Kā normalizēt datus Google izklājlapās?

Ja pakalpojumā Google izklājlapas strādājat ar lielākām datu kopām, mainīgo vērtību salīdzināšana var būt garlaicīgs process. Par laimi, normalizēšana ir statistikas metode, kas palīdzēs kārtot sarežģītas vērtības viegli salīdzināmās datu kopās.

Šajā rakstā tiks paskaidrots, kas ir normalizēšana un kā jūs varat normalizēt datus Google izklājlapās, lai iegūtu statistikas priekšrocības.

Kā normalizēt datus Google izklājlapās?

Pieņemsim, ka šūnās mums ir dažas skaitliskās vērtības, sākot no A2 līdz A50. Lai normalizētu šo diapazonu vērtībās starp X un Y, jums jādara šādi:

1. Ja jūsu pirmais datu punkts ir A2, pirmo normalizēto vērtību var atrast, izmantojot šo formulu:
   
   (YX) * ((A2-MIN ($ A $ 2: $ A $ 50)) / (MAX ($ A $ 2: $ A $ 50) -MIN ($ A $ 2: $ A $ 50))) + Y
   
   Izmantojiet tieši X un Y skaitliskās vērtības.
   
   
2. Kad esat ievadījis formulu pirmajam skaitlim, pārvietojiet peles kursoru uz šūnas apakšdaļu, līdz tas kļūst par krustiņu. Pēc tam nospiediet un velciet kursoru uz leju, lai atlikušās rindas aizpildītu ar formulu. Google izklājlapas automātiski aizstās A2 ar atbilstošo rindas numuru pārējām šūnām, kamēr viss aiz simboliem $ nemainīsies.
   
   
3. Ja vēlaties atsaukties uz X un Y vērtībām no citām lapu šūnām, jums jāievieto $ s pirms šūnu rindas un kolonnas, kurās atrodas vērtības (piemēram, $ D $ 5), vai arī kopējot formulu var rasties parsēšanas kļūda vai nepareizi rezultāti.
   
   
4. Jūsu dati tagad tiks normalizēti starp X un Y vērtībām.
   
   

Datu normalizēšana ir lielisks veids, kā noteikt atšķirības starp divām datu kopām ar atšķirīgām minimālajām un maksimālajām vērtībām.

Kā lietot Google izklājlapas kā datu bāzi

Katra datu bāze būtībā ir liela tabula (vai daudzas saistītas tabulas), ko pārvalda datu bāzes pārvaldības sistēma. Ja strādājat ar salīdzinoši nelielu datu kopu, kurai nav nepieciešams pārāk liels mērogs, Google izklājlapas var izmantot kā jūsu datu bāzi.

ievietojiet google slaidos pdf

Ja vēlaties sākt izmantot Google izklājlapas kā savu datu bāzi, jums būs jābūt iepriekšējai programmēšanai. Jums būs nepieciešama arī API, lai lapa būtu saderīga ar SQL un Python. Lai gan Google piedāvā visaptverošu API saviem pakalpojumiem, tas varētu būt mazliet par daudz rīkoties. Tāpēc mēs iesakām lapa2api vai Autokods lai atrisinātu API vajadzību. API pakalpojumi nodrošinās savienojumu un autentifikācijas, kas nepieciešamas, lai savienotu jūsu Google izklājlapas kā datu bāzi, un piedāvās pietiekamus galapunktus, lai iespējotu pareizu datu bāzes darbplūsmu.

Galvenais ieguvums, izmantojot Google izklājlapas kā datu bāzi, ir tas, ka jūs vienmēr varat iegūt vizuālu pārskatu par visiem datiem. Tā kā Google izklājlapas ir pieejamas kā mobilo ierīču lietotne un ir saderīgas ar lielāko daļu pārlūkprogrammu un operētājsistēmu, jūsu datu bāzei var piekļūt no jebkuras vietas pasaulē. Varat arī tieši pārskatīt un rediģēt datus pašā lapā, nevis izmantot kodu, lai vaicājumu palaistu datu bāzē, lai veiktu izmaiņas.

Tomēr Google izklājlapām ir ierobežojumi datu bāzes pārvaldībā. Pirmkārt, izteikti trūkst relāciju funkciju. Datu bāzes parasti sastāv no daudzām tabulām, izmantojot svešus taustiņus, lai sazinātos savā starpā - process, kas vienkārši nepastāv vienā izklājlapā.

Ja vēlaties apskatīt piemēru, apsveriet sava uzņēmuma nodaļas. Izklājlapā tās parasti ir tikai ierakstītas virknes. Tomēr tas nav prātīgi lielākai datu kopai. Datu bāzēs jums būtu atsevišķa tabula uzņēmuma nodaļām, un katra nodaļa būtu attiecīgi numurēta. Pēc tam datos par darbinieku norādiet nodaļas numuru, izmantojot ārvalstu atslēgu. Atsevišķas nodaļu tabulas izmantošana ļauj veikt tiešas izmaiņas pašos departamentos, neveicot izmaiņas visā datu bāzē.

Turklāt Google izklājlapas vienlaikus var uzglabāt tikai piecus miljonus šūnu. Lai gan tas varētu šķist liels skaits, pat vidēja lieluma uzņēmumiem var būt datu bāzes, kas pārsniedz šo robežu. Turklāt sasniegsiet veiktspējas problēmas daudz ātrāk, pirms sasniegsiet šūnu ierobežojumu. Izmantojot šķietami lineāru mērogu starp šūnu skaitu un veiktspēju, jums būs ievērojama kavēšanās, strādājot ar datu bāzi, kurā ir 100 tūkstoši šūnu.

