Nó de conversão

A normalização dos campos de entrada é uma etapa importante antes de usar técnicas de pontuação tradicionais, como regressão, regressão logística e análise discriminante. Essas técnicas transportam suposições sobre distribuições normais de dados que podem não ser verdadeiras para muitos arquivos de dados brutos. Uma abordagem para lidar com dados do mundo real é aplicar transformações que movem um elemento de dados brutos em direção a uma distribuição mais normal. Além disso, os campos normalizados podem ser facilmente comparados entre si - por exemplo, renda e idade estão em escalas totalmente diferentes em um arquivo de dados brutos, mas, quando normalizados, o impacto relativo de cada um pode ser facilmente interpretado.

O nó de conversão fornece um visualizador de saída que permite realizar uma avaliação visual rápida da melhor transformação a ser usada. É possível ver rapidamente se as variáveis são normalmente distribuídas e, se necessário, escolher a transformação desejada e aplicá-la. É possível selecionar diversos campos e executar uma transformação por campo.

Depois de selecionar as transformações preferidas para os campos, é possível gerar nós Derivar ou Preenchimento que executam as transformações e anexam esses nós ao fluxo. O nó Derivar cria novos campos, ao passo que o nó Preenchimento transforma os existentes.

Configurações de campos de nó de conversão

Na seção FIELDS nas propriedades do nó, é possível especificar quais campos dos dados deseja usar para visualizar as transformações possíveis e aplicá-las. Apenas campos numéricos podem ser transformados. Selecione um ou mais campos numéricos.