正規化（読み）セイキカ

データベースにおける正規化

• データベース設計の際に、冗長性を排除するために正規化を行うことが重要です。
• 第三正規形まで正規化することで、データの整合性が高まり、更新時の問題が減少します。
• データの正規化を適切に行わないと、重複データが多くなり、保守管理が困難になります。
• プロジェクトの初期段階でデータベースの正規化を行うと、後々のトラブルを防ぐことができます。
• データベースの正規化は、リレーショナルデータベースの基本的な設計原則の一つです。

データサイエンスにおける正規化

• データサイエンスでの正規化は、異なるスケールのデータを比較するために重要です。
• 機械学習モデルの前処理として、データを正規化することで学習の効率が向上します。
• 特にニューラルネットワークでは、入力データの正規化がモデルの収束速度に大きな影響を与えます。
• データの正規化には、ミニマックススケーリングやZスコア標準化などの手法があります。
• 異なるデータセット間で一貫した結果を得るために、すべてのデータを正規化することが推奨されます。

システム設計における正規化

• システムの正規化は、冗長な機能やプロセスを排除し、シンプルで効率的な設計を目指すプロセスです。
• ソフトウェア開発では、コードの正規化を行うことで、メンテナンス性と可読性が向上します。
• ビジネスプロセスの正規化により、重複作業を減らし、業務効率を上げることができます。
• API設計において、リクエストとレスポンスのデータ構造を正規化することで、一貫性を保つことができます。
• 既存システムの正規化を行うことで、新しい機能追加やバグ修正が容易になります。