Papildu FAQ

Vai jūs varat ievietot datus Google izklājlapās?

Google integrētā API ļauj ievietot tabulu tieši no failiem. Rīks Failu importēšana atbalsta šādus paplašinājumus:

• .xls

• .xlsx

• .xlsm

• .xlt

• .xltx

• .xltm

• .ods

• .csv

• .txt

• .tsv

• .tab

Turklāt trešās puses programmatūrai parasti ir integrācija ar Google izklājlapām. Sheets2api un Autocode, par kuriem mēs iepriekš runājām, abiem ir API risinājumi, lai nodrošinātu datu ievietošanu esošajās tabulās.

Varat arī izmantot funkciju IMPORTRANGE, lai ievietotu datus no vienas Google lapas citā.

Google satur arī skriptu instrukcijas, lai saturu ierakstītu izklājlapā.

Ja jums izdodas atrast jums piemērotu API risinājumu, varat viegli ievietot datus Google izklājlapās, tiklīdz esat tos savienojis ar savu platformu.

instagram posts nav redzams facebook

Kā tīrīt datus Google izklājlapās?

Google izklājlapas piedāvā vairākus risinājumus datu tīrīšanai un kārtošanai.

Ja aptaujas rezultātu apkopošanai izmantojat Google veidlapas, varat iestatīt veidlapas, lai atbildes automātiski ielīmētu izklājlapā, nevis ielīmētu datus manuāli.

Google izklājlapās ir arī datu validācijas funkcija. Ja dodaties uz Dati> Datu pārbaude, varat iestatīt validācijas līdzekļus, lai novērstu nepareizas vērtības. Piemēram, varat izveidot sarakstu ar vienumiem, kurus var ievietot noteiktā kolonnā, un, mēģinot ievietot jebko citu, radīsies kļūda.

Google izklājlapās ir arī opcijas Noņemt dublikātus un Apgriezt atstarpes. Tas noņems visas papildu vērtības un atstarpes no jūsu rindām un šūnām.

kā nomainīt vārdu lol

Ja vēlaties ielīmēt vairāk sakārtotus datus no tiešsaistes lapām, izmantojiet IMPORTHTML vai IMPORTXML, lai iegūtu nepieciešamo informāciju no tīmekļa lapas, bez papildu traucējumiem.

Ko nozīmē datu normalizēšana?

Statistikā datu normalizēšana ļaus padarīt dažādas datu kopas salīdzināmākas.

Normalizējot datus, varat mainīt sākotnējo skaitlisko vērtību diapazonu uz izvēlēto diapazonu. Piemēram, jūs varat normalizēt dažādas vērtēšanas metodes vienā vērtību diapazonā, lai tās salīdzinātu.

Normalizējot vērtību x, kas nāk no diapazona (y, z) līdz diapazonam (a, b), veic šādu formulu:

X_normalizēts = (b - a) * ((x - y) / (z - y)) + a

Datu normalizēšana ir noderīga, ja sākotnējām datu kopām nav tīru vērtību. Piemēram, diapazonu standartizēšana līdz (0,100) var palīdzēt ātri pārskatīt rādītājus neatkarīgi no pašu punktu maksimālās vērtības.

Papildu statistikas metode datu novērtēšanā ir standartizācija. Tādējādi sākotnējām skaitliskajām vērtībām ir vidējā vērtība 0 un standartnovirze 1. Standartizētās vērtības bieži sauc par z rādītājiem.

Google izklājlapām ir funkcija, kas ļauj standartizēt datu kopu. Funkcija STANDARDIZE (x, mean, standard_dev) skaitlisko vērtību x ievietos standartizētā formā. Varat izmantot funkciju AVERAGE (diapazons), lai tabulā iegūtu datu vidējo vērtību, un funkciju ST_DEV (diapazons), lai aprēķinātu datu kopas standartnovirzi.

Standartizētu datu interpretācija ir nedaudz atšķirīga. Piemēram, standartizēts skaitlis -1,5 nozīmē, ka sākotnējā vērtība ir mazāka par vidējo, 1,5 reizes pārsniedzot kopas standarta novirzi.

Standartizācija var būt noderīga, lai salīdzinātu dažādu datu kopu vērtības ar atšķirīgām cerībām un līdzekļiem. Tā kā standartizācija vidējo vienmēr pieliek 0 un novirzi 1, datu kopā norādītās faktiskās vērtības netraucēs salīdzināt.

Statistiskā analīze var arī pārveidot datu kopu, lai tā atbilstu noteiktam sadalījumam, taču tā ir uzlabota statistikas pazīme, kas netiks aplūkota šajā rokasgrāmatā.

Jauns Normāls

Datu kopu normalizēšana ir neticami noderīgs rīks datu analīzē, un Google izklājlapas piedāvā ātru risinājumu skaitlisko datu normalizēšanai. Turklāt, ja savu darbu nestrādājat ar ārkārtīgi lielām datu kopām, varat izmantot Google izklājlapas kā nelielu datu bāzi. Google izklājlapu integrācija ar trešo pušu programmatūru padara to piemērotu dažādām nozarēm. Tomēr pareizas datu bāzes būs daudz mērogojamākas.

Kāda veida informāciju jūs parasti normalizējat pakalpojumā Google izklājlapas? Vai savai datu bāzei izmantojat Google izklājlapas? Informējiet mūs zemāk komentāru sadaļā.