Excel’de Veri Normalizasyonu

İki bahçıvanın performanslarını değerlendireceğinizi hayal edin. Kim daha iyi bir iş çıkarmış bunu anlamak için sonuçlarını karşılaştırmak gerekir. Bahçıvanlardan Ali, “Ben 5 gül dalından 30 adet gül yetiştirdim” der. Diğer bahçıvan Ayşe ise, ”Ben Ali’den daha çok yetiştirdim. 25 gül dalından 100 gül büyüttüm” der. Şimdi burada verilen bilgileri Excel’de veri normalizasyonu yaparak karşılaştırabiliriz ona bakalım.

Bu bilgiler ışığında Ali’nin yetiştirdiği 30 gül ile Ayşe’nin yetiştirdiği 100 gülü karşılaştırdığımızda Ayşe’nin daha iyi bir bahçıvan olduğu sonucuna varabiliriz ama Ayşe gerçekten de daha iyi mi ?

Data normalizasyonu için koşulları eşitlemek gerekir yani Ali’nin de Ayşe’nin de eşit sayıda gül dalı ile alacağı sonuç üzerinden çıkarımda bulunmak gerekiyor. Bunun için gül dalı başına Ali’nin ve Ayşe’nin kaç gül yetiştirdiğini hesaplamak gerekiyor.

Bu hesaplamayı şu şekilde yapabilirsiniz;

Ali 5 gül dalından 30 adet gül büyüttü ise; 30/5 = 6 dal başına yetiştirilen gül sayısıdır.

Ayşe ise 25 gül dalından 100 adet gül yetiştirdi ise; 100/25 = 4 dal başına yetiştirilen gül sayısıdır.

Elimizde olan veriyi normalize edip karşılaştırma yaptığımızda Ayşe’nin değil Ali’nin daha başarılı bir sonuç aldığı sonucu ortaya çıkıyor.

Veri Normalizasyonu nasıl yapılır?

Veri normalizasyonunun en basit yöntemi, belli bir sayı aralığında oluşturulan verinin, bölerek eşit skalaya getirilmesi yoluyla eşitlenmesidir. Bu yolla üstte verdiğimiz örnekteki gibi birim başına alınan sonuç elde edilir.

Toplanan verilerin normalizasyonunu aşağıdaki gibi değiştirmeliyiz;

Formülümüzü oluşturmak için X ile başlayalım.

X: Veriden gelen ilk sonuç

Şimdi X sadeleştirme işlemi yapalım;

Formülü Excel dosyasına yazdıktan sonra hücreyi aşağı sürükleyerek tüm hücreler için uygulayabiliriz.

Bu sayede tek bir formül ile tüm datanızı işleyebilirsiniz.

Normalizasyon ve Standardizasyon arasındaki fark nedir ?

Bu iki konsept genellikle birbiriyle karıştırılıyor. Veri normalizasyonu yapmak için yukarıdaki işlemi yaparken, standartlaştırma için ise daha farklı bir işlem uygulanıyor. Excel’de standardizasyon için ayrı bir formülü bulunuyor.

Veri normalizasyonu belli bir sayıya göre verinizi düzenlerken, standardizasyon işlemi ise, tüm veriyi 0 ile 1 arasına düzenler. Bu işleme aynı zamanda Z test işlemi veya ortalama alma da denir.

Excel’de veri normalizasyonu nasıl yapılır?

Standardizasyon işlemi Excel’de genellikle kolaydır. Datamızın Y ve Z arasında bulunduğunu varsayalım ve bu data X ile başlasın.

X: Listedeki ilk data

X’e standardizasyon yapılırsa formülü;

X_standardize = (X – istenen aralık) / aralığın standart sapması)

Excel formülü ise;

=Standardize (X; istenen aralık; aralığın standart sapması)

Bu formülü yazabilmek için, ortalama ve standart sapma formüllerine ihtiyacınız olacak.

