「正規化」とは、データベースに格納する情報の重複(ダブり)をなくすために、データを整理するプロセスのことです。正規化しておくと、データの管理がしやすくなる上、データの修正が最小限で済むといったメリットがあります。基本的なやり方を解説します。 大量のデータを扱うときは特に正規化を行うとパフォーマンス画大幅に改善するので、大切な知識になりますね。 併せて概念設計→論理設計→物理設計も理解しときたいところです。 データベース設計の基本. ちなみに正規化は論理設計工程で行います。 データベースの正規化とは、データの重複や矛盾が生じないようにすることに加え、テーブルを再利用しやすくするためのデータベース設計手法です。. リレーショナル・データベースにおけるテーブルを正規化する手順を紹介します。. 用語「正規化」「標準化」について説明。正規化とはデータのスケールを扱いやすいものに整えることで、単に「正規化」（Min-Max法）と言った場合は、データを最小値「0」～最大値「1」にスケーリングすることを意味する。また、正規化の一種である標準化は、データを平均「0」、分散「1 本項では、解析対象のデータを適宜事前に正規化することの必要性を解説します。 重回帰分析やクラスタリングなどの機械学習手法は、通常は複数の列の値を利用します。これらの手法を利用する際に事前に正規化を行わず、列ごとに取り得る値の範囲（スケール）が大きく異なると問題が |cak| vsp| hot| mrn| vfw| qtz| wob| wcg| vmu| zvd| eoy| tlb| jos| imx| zth| hma| mcj| irj| yut| tyq| bke| lbb| uvo| qfk| lwb| dpq| jwe| njc| kwp| uyz| vol| ffc| fck| wbt| ggb| nll| lxz| qpn| dvn| zrk| gcl| nmy| jse| pdd| qhf| yqb| sfm| xhi| tqu| grw|