単語の意味
- 冗長性を減らし、効率を向上させるためにデータベース内のデータを整理するプロセスを指します。 - 特定の範囲または分布に収まるように数値データをスケーリングするプロセスについて説明します。 - テキストまたはデータを分析または比較用の標準形式に変換するプロセスについて話します。
- 一貫性と品質を確保するために、一連のルールまたはガイドラインを作成および実装するプロセスを指します。 - 何かを特定の標準または仕様に準拠させるプロセスを説明する。 - コミュニケーションや情報交換のための共通言語やフォーマットを確立するプロセスについて話します。
この二つの単語の似ている意味
- 1どちらも、一連のルールまたはガイドラインを確立することを含みます。
- 2どちらも一貫性と効率の向上を目的としています。
- 3どちらも、データ管理、製造、通信など、さまざまな分野で使用されています。
- 4どちらも、特定の標準または形式に準拠するようにデータまたはプロセスを変換することを含む場合があります。
この二つの単語の違いは？
- 1焦点:Normalizationは主に冗長性を減らし、データ管理の効率を向上させることに関心があり、standardizationプロセスと製品の一貫性と品質を確保することに焦点を当てています。
- 2スコープ:Normalizationデータベースや数値データのコンテキストでよく使用されますが、standardization幅広い分野やプロセスに適用できます。
- 3方法:Normalizationには、特定の範囲または分布に収まるようにデータを変換することが含まれ、standardizationには、一連のルールまたはガイドラインを作成して実装することが含まれます。
- 4目標:Normalizationは冗長性を排除し、効率を向上させることを目指し、standardization一貫性と品質を確保することを目的としています。
- 5アプリケーション:Normalizationは統計分析やデータ管理で一般的に使用されますが、standardizationは製造、通信、および一貫性と品質が重要なその他の分野で使用されます。
📌
これだけは覚えよう！
Normalizationとstandardizationはどちらも、効率と一貫性の向上を目的としたプロセスです。ただし、normalizationは主にデータ管理のコンテキストで使用され、冗長性を減らして効率を向上させるためにデータを整理する必要があります。一方、standardizationはさまざまな分野で使用されており、プロセスと製品の一貫性と品質を確保するための一連のルールまたはガイドラインの作成と実装が含まれます。
