Как нормализовать данные в Google Таблицах

Если вы работаете с большими наборами данных в Google Sheets, сравнение значений переменных может оказаться утомительным процессом. К счастью, нормализация — это статистический метод, который поможет вам сортировать сложные значения в наборы данных, которые легко сравнивать.

В этой статье объясняется, что такое нормализация и как можно нормализовать данные в Google Таблицах для получения статистических преимуществ.

Как нормализовать данные в Google Таблицах

Предположим, у нас есть числовые значения в ячейках от A2 до A50. Чтобы нормализовать этот диапазон до значений между X и Y, вот что вам нужно сделать:

1. Если ваша первая точка данных находится в A2, первое нормализованное значение можно найти с помощью этой формулы:

   (YX)*((A2-MIN($A$2:$A$50))/(MAX($A$2:$A$50)-MIN($A$2:$A$50)))+Y

   Используйте числовые значения X и Y напрямую.
   

2. После того, как вы ввели формулу для первого числа, переместите курсор мыши в нижнюю часть ячейки, пока она не превратится в крестик. Затем нажмите и перетащите курсор вниз, чтобы заполнить формулой оставшиеся строки. Google Sheets автоматически заменит A2 соответствующим номером строки для оставшихся ячеек, при этом все, что стоит за символами $, не изменится.
   
3. Если вы хотите сослаться на значения X и Y из других ячеек на листах, вам нужно поставить $s перед строкой и столбцом ячеек, в которых находятся значения (например, $D$5), или скопировать формулу может дать вам ошибку синтаксического анализа или неправильные результаты.
   
4. Теперь ваши данные будут нормализованы между значениями X и Y.
   

Нормализация данных — отличный способ оценить различия между двумя наборами данных с разными минимальными и максимальными значениями.

Как использовать Google Таблицы в качестве базы данных

Каждая база данных по существу представляет собой большую таблицу (или множество связанных таблиц), управляемую системой управления базой данных. Если вы работаете с относительно небольшим набором данных, который не требует слишком большого масштабирования, в качестве базы данных можно использовать Google Таблицы.

Если вы хотите начать использовать Google Sheets в качестве базы данных, вам необходимо иметь опыт базового программирования. Вам также понадобится API, чтобы сделать лист совместимым с SQL и Python. Хотя Google предлагает комплексный API для своих сервисов, с ним может быть слишком сложно справиться. Поэтому мы рекомендуем лист2апи или Автокод для решения потребности API. Службы API обеспечат соединение и аутентификацию, необходимые для подключения ваших Google Таблиц в качестве базы данных, а также предложат достаточное количество конечных точек для обеспечения правильного рабочего процесса с базой данных.

Основное преимущество использования Google Sheets в качестве базы данных заключается в том, что вы всегда можете иметь визуальный обзор всех данных. Поскольку Google Таблицы доступны в виде приложения для мобильных устройств и совместимы с большинством браузеров и операционных систем, к вашей базе данных можно получить доступ из любой точки мира. Вы также можете напрямую просматривать и редактировать данные на самом листе, вместо того, чтобы использовать код для выполнения запроса через базу данных для внесения изменений.

Однако Google Sheets имеет свои ограничения по управлению базами данных. Во-первых, наблюдается явный недостаток реляционных функций. Базы данных обычно состоят из множества таблиц, использующих внешние ключи для взаимодействия друг с другом — процесс, которого просто не существует в одной электронной таблице.

Если вы хотите взглянуть на пример, рассмотрите отделы вашей компании. В электронной таблице это обычно просто напечатанные строки. Однако это неразумно для большого набора данных. В базах данных у вас будет отдельная таблица для отделов компании, где каждый отдел будет пронумерован соответствующим образом. Затем вы ссылаетесь на номер отдела в данных о сотруднике, используя внешний ключ. Наличие отдельной таблицы отделов позволяет вносить изменения непосредственно в сами отделы, не прогоняя изменения по всей базе данных.

Кроме того, Google Таблицы могут хранить только пять миллионов ячеек одновременно. Хотя это может показаться большим числом, даже компании среднего размера могут иметь базы данных, которые значительно превышают этот предел. Более того, вы столкнетесь с проблемами производительности гораздо быстрее, прежде чем достигнете предела ячеек. При кажущемся линейном масштабировании между количеством ячеек и производительностью у вас будут значительные задержки при работе с базой данных, содержащей 100 тысяч ячеек.

