Excel 归一化函数：将数据标准化为 [0, 1] 范围内的权威指南196

在数据分析中，数据归一化是一个至关重要的步骤，因为它可以确保不同范围和单位的变量在进行比较或建模时具有可比性。归一化过程将数据值映射到一个共同的范围，通常是 [0, 1]。

Excel 中的归一化函数提供了一种简单的方法来执行此转换，它使用正态分布（也称为高斯分布）将给定的数据值转换为介于 0 和 1 之间的概率值。

函数语法

函数的语法如下：```
=(x, mean, standard_dev, cumulative)
```

x：要归一化的数据值。
mean：正态分布的平均值（μ）。
standard_dev：正态分布的标准差（σ）。
cumulative：布尔值，指定是否返回累积分布函数（TRUE）或概率密度函数（FALSE）。

归一化过程

归一化过程涉及以下步骤：1. 计算每个数据值与平均值的差值。
2. 将差值除以标准差。
3. 使用正态分布表或 函数将结果值转换为概率值。

示例

假设我们有一组销售数据，单位为美元，如下所示：| 销售额 |
|---|---|
| 100 |
| 200 |
| 300 |
| 400 |
| 500 |

为了将这些销售额归一化到 [0, 1] 范围，我们需要使用以下公式：```
=(销售额, AVERAGE(销售额), STDEV(销售额), FALSE)
```

将此公式应用于数据，我们会得到以下归一化值：| 销售额 | 归一化值 |
|---|---|
| 100 | 0.1587 |
| 200 | 0.3085 |
| 300 | 0.4332 |
| 400 | 0.5205 |
| 500 | 0.6039 |

考虑因素

在使用 函数进行归一化时，需要考虑以下几点：* 负值： 函数不能处理负值。如果您的数据包含负值，您需要在归一化之前将其转换为正值。
* 离群值：离群值可能对归一化过程产生重大影响。考虑在归一化之前删除或处理离群值。
* 分布假设： 函数假设数据是从正态分布中抽取的。如果您的数据不符合正态分布，归一化结果可能不准确。

结论

Excel 中的 函数提供了一种将数据归一化为 [0, 1] 范围内的简单方法。通过遵循本文中概述的步骤，您可以轻松执行此转换并提高您的数据分析和建模工作的可比性和准确性。

2024-12-24

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