPORTXML untuk mendapatkan maklumat yang anda perlukan dari laman web, tanpa kekacauan tambahan.
Apa Maknanya Menormalkan Data?
Dalam statistik, menormalkan data akan membolehkan anda membuat set data yang pelbagai lebih setanding.
Apabila anda menormalkan data, anda boleh mengubah julat nilai berangka yang asal menjadi julat pilihan anda. Sebagai contoh, anda boleh menormalkan kaedah pemarkahan yang berbeza ke dalam julat nilai yang sama untuk membandingkannya antara satu sama lain.
Menormalkan nilai x yang berasal dari julat (y, z) hingga julat (a, b) dilakukan dengan formula berikut:
X_ abnormal = (b - a) * ((x - y) / (z - y)) + a
Menormalkan data berguna apabila set data asal anda tidak mempunyai nilai bersih. Sebagai contoh, menstandardkan julat hingga (0,100) dapat membantu memberikan gambaran keseluruhan skor secara bebas daripada nilai maksimum skor itu sendiri.
Kaedah statistik tambahan dalam penilaian data adalah standardisasi. Ini meletakkan nilai-nilai berangka asli mempunyai min 0 dan sisihan piawai 1. Nilai piawai sering disebut skor z.
Helaian Google mempunyai fungsi yang membolehkan anda menyeragamkan set data. Fungsi STANDARDIZE (x, mean, standard_dev) akan meletakkan nilai berangka, x, dalam bentuk standardnya. Anda boleh menggunakan fungsi AVERAGE (range) untuk mendapatkan nilai rata-rata data anda dalam jadual dan menggunakan fungsi ST_DEV (range) untuk mengira sisihan piawai set data.
Mentafsir data standard sedikit berbeza. Sebagai contoh, bilangan piawai -1.5 bermaksud bahawa nilai asalnya lebih kecil daripada purata sebanyak 1.5 kali sisihan piawai bagi set.
Standardisasi boleh berguna untuk membandingkan nilai set data yang berbeza dengan jangkaan dan cara yang berbeza. Oleh kerana standardisasi selalu meletakkan nilai rata-rata ke 0 dan penyimpangan ke 1, nilai sebenarnya yang ditunjukkan dalam kumpulan data tidak akan mengganggu perbandingan.
Analisis statistik juga dapat mengubah set data agar sesuai dengan sebaran tertentu, tetapi itu adalah ciri statistik lanjutan yang tidak akan diliputi dalam panduan ini.
Normal Baru
Menormalkan set data adalah alat yang sangat berguna dalam analisis data, dan Lembaran Google menawarkan penyelesaian cepat untuk menormalkan data berangka. Selain itu, anda boleh menggunakan Helaian Google sebagai pangkalan data kecil, jika anda tidak berfungsi dengan jumlah set data yang luar biasa untuk kerja anda. Integrasi Google Spreadsheet dengan perisian pihak ketiga menjadikannya sesuai untuk pelbagai industri. Walau bagaimanapun, pangkalan data yang betul akan jauh lebih besar.
Jenis maklumat apa yang biasanya anda menormalkan dalam Helaian Google? Adakah anda menggunakan Helaian Google untuk pangkalan data anda? Beritahu kami di bahagian komen di bawah.
