Descripción: La normalización de puntos de datos es el proceso de ajustar puntos de datos individuales a una escala común para facilitar un análisis más efectivo y preciso. Este procedimiento es fundamental en el preprocesamiento de datos, ya que permite que diferentes variables, que pueden tener rangos y unidades de medida dispares, sean comparables entre sí. La normalización ayuda a mitigar el impacto de las diferencias en la escala de los datos, lo que puede distorsionar los resultados de análisis estadísticos o algoritmos de aprendizaje automático. Existen diversas técnicas de normalización, como la normalización Min-Max, que ajusta los datos a un rango específico, y la normalización Z-score, que transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. La elección de la técnica adecuada depende del contexto y de la naturaleza de los datos. En resumen, la normalización de puntos de datos es una etapa crucial en el análisis de datos, ya que mejora la calidad de los resultados y permite una interpretación más clara de la información.
