정규화란 무엇인가

정규화는 데이터 세트의 값을 조정하여 비교 가능성과 정확성을 보장하는 과정입니다. 통계학, 데이터 과학, 데이터베이스 관리 등 여러 분야에서 널리 사용됩니다.

통계학에서는 정규화가 종종 데이터를 표준 형식으로 변환하는 과정을 포함하며, 일반적으로 평균이 0이고 표준 편차가 1인 분포로 변환됩니다. 이를 통해 다양한 데이터 세트 간의 비교와 분석이 용이해집니다.

데이터베이스 관리에서 정규화는 데이터 중복을 줄이고 데이터 무결성을 개선하기 위해 데이터를 관련 테이블로 구성하는 설계 기술을 의미합니다. 이를 통해 데이터 간의 관계와 종속성이 논리적이고 효율적으로 유지됩니다.

사회 과학 및 심리학 분야에서는 정규화가 평가 척도 및 테스트 개발에 필수적이며, 서로 다른 측정 간의 비교 가능성을 보장합니다. 정규화의 결과는 연구 결과와 결론에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 과학과 머신 러닝이 발전함에 따라 정규화의 중요성이 더욱 커질 것이며, 특히 모델 훈련 및 예측 정확성을 높이는 데 기여할 것입니다. 그러나 정규화 과정에서 데이터 프라이버시를 유지하는 것은 새로운 도전 과제가 될 것입니다.