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Wann wird die Z-Score-Normalisierung in DBMS verwendet?

Oft werden Variablen nicht mit demselben Standard ausgedrückt. E. In einem solchen Fall besteht eine Möglichkeit, das Risiko für den Vergleich von zusammengesetzten Indizes aus Äpfeln mit Orangen zu verringern, in der Normalisierung. Die Normalisierung dient dazu, die Indikatoren in dieselbe Einheit zu bringen. Eine Zusammenfassung verschiedener Methoden, die neben der Verwendung von verfügbar sind, finden Sie hier: Tabelle 5. Die obige Tabelle fasst die verschiedenen verfügbaren Techniken zur Transformation von Indikatoren in reine, dimensionslose Zahlen zusammen, ein Prozess, der als Normalisierung bezeichnet wird.

Standardisierung Standardisierung oder Z-Scores ist die am häufigsten verwendete Methode. Es konvertiert alle Indikatoren in eine gemeinsame Skala mit einem Durchschnitt von Null und einer Standardabweichung von Eins.

Der Skalierungsfaktor ist die Standardabweichung des Indikators über beispielsweise die Länder, Unternehmen oder Blogs, die eingestuft werden. Somit hat ein Indikator mit Extremwerten an sich eine größere Auswirkung auf den zusammengesetzten Indikator. Eine solche stärkere Auswirkung auf den Compositie-Indikator kann wünschenswert sein, wenn außergewöhnliches Verhalten oder außergewöhnliche Leistungen belohnt werden sollen.

Dies könnte der Fall sein, wenn ein extrem gutes Ergebnis bei wenigen Indikatoren als besser als viele Durchschnittswerte angesehen wird. Trotzdem kann dieser Effekt in der Aggregationsmethode korrigiert werden. Zum Beispiel kann man die besten und schlechtesten Subindikator-Scores von der Aufnahme in den Index ausschließen. Durch die Berücksichtigung der Standardabweichung innerhalb eines Kriteriums soll mit dieser Methode eine differenziertere Analyse der Unterschiede und tatsächlich der Ähnlichkeiten einiger Maßnahmen zwischen Blogs oder Webseiten erzielt werden.

Wir verzichten auf die Verwendung von Gewichten in der Standardversion unserer Ranglisten, Punktzahlen und Tabellen. Der Benutzer möchte jedoch möglicherweise Gewichtungen verwenden. Zum Beispiel ist ein Z-Score von 0 der Mittelwert der Verteilung und ein Z-Score von 2. Wenn die Stichprobengröße groß wird, sollte ungefähr die Hälfte der Z-Scores negativ und die Hälfte der Z-Scores positiv sein . Basierend auf statistischer Logik müssen für einen zusammengesetzten standardisierten z-Score einzelne Variablen, aus denen dieser Verbund besteht, transformiert werden, bevor der Verbund gebildet wird.

Der insgesamt gewichtete Z-Score e. Um fehlende Daten zu berücksichtigen, wird die Summe der gewichteten Z-Scores durch die Summe der Gewichte der Kennzahlen mit den verfügbaren Daten geteilt. Warum wir Z-Scores bevorzugen Die Normalisierung von Daten oder die Verwendung von Z-Scores überwindet Einwände des Relativismus, die auf Methoden angewendet werden können, die den Top-Blogs oder Webseiten anteilig Punkte zuweisen, oder auf eine verwendete Ranking-Methode.

Jedem Bereich wird jedoch eine Zahl von 1 bis 30 zugewiesen, um den Wert für jedes Blog anhand dieses Kriteriums zu erhalten. Der AdAge Power 150 veröffentlicht in seiner Methodik auch nicht die Rationalität, mit der die ermittelten Bereiche ermittelt wurden. Dies macht die Verwendung einer solchen Methode zur Berechnung der Rangfolge und damit der Tabelle undurchsichtig. Außerdem berücksichtigen Z-Scores den Unterschied in der Punktzahl zwischen den einzelnen Blogs im Ranking und verteilen sich zwischen den oberen und unteren Blogs.

Die Z-Scores können dann in Indizes konvertiert werden, sodass alle Scores für alle Rankings innerhalb des gleichen Bereichs liegen. Auf Tumblr teilen Pingback: Geschäftsanalyse: CyTRAP Labs ist ein Unternehmen, das Überwachungs- und Nachverfolgungstools zur Analyse von Unternehmensblogs anbietet, die zum Vergleich von Statistiken und Metriken in sozialen Medien verwendet werden.

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