Seus dados
Cole uma tabela direto do Excel ou do Planilhas Google, ou solte um arquivo CSV. Nada é enviado: todo o cálculo acontece dentro desta aba do navegador.
CSV, TSV ou texto simples. Arquivos salvos em windows-1251 são detectados e relidos automaticamente, então os cabeçalhos não viram caracteres estranhos.
Opções de leitura
Colunas
Resultado
Salvar e compartilhar
A biblioteca de desenho é baixada apenas ao pressionar o botão e apenas nesta página.
Esta página não tem lado servidor nenhum. A tabela colada é processada por JavaScript dentro do seu próprio navegador, o gráfico é desenhado num elemento canvas da sua máquina e o arquivo de exportação é montado localmente. Nada é enviado, armazenado ou gravado em qualquer log. Você pode desconectar a rede depois que a página carregar e tudo continuará funcionando — é a forma mais simples de verificar você mesmo.
Fatos e limites do método
| Min–max | (valor − mín) ÷ (máx − mín); o resultado cai em 0…1 |
|---|---|
| Escore z | (valor − média) ÷ desvio padrão; resultado centrado em 0 |
| Robusta | (valor − mediana) ÷ IQR; centrada em 0 e escalonada pela metade central |
| Sensibilidade a atípicos | Min–max é a mais afetada, o escore z a segunda, a robusta quase nada |
| Reversibilidade | As três são reversíveis se você guardar os parâmetros |
| Linhas mínimas | 2, e a dispersão precisa ser diferente de zero |
Quando induz ao erro
- O escalonamento min–max é definido pelas duas observações mais extremas, o que o torna o mais frágil dos três. Um máximo errado comprime todos os demais valores contra o fundo da faixa, e acrescentar um registro novo acima do máximo anterior muda cada valor calculado antes.
- A normalização nunca muda a forma de uma distribuição. Uma coluna assimétrica continua exatamente tão assimétrica depois de qualquer uma dessas transformações; só os rótulos do eixo se movem. Se você precisa mudar a forma, isso é um logaritmo, não uma normalização.
- Os parâmetros de escalonamento devem vir dos dados de treino e ser reutilizados, não recalculados. Normalizar um conjunto de teste com as estatísticas dele mesmo é uma fonte clássica e silenciosa de vazamento em aprendizado de máquina.
- O método robusto falha quando a amplitude interquartil é zero, o que acontece se mais da metade dos valores forem idênticos. Nesse caso a coluna está mais próxima de categórica do que de contínua.
Como é calculado
Min–max mapeia o menor valor para 0 e o maior para 1, distribuindo tudo o mais proporcionalmente entre eles. É a escolha certa quando uma faixa limitada importa — barras de progresso, escalas de cor, entradas de redes neurais — e a errada sempre que atípicos forem possíveis.
A normalização por escore z subtrai a média e divide pelo desvio padrão, produzindo uma coluna centrada em zero com desvio um. Ela não tem limites, então valores extremos continuam visivelmente extremos em vez de serem espremidos contra um teto, que costuma ser o desejável em trabalho estatístico.
O método robusto substitui a média pela mediana e o desvio padrão pela amplitude interquartil. As duas substituições são posicionais e não de magnitude, então um único valor enorme não desloca nada — é o método a usar quando você sabe que há atípicos legítimos.
Os três são calculados sobre a mesma coluna e exibidos lado a lado. Compará-los já é informativo: quando o escore z e o valor robusto discordam bastante numa linha, aquela linha está sendo puxada pelos atípicos da coluna.
Perguntas e respostas
Qual método devo usar?
Min–max quando você precisa de uma faixa limitada 0–1 e confia nos seus extremos. Escore z para trabalho estatístico geral. Robusta quando há atípicos e você quer que eles não distorçam todo o resto.
Normalizar torna meus dados normais?
Não — os nomes não têm relação. Normalização reescalona, não remodela. Uma coluna assimétrica continua igualmente assimétrica depois, como a verificação de normalidade vai confirmar.
Por que meus escores z passam de 1?
Porque escores z não são limitados. Um desvio padrão de um significa que valores típicos caem perto de ±1, mas os extremos vão bem além. Se você precisa de uma faixa estrita 0–1, isso é min–max.
Posso reverter a transformação?
Sim, desde que guarde os parâmetros: o mínimo e o máximo, ou a média e o desvio padrão, ou a mediana e o IQR. Eles não são salvos no arquivo exportado, então anote-os separadamente.
Meus dados são enviados?
Não. As três transformações rodam no seu navegador.