Ortalama formülü: =Ortalama (değerlerin aralığı)

Standart sapma yapmanın formülü ise: =STDSAPMA (Değerlerin aralığı)

Şimdi bu formülleri Excel dosyası üstünde uygulayalım:

1.Adım: Ortalama Bulma:

İlk olarak istenen verinin ortalaması bulunmalıdır. Bunu yapmak için olan formül; =ORTALAMA(Değerlerin yer aldığı hücreler)

2.Adım: Standart Sapma bulma:

Burada da farklı bir Excel formülünden yararlanıyoruz; =STDSAPMA (Data aralığı)

3.Adım: Sonuçları Standartlaştırma:

Yukarıdaki adımları izledikten sonra sonuçları normalize etmek çok kolay olacak. Bu formül ile;

=STANDARTLAŞTIRMA (X, ortalama, standart sapma)

Veri Normalizasyonu (sadeleştirme) ve Standartlaştırma:

Normalizasyon genellikle 2 yolla yapılır;

1. Datayı anlamayı kolaylaştırmak ve belli bir limite sığdırmak

Örneğin 10 öğrencinin matematik sınavını ele alalım. Alınabilecek puan aralığı 0 ile 100’dür fakat biz tüm puanlamayı 0 ile 1 arasında yapmak istiyoruz ki daha kolay karşılaştırma yapabilelim. İşlemlerimizi yaptığımızda karşımıza aşağıdaki gibi bir data çıkacaktır.

Veri normalizasyonu sonrası verileri karşılaştırdığımızda en başarılı öğrenci Nazlı olarak karşımıza çıkıyor.

Yukarıdaki grafikleri incelediğimizde karşımıza tamamen aynı oldukları çıkıyor yani iki bilgi birbirini doğruluyor. (Tabii bu grafikler farklı sayı aralıklarında)

2. Farklı sayı aralıklarında olan sonuçları karşılaştırmak:

Örneğin aşağıda öğrencilerin matematik ve tarih sonuçlarını görüyorsunuz. Bu sonuçlar sayesinde hangi öğrencinin hangi derste daha başarılı olduğunu görebiliriz.

Fakat aşağıda gördüğünüz sınav sonuçları matematik sınavı 100 üzerinden değerlendirilirken, tarih sınavı 50 üstünden değerlendirilmiş. Bu nedenle tam bir karşılaştırma yapmak kafa karıştırıcı olacaktır.

Sonuçlar;

Şimdi tüm sınav sonuçlarını 0 ile 1 arasında puanlamaya göre görebilir hale geldik.

Elde ettiğimiz sonuçlar ile orijinal sınav skor ve normalize edilmiş sonuçlar ile karşılaştırınca farkı anlayacaksınız;

Standartlaştırma işlemi ise iki şekilde kullanılabilir;

1) Farklı değişkenleri standardize etmek için kullanılabilir. Bu sadeleştirme 0 ile 1 arasında yapılır;

Örneğin 8 farklı hisse senedimiz olduğunu varsayalım ve bunların ortalaması 23,5, standart sapması ise 22,1 olsun. Bu değerleri standardize ettiğimiz zaman okuması çok daha kolay bir hale gelecektir.

Standardizasyon bize değerlerin ortalama ile standart sapmasını gösterir. Eğer bir değer negatif standardizasyon değerine sahipse, ortalamadan az anlamına gelir. Eğer değer pozitif ise bu ortalamadan daha fazla anlamına gelir.

Örneğin; Walmart’ın skoru -0,6097 yani ortalamanın altında ama Apple’ın değeri ise 1,5129 yani ortalamanın üstünde.

2) Eğer iki farklı dataya sahipsek bunlara data normalizasyonu yapacaksak yine aynı işlemden yararlanabiliriz.

Farklı Değişkenleri Neden Normalize Etmeliyiz?

Elinizde çok fazla ve çeşitli data bulunduğunda bu datayı karşılaştırmak zor olabiliyor bu nedenle veri normalizasyonu ve standardizasyonu çok fazla datayı aynı anda sorunsuz karşılaştırabilmeyi sağlar.

Data analizinde çok önemli bir yer tutan bu özellikler, birçok farklı işlemde rahatlıkla kullanılabilir. Pratik olması ve farklı değerlerdeki datayı karşılaştırılabilir hale getirmesi nedeniyle etkili ve kullanışlı bir yoldur.

Son Söz

Veri normalizasyonu ve standardizasyonu hakkında bahsettiklerimi tek bir potada eritmek gerekirse, şirketinizde bulunan çok farklı dataları aynı şekilde karşılaştırabilmek ve basit sonuçlar elde edebilmek için çok etkili bir yoldur. Bu sayede elinizde bulunan çok sayıda karmaşık datayı bir araya getirebilir ve bunlardan basit denklemler çıkarabilirsiniz. Bu yöntemi sunumlarınıza ekleyerek büyük data gruplarını çok sade ve net bir şekilde aktarabilirsiniz.