Googleスプレッドシートでより大きなデータセットを使用している場合、変数値の比較は面倒なプロセスになる可能性があります。幸いなことに、正規化は、複雑な値を比較しやすいデータセットに並べ替えるのに役立つ統計手法です。
この記事では、正規化とは何か、統計上のメリットを得るためにGoogleスプレッドシートのデータを正規化する方法について説明します。
Googleスプレッドシートのデータを正規化する方法は？
A2からA50の範囲のセルにいくつかの数値があるとします。その範囲をXとYの間の値に正規化するには、次のことを行う必要があります。
- 最初のデータポイントがA2にある場合、最初の正規化された値は次の式を使用して見つけることができます。
（YX）*（（A2-MIN（$ A $ 2：$ A $ 50））/（MAX（$ A $ 2：$ A $ 50）-MIN（$ A $ 2：$ A $ 50））） + Y
XとYの数値を直接使用します。
- 最初の数値の数式を入力したら、十字になるまでマウスカーソルをセルの下部に移動します。次に、カーソルを押して下にドラッグし、残りの行に数式を入力します。 Googleスプレッドシートは、A2を残りのセルの対応する行番号に自動的に置き換えますが、$記号の後ろにあるものはすべて変更されません。
- シート内の他のセルからXとYの値を参照する場合は、値が含まれるセルの行と列の前に$ sを配置するか（たとえば、$ D $ 5）、数式をコピーする必要があります。解析エラーまたは間違った結果が生じる可能性があります。
- これで、データはX値とY値の間で正規化されます。
データの正規化は、最小値と最大値が異なる2つのデータセット間の違いを測定するための優れた方法です。
Googleスプレッドシートをデータベースとして使用する方法
すべてのデータベースは基本的に大きなテーブル（または多くの接続されたテーブル）であり、データベース管理システムによって管理されます。あまりスケーリングする必要のない比較的小さなデータセットで作業している場合は、Googleスプレッドシートをデータベースとして使用できます。
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データベースとしてGoogleスプレッドシートの使用を開始する場合は、基本的なプログラミングのバックグラウンドが必要です。シートをSQLおよびPythonと互換性を持たせるためのAPIも必要です。 Googleはそのサービス用の包括的なAPIを提供していますが、処理するには少し多すぎる可能性があります。したがって、お勧めします sheet2api または Autocode APIのニーズを解決します。 APIサービスは、Googleスプレッドシートをデータベースとして接続するために必要な接続と認証を提供し、適切なデータベースワークフローを可能にするのに十分なエンドポイントを提供します。
Googleスプレッドシートをデータベースとして使用する主な利点は、すべてのデータの概要を常に視覚的に把握できることです。 Googleスプレッドシートはモバイルデバイス用のアプリとして利用でき、ほとんどのブラウザやオペレーティングシステムと互換性があるため、世界中のどこからでもデータベースにアクセスできます。コードを使用してデータベースを介してクエリを実行し、変更を加えるのではなく、シート自体のデータを直接概要および編集することもできます。
ただし、Googleスプレッドシートにはデータベース管理に関する制限があります。 1つは、リレーショナル機能が明らかに不足していることです。データベースは通常、外部キーを使用して相互に通信する多くのテーブルで構成されています。このプロセスは、単一のスプレッドシートには存在しません。
例を見てみたい場合は、社内の部門を検討してください。スプレッドシートでは、これらは通常、入力された文字列にすぎません。ただし、それはより大きなデータセットには賢明ではありません。データベースには、会社の部門用に個別のテーブルがあり、各部門にはそれに応じた番号が付けられています。次に、外部キーを使用して、従業員に関するデータ内の部門の番号を参照します。個別の部門テーブルがあると、データベース全体で変更を実行しなくても、部門自体に直接変更を加えることができます。
さらに、Googleスプレッドシートは一度に500万個のセルしか保存できません。これは多数のように思われるかもしれませんが、中規模の企業でさえ、この制限をはるかに超えるデータベースを持つことができます。さらに、セルの制限に達する前に、パフォーマンスの問題にはるかに早く到達します。セル数とパフォーマンスの間で一見線形のスケーリングが行われるため、10万個のセルを含むデータベースを操作する場合に大幅な遅延が発生します。
追加のFAQ
Googleスプレッドシートにデータを挿入できますか？
