Descripción: La normalización de volumen es el proceso de ajustar los volúmenes de datos a una escala estándar, lo que permite que diferentes conjuntos de datos sean comparables y se integren de manera efectiva en análisis posteriores. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, ya que ayuda a eliminar sesgos que pueden surgir de las variaciones en las magnitudes de los datos. La normalización se lleva a cabo mediante diversas técnicas, como la normalización min-max, que escala los datos a un rango específico, o la normalización Z-score, que ajusta los datos en función de su media y desviación estándar. Al aplicar estas técnicas, se busca que los datos tengan una distribución más uniforme, lo que facilita la interpretación y el análisis. La normalización de volumen es especialmente relevante en contextos donde se manejan múltiples variables que pueden tener diferentes unidades de medida o escalas, como en el análisis de datos financieros, científicos o de aprendizaje automático. Al estandarizar los volúmenes, se mejora la precisión de los modelos predictivos y se optimiza el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático, permitiendo que estos aprendan patrones más relevantes sin ser influenciados por la magnitud de los datos originales.