Дополнительные часто задаваемые вопросы

Можете ли вы вставлять данные в Google Таблицы?

Встроенный API Google позволяет вставлять таблицы непосредственно из файлов. Инструмент импорта файлов поддерживает следующие расширения:

• .xls

• .xlsx

• .xlsm

• .xlt

• .xltx

• .xltm

• .ods

• .csv

• .текст

• .tsv

• .tab

Кроме того, стороннее программное обеспечение обычно интегрируется с Google Sheets. Sheets2api и Autocode, о которых мы говорили ранее, имеют API-решения для вставки данных в существующие таблицы.

Вы также можете использовать функцию IMPORTRANGE для вставки данных из одного листа Google в другой.

У Google также есть инструкции по написанию сценариев для записи контента в электронную таблицу.

Если вам удастся найти подходящее API-решение, вы сможете легко вставлять данные в Google Таблицы, как только подключите их к своей платформе.

Как очистить данные в Google Таблицах?

Google Sheets предлагает несколько решений для очистки и сортировки данных.

Если вы используете Формы Google для сбора результатов опроса, вы можете настроить Формы для автоматической вставки ответов в электронную таблицу, а не для вставки данных вручную.

В Google Sheets также есть функция проверки данных. Если вы перейдете в «Данные» > «Проверка данных», вы можете настроить функции проверки, чтобы предотвратить неправильные значения. Например, вы можете составить список элементов, которые можно поместить в определенный столбец, и попытка вставить что-либо еще приведет к ошибке.

В Google Таблицах также есть опции «Удалить дубликаты» и «Обрезать пробелы». Это удалит все лишние значения и пробелы из строк и ячеек.

Если вы хотите вставить более организованные данные с онлайн-страниц, используйте IMPORTHTML или IMPORTXML, чтобы получить необходимую информацию с веб-страницы без дополнительного беспорядка.

Что означает нормализация данных?

В статистике нормализация данных позволит вам сделать различные наборы данных более сопоставимыми.

При нормализации данных вы можете изменить исходный диапазон числовых значений на диапазон по вашему выбору. Например, вы можете нормализовать различные методы оценки в одном диапазоне значений, чтобы сравнить их друг с другом.

Нормализация значения x, которое происходит из диапазона (y,z) в диапазон (a,b), выполняется по следующей формуле:

X_normalized = (b – a) * ((x – y) / (z – y)) + a

Нормализация данных полезна, когда исходные наборы данных не имеют чистых значений. Например, стандартизация диапазонов до (0,100) может помочь обеспечить быстрый обзор оценок независимо от максимального значения самих оценок.

Дополнительным статистическим методом оценки данных является стандартизация. В результате исходные числовые значения будут иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Стандартизированные значения часто называют z-показателями.

В Google Sheets есть функция, позволяющая стандартизировать набор данных. Функция STANDARDIZE(x, среднее, стандартное_отклонение) преобразует числовое значение x в его стандартизированную форму. Вы можете использовать функцию СРЗНАЧ(диапазон), чтобы получить среднее значение ваших данных в таблице, и использовать функцию ST_DEV(диапазон) для расчета стандартного отклонения набора данных.

Интерпретация стандартизированных данных немного отличается. Например, стандартизированное число -1,5 означает, что исходное значение меньше среднего в 1,5 раза превышает стандартное отклонение набора.

Стандартизация может быть полезна для сравнения значений разных наборов данных с разными ожиданиями и средствами. Поскольку стандартизация всегда присваивает среднему значению 0, а отклонению — 1, фактические значения, представленные в наборе данных, не будут мешать сравнению.

Статистический анализ также может преобразовать набор данных в соответствии с конкретным распределением, но это расширенная статистическая функция, которая не будет рассмотрена в этом руководстве.

Новый нормальный

Нормализация наборов данных — невероятно полезный инструмент для анализа данных, а Google Sheets предлагает быстрое решение для нормализации числовых данных. Кроме того, вы можете использовать Google Таблицы в качестве небольшой базы данных, если вы не работаете с огромными объемами наборов данных для своей работы. Интеграция Google Sheets со сторонним программным обеспечением делает его подходящим для широкого спектра отраслей. Однако правильные базы данных будут гораздо более масштабируемыми.

Какой тип информации вы обычно нормализуете в Google Sheets? Используете ли вы Google Таблицы для своей базы данных? Дайте нам знать в разделе комментариев ниже.