Si vous travaillez avec des ensembles de données plus volumineux dans Google Sheets, la comparaison des valeurs des variables peut être un processus fastidieux. Heureusement, la normalisation est une méthode statistique qui vous aidera à trier des valeurs compliquées dans des ensembles de données faciles à comparer.
Cet article expliquera ce qu'est la normalisation et comment vous pouvez normaliser les données dans Google Sheets pour des avantages statistiques.
Comment normaliser les données dans Google Sheets ?
Supposons que nous ayons des valeurs numériques dans des cellules allant de A2 à A50. Pour normaliser cette plage en valeurs comprises entre X et Y, voici ce que vous devez faire :
- Si votre premier point de données est en A2, la première valeur normalisée peut être trouvée en utilisant cette formule :
(YX) * ((A2-MIN ($ A $ 2: $ A 50 $)) / (MAX ($ A $ 2: $ A 50 $) -MIN ($ A $ 2: $ A 50 $))) + O
Utilisez directement les valeurs numériques pour X et Y.
- Une fois que vous avez entré la formule pour le premier nombre, déplacez le curseur de la souris vers le bas de la cellule jusqu'à ce qu'il devienne une croix. Ensuite, appuyez et faites glisser le curseur vers le bas pour remplir les lignes restantes avec la formule. Google Sheets remplacera automatiquement A2 par le numéro de ligne correspondant pour les cellules restantes, tandis que tout ce qui se trouve derrière les symboles $ ne changera pas.
- Si vous souhaitez faire référence aux valeurs de X et Y à partir d'autres cellules des feuilles, vous devez mettre $s avant la ligne et la colonne des cellules dans lesquelles se trouvent les valeurs (par exemple, $D), ou copier la formule peut vous donner une erreur d'analyse ou des résultats erronés.
- Vos données seront maintenant normalisées entre les valeurs X et Y.
La normalisation de vos données est un excellent moyen d'évaluer les différences entre deux ensembles de données avec des valeurs minimales et maximales différentes.
Comment utiliser Google Sheets comme base de données
Chaque base de données est essentiellement une grande table (ou plusieurs tables connectées), régie par un système de gestion de base de données. Si vous travaillez avec un ensemble de données relativement petit qui n'a pas besoin d'être trop mis à l'échelle, Google Sheets peut être utilisé comme base de données.
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Si vous souhaitez commencer à utiliser Google Sheets comme base de données, vous devrez avoir une formation en programmation de base. Vous aurez également besoin d'une API pour rendre la feuille compatible avec SQL et Python. Bien que Google propose une API complète pour ses services, cela peut être un peu trop difficile à gérer. Par conséquent, nous recommandons feuille2api ou alors Code automatique pour résoudre le besoin d'API. Les services API fourniront la connexion et les authentifications nécessaires pour connecter vos feuilles de calcul Google en tant que base de données et offriront suffisamment de points de terminaison pour permettre un flux de travail de base de données approprié.
Le principal avantage de l'utilisation de Google Sheets comme base de données est que vous pouvez toujours avoir un aperçu visuel de toutes les données. Étant donné que Google Sheets est disponible en tant qu'application pour les appareils mobiles et est compatible avec la plupart des navigateurs et systèmes d'exploitation, votre base de données est accessible de n'importe où dans le monde. Vous pouvez également afficher et modifier directement les données dans la feuille elle-même, plutôt que d'utiliser du code pour exécuter une requête dans la base de données afin d'apporter des modifications.
Cependant, Google Sheets a ses limites en matière de gestion de base de données. D'une part, il y a un manque flagrant de fonctions relationnelles. Les bases de données sont généralement composées de nombreuses tables utilisant des clés étrangères pour communiquer entre elles, un processus qui n'existe tout simplement pas dans une seule feuille de calcul.
Si vous voulez jeter un œil à un exemple, pensez aux départements de votre entreprise. Dans une feuille de calcul, il s'agirait généralement de chaînes dactylographiées. Cependant, cela n'est pas judicieux pour un ensemble de données plus important. Dans les bases de données, vous auriez une table séparée pour les départements de l'entreprise, chaque département étant numéroté en conséquence. Vous feriez ensuite référence au numéro du service dans les données sur un employé, à l'aide d'une clé étrangère. Avoir une table de département distincte vous permet d'apporter des modifications directes aux départements eux-mêmes sans exécuter les modifications dans l'ensemble de la base de données.
De plus, Google Sheets ne peut stocker que cinq millions de cellules à la fois. Bien que cela puisse sembler un grand nombre, même les entreprises de taille moyenne peuvent avoir des bases de données qui dépassent largement cette limite. De plus, vous atteindrez les problèmes de performances beaucoup plus rapidement avant d'atteindre la limite de cellules. Avec une mise à l'échelle apparemment linéaire entre le nombre de cellules et les performances, vous aurez des retards importants lorsque vous travaillerez avec une base de données contenant 100 000 cellules.
