Como normalizar no Excel: um guia passo a passo

A normalização de dados no Excel é um processo de ajuste de valores medidos em diferentes escalas para uma escala nocionalmente comum, geralmente antes da média. No Excel, isso pode ser feito usando uma fórmula simples que subtrai o valor mínimo em um conjunto de dados de cada valor e depois divide o resultado pelo intervalo do conjunto de dados.

Depois de normalizar os dados no Excel, o conjunto de dados transformado refletirá as mesmas relações entre os pontos de dados, mas numa nova escala que permite uma comparação e análise mais fáceis.

Introdução

Quando se trata de gerenciamento e análise de dados, o Excel é a ferramenta ideal para muitos de nós. Quer você seja um estudante lutando com dados de pesquisa ou um analista de negócios mergulhando em números de vendas, é crucial obter seus dados em uma escala consistente. É aí que entra a normalização – é uma técnica para ajustar seus dados para que sejam comparáveis em diferentes escalas ou unidades de medida. Pense nisso como converter diversas moedas em um único tipo para facilitar a comparação.

A normalização é particularmente importante ao lidar com conjuntos de dados que incluem variáveis com intervalos diferentes. Por exemplo, considere um conjunto de dados que inclui renda (variando na casa dos milhares) e idade (variando de 1 a 100). Sem normalização, tentar analisar estas duas variáveis lado a lado não teria sentido porque a sua escala difere enormemente. É por isso que normalizamos – para garantir que, quando comparamos ou agregamos dados, o fazemos em condições de igualdade.

As etapas a seguir irão guiá-lo pelo processo de normalização de dados no Excel, permitindo melhor comparação e análise.

Etapa 1: calcule o mínimo e o intervalo do seu conjunto de dados

Identifique o menor valor em seu conjunto de dados e o intervalo (a diferença entre o maior e o menor valor).

Conhecer o mínimo e o intervalo dos seus dados é fundamental porque esses números serão a base para a sua fórmula de normalização. Sem eles, você não poderá calcular os valores novos e ajustados que constituirão seu conjunto de dados normalizado.

Etapa 2: crie uma fórmula de normalização

Insira a fórmula =(célula – MIN(intervalo))/(MAX(intervalo)-MIN(intervalo)) em uma nova célula adjacente aos dados que você deseja normalizar.

Esta fórmula pega cada valor do seu conjunto de dados, subtrai o valor mínimo e depois divide o resultado pelo intervalo. O que isso faz é essencialmente redimensionar seus dados para que o valor mínimo se torne 0 e o valor máximo se torne 1.

Etapa 3: arraste a fórmula para baixo

Arraste a fórmula para o restante das células da coluna para aplicá-la a todo o conjunto de dados.

A beleza do Excel é que, depois de criar sua fórmula, você pode aplicá-la facilmente a todo o conjunto de dados apenas arrastando-o para baixo. Isso economiza o tempo de inserção manual da fórmula para cada ponto de dados.

Prós

Beneficiar	Explicação
Análise de dados aprimorada	A normalização coloca todas as variáveis na mesma escala, permitindo melhor comparação e análise.
Integração de dados mais fácil	Com dados normalizados, é mais fácil combinar conjuntos de dados de diferentes fontes para uma análise mais abrangente.
Preparação para métodos estatísticos avançados	A normalização costuma ser um pré-requisito para métodos estatísticos avançados e algoritmos de aprendizado de máquina que exigem que os dados estejam em uma escala comum.

Contras

Desvantagem	Explicação
Potencial perda de informações	A normalização dos dados pode por vezes levar à perda de informação, especialmente se a escala original tiver uma interpretação significativa.
Interpretação errada devido à normalização	Os usuários não familiarizados com o processo de normalização podem interpretar mal os dados normalizados como representando valores absolutos em vez de valores relativos.
Nem sempre necessário	A normalização nem sempre é necessária e pode ser uma etapa desnecessária se todas as variáveis já estiverem na mesma escala ou se a análise que está sendo realizada não a exigir.

Informações adicionais

Ao normalizar no Excel, é importante lembrar que o objetivo é tornar seus dados mais comparáveis, e não alterar as relações subjacentes entre os pontos de dados. Além disso, lembre-se de que, embora a normalização seja uma prática comum, ela pode não ser adequada para todos os tipos de dados ou análises. Sempre considere o contexto dos seus dados e o propósito da sua análise antes de decidir normalizar.

Além disso, existem diferentes métodos de normalização, e o descrito aqui é apenas uma abordagem simples. Dependendo de suas necessidades, você pode explorar outros métodos, como padronização ou dimensionamento para um intervalo especificado. Experimente diferentes técnicas para descobrir o que funciona melhor para seu conjunto de dados específico.

Resumo

Calcule o mínimo e o intervalo do seu conjunto de dados.
Crie uma fórmula de normalização.
Arraste a fórmula para baixo para aplicá-la a todo o conjunto de dados.

Perguntas frequentes

O que é normalização no Excel?

A normalização no Excel refere-se ao processo de ajuste de valores medidos em diferentes escalas para uma escala comum.

Por que devo normalizar os dados no Excel?

A normalização dos dados no Excel permite uma melhor comparação e análise, colocando todas as variáveis na mesma escala.

A normalização pode alterar as relações nos meus dados?

Não, a normalização não deve alterar as relações subjacentes entre os pontos de dados.

A normalização é sempre necessária?

Não, a normalização nem sempre é necessária e só deve ser usada quando for apropriada para os dados e análises em questão.

Existem diferentes métodos de normalização?

Sim, existem diferentes métodos de normalização, incluindo padronização e dimensionamento para um intervalo especificado.

Conclusão

A normalização no Excel é uma técnica poderosa que pode aprimorar sua análise de dados, permitindo comparar e analisar variáveis em uma escala comum. É um processo simples que pode ter efeitos profundos nos insights obtidos a partir dos seus dados.

No entanto, não é uma solução única e deve ser usada criteriosamente, considerando o contexto dos seus dados e os objetivos da sua análise. Com a abordagem certa, a normalização pode ser uma adição valiosa ao seu kit de ferramentas de análise de dados.