Como é realizado o processo de normalização dos dados?

O processo de normalização de dados consiste em transformar os dados para uma escala ou formato uniforme, facilitando a análise e comparação.

Principais métodos de normalização:

• Normalização Min-Max: escalonamento dos valores para o intervalo [0,1]. Fórmula: (x - min) / (max - min)

• Normalização Z (padronização): transformar os dados para que tenham média 0 e desvio padrão 1. Fórmula: (x - média) / std

• Conversão de tipos: transformar os dados para o tipo necessário (por exemplo, de string para número).

• Tratamento de valores ausentes: preencher ou remover valores ausentes para uniformidade.

Exemplo: se nos testes há um campo "tempo de resposta" com unidades diferentes (ms, s), a normalização converterá todos os valores para uma mesma unidade de medida e escala, para comparar os resultados corretamente.