Googleに組み込まれているAPIを使用すると、ファイルから直接テーブルを挿入できます。ファイルインポートツールは、次の拡張機能をサポートしています。
•.xls
•.xlsx
•.xlsm
•.xlt
•.xltx
•.xltm
•.ods
•.csv
• 。txt
•.tsv
• 。タブ
さらに、サードパーティのソフトウェアは通常、Googleスプレッドシートと統合されています。前に説明したSheets2apiとAutocodeの両方に、既存のテーブルへのデータ挿入を提供するAPIソリューションがあります。
IMPORTRANGE関数を使用して、あるGoogleシートから別のGoogleシートにデータを挿入することもできます。
Googleには、コンテンツをスプレッドシートに書き込むためのスクリプトの説明もあります。
自分に合ったAPIソリューションを見つけることができた場合は、プラットフォームに接続すると、Googleスプレッドシートにデータを簡単に挿入できます。
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Googleスプレッドシートのデータをクリーンアップするにはどうすればよいですか？
Googleスプレッドシートは、データをクリーンアップして並べ替えるためのいくつかのソリューションを提供します。
Googleフォームを使用して調査結果を収集している場合は、データを手動で貼り付けるのではなく、回答をスプレッドシートに自動的に貼り付けるようにフォームを設定できます。
Googleスプレッドシートには、データ検証機能もあります。 [データ]> [データ検証]に移動すると、検証機能を設定して、誤った値を防ぐことができます。たとえば、特定の列に配置できるアイテムのリストを作成できますが、他のものを挿入しようとするとエラーが発生します。
Googleスプレッドシートには、[重複を削除]と[空白を削除]オプションもあります。これにより、行とセルから余分な値と空白が削除されます。
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オンラインページからより整理されたデータを貼り付けたい場合は、IMPORTHTMLまたはIMPORTXMLを使用して、追加の混乱なしにWebページから必要な情報を取得します。
データを正規化するとはどういう意味ですか？
統計では、データを正規化すると、さまざまなデータセットをより比較できるようになります。
データを正規化するときに、元の数値範囲を任意の範囲に変更できます。たとえば、さまざまなスコアリング方法を同じ値の範囲に正規化して、それらを相互に比較できます。
範囲（y、z）から範囲（a、b）に由来する値xの正規化は、次の式で実行されます。
X_normalized =（b – a）*（（x – y）/（z – y））+ a
データの正規化は、元のデータセットにクリーンな値がない場合に役立ちます。たとえば、範囲を（0,100）に標準化すると、スコア自体の最大値に関係なく、スコアの概要をすばやく確認できます。
データ評価における追加の統計的手法は標準化です。これにより、元の数値の平均が0、標準偏差が1になります。標準化された値は、多くの場合、zスコアと呼ばれます。
Googleスプレッドシートには、データセットを標準化できる機能があります。 STANDARDIZE（x、mean、standard_dev）関数は、数値xを標準化された形式で配置します。 AVERAGE（range）関数を使用してテーブル内のデータの平均値を取得し、ST_DEV（range）関数を使用してデータセットの標準偏差を計算できます。
標準化されたデータの解釈は少し異なります。たとえば、標準化された数値-1.5は、元の値が平均よりもセットの標準偏差の1.5倍小さいことを意味します。
標準化は、さまざまなデータセットの値をさまざまな期待と平均で比較するのに役立ちます。標準化では常に平均が0、偏差が1になるため、データセットに表示される実際の値が比較に干渉することはありません。
統計分析では、特定の分布に合わせてデータセットを変換することもできますが、これは高度な統計機能であり、このガイドでは取り上げません。
ニューノーマル
データセットの正規化はデータ分析で非常に便利なツールであり、Googleスプレッドシートは数値データを正規化するための迅速なソリューションを提供します。さらに、膨大な量のデータセットを使用して作業しない場合は、Googleスプレッドシートを小さなデータベースとして使用できます。 Googleスプレッドシートはサードパーティのソフトウェアと統合されているため、幅広い業界に適しています。ただし、適切なデータベースははるかにスケーラブルになります。
通常、Googleスプレッドシートではどのような種類の情報を正規化しますか？データベースにGoogleスプレッドシートを使用していますか？以下のコメントセクションでお知らせください。
