Выбор способа нормализации данных зависит от целей анализа и свойств самих данных. Рассмотрим три предложенных способа нормализации:

Деление на сумму:

Этот метод помогает преобразовать данные так, чтобы они в сумме давали 1 (или 100%).Удобен для сравнительного анализа, особенно когда важно учитывать относительные пропорции. Например, в задачах, связанных с распределением ресурсов или составлением долей.Однако, он чувствителен к выбросам, так как сумма может значительно измениться при наличии аномальных значений.

Приведение к среднему:

Этот метод позволяет нормализовать данные относительно их среднего значения.Может быть полезен, если нужно подчеркнуть отклонения от среднего и выявить, насколько значения выше или ниже этого среднего.Проблема в том, что этот метод работает хорошо только в случае нормального распределения данных. При наличии выбросов среднее может быть искажено, что повлияет на результирующую нормализацию.

Логарифмическое масштабирование:

Логарифмическое преобразование уменьшает влияние выбросов и делает распределение более симметричным.Полезно, если значения варьируются в большом диапазоне, так как оно «сжимает» высокие значения и «растягивает» низкие.Применимо только для положительных данных, и оно лучше всего подходит для данных, которые приблизительно следуют степенному закону или экспоненциальному распределению.ВыводЕсли данные имеют значительные выбросы или широкий диапазон значений, логарифмическое масштабирование будет предпочтительным выбором.Если интересует сравнительный анализ долей или пропорций, то деление на сумму будет лучшим вариантом.Если данные распределены нормально и важно узнавать, как каждое значение соотносится с средним, то можно использовать приведение к среднему.

В конечном итоге, выбор метода должен основываться на типе данных, наличии выбросов и требованиях к анализу.