FAQ supplémentaire
Pouvez-vous insérer des données dans Google Sheets ?
L'API intégrée de Google vous permet d'insérer un tableau directement à partir de fichiers. L'outil d'importation de fichiers prend en charge les extensions suivantes :
• .xls
• .xlsx
• .xlsm
• .xlt
• .xltx
• .xltm
• .ods
• .csv
• .SMS
• .tsv
• .tab
De plus, les logiciels tiers ont généralement des intégrations avec Google Sheets. Sheets2api et Autocode, dont nous avons déjà parlé, ont tous deux des solutions API pour permettre l'insertion de données dans des tables existantes.
Vous pouvez également utiliser la fonction IMPORTRANGE pour insérer des données d'une feuille Google à une autre.
Google a également des instructions de script pour écrire du contenu dans une feuille de calcul.
Si vous parvenez à trouver une solution API qui vous convient, vous pouvez facilement insérer des données dans Google Sheets une fois que vous l'avez connecté à votre plate-forme.
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Comment nettoyer les données dans Google Sheets ?
Google Sheets propose plusieurs solutions pour nettoyer et trier les données.
Si vous utilisez Google Forms pour collecter les résultats d'enquêtes, vous pouvez configurer Forms pour coller automatiquement les réponses dans une feuille de calcul, plutôt que de coller les données manuellement.
Google Sheets dispose également d'une fonction de validation des données. Si vous accédez à Données > Validation des données, vous pouvez configurer des fonctionnalités de validation pour éviter les valeurs incorrectes. Par exemple, vous pouvez créer une liste d'éléments pouvant être placés dans une colonne particulière, et essayer d'insérer autre chose entraînera une erreur.
Google Sheets propose également des options Supprimer les doublons et Couper les espaces. Cela supprimera toutes les valeurs supplémentaires et les espaces blancs de vos lignes et cellules.
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Si vous souhaitez coller des données plus organisées à partir de pages en ligne, utilisez IMPORTHTML ou IMPORTXML pour obtenir les informations dont vous avez besoin à partir d'une page Web, sans encombrement supplémentaire.
Que signifie normaliser les données ?
En statistiques, la normalisation des données vous permettra de rendre des ensembles de données variés plus comparables.
Lorsque vous normalisez des données, vous pouvez remplacer la plage de valeurs numériques d'origine par une plage de votre choix. Par exemple, vous pouvez normaliser différentes méthodes de notation dans la même plage de valeurs pour les comparer les unes aux autres.
La normalisation d'une valeur x qui vient d'une plage (y,z) à une plage (a,b) se fait par la formule suivante :
X_normalisé = (b – a) * ((x – y) / (z – y)) + a
La normalisation des données est utile lorsque vos ensembles de données d'origine n'ont pas de valeurs propres. Par exemple, la normalisation des plages à (0 100) peut aider à fournir un aperçu rapide des scores indépendamment de la valeur maximale des scores eux-mêmes.
Une méthode statistique supplémentaire dans l'évaluation des données est la normalisation. Cela donne aux valeurs numériques d'origine une moyenne de 0 et un écart type de 1. Les valeurs standardisées sont souvent appelées scores z.
Google Sheets a une fonction qui vous permet de normaliser un ensemble de données. La fonction STANDARDIZE(x, mean, standard_dev) mettra la valeur numérique, x, sous sa forme standardisée. Vous pouvez utiliser la fonction MOYENNE (plage) pour obtenir la valeur moyenne de vos données dans la table et utiliser la fonction ST_DEV (plage) pour calculer l'écart type de l'ensemble de données.
L'interprétation des données standardisées est un peu différente. Par exemple, un nombre standardisé de -1,5 signifie que la valeur d'origine est inférieure à la moyenne de 1,5 fois l'écart type de l'ensemble.
La normalisation peut être utile pour comparer les valeurs de différents ensembles de données avec des attentes et des moyens différents. Étant donné qu'une normalisation met toujours la moyenne à 0 et un écart à 1, les valeurs réelles présentées dans l'ensemble de données n'interfèrent pas avec la comparaison.
L'analyse statistique peut également transformer un ensemble de données pour l'adapter à une distribution particulière, mais il s'agit d'une fonctionnalité statistique avancée qui ne sera pas abordée dans ce guide.
Nouvelle normale
La normalisation des ensembles de données est un outil incroyablement utile dans l'analyse des données, et Google Sheets offre une solution rapide pour normaliser les données numériques. De plus, vous pouvez utiliser Google Sheets comme une petite base de données, si vous ne travaillez pas avec des quantités extraordinaires d'ensembles de données pour votre travail. Les intégrations de Google Sheets avec des logiciels tiers le rendent adapté à un large éventail de secteurs. Cependant, les bases de données appropriées seront beaucoup plus évolutives.
Quel type d'informations normalisez-vous généralement dans Google Sheets ? Utilisez-vous Google Sheets pour votre base de données ? Faites-nous savoir dans la section commentaires ci-dessous.
