在数据分析和处理中，经常需要对数据进行缩放或规范化，以使其处于可比较的范围内。SQL 提供了各种函数可用于此目的，包括将数据缩减到 1 之内的函数。
MIN-MAX 归一化
MIN-MAX 归一化是一种常用的 ，将数据映射到 [0, 1] 范围内。它使用以下公式：
sql
归一化值 = (值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)
其中，最小值和最大值是数据集中的最小值和最大值。
示例
例如，假设我们有一个包含以下数据的表：
| 数据 |
|---|---|
| 5 |
| 10 |
| 15 |
| 20 |
我们可以使用 MIN-MAX 归一化函数将其缩放：
sql
SELECT MIN_MAX_归一化(数据) AS 归一化数据 FROM 表名;
结果将如下所示：
| 归一化数据 |
|---|---|
| 0 |
| 0.5 |
| 1 |
| 1 |
正如我们所见，数据已成功归一化到 [0, 1] 范围内。
其他缩放函数
除了 MIN-MAX 归一化之外，SQL 还提供了其他缩放函数，例如：
* **Z-分数缩放：**将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的正态分布。
* **十进制缩放：**将数据转换为 [0, 9] 范围内的整数。
* **对数缩放：**使用对数函数将数据转换到更易于管理的范围内。
应用
缩放数据在机器学习、数据可视化和统计分析等各种应用中都有用。
* **机器学习：**缩减数据可改善模型的性能和收敛速度。
* **数据可视化：**缩放数据可使不同的数据集在同一个可视化中进行比较。
* **统计分析：**缩减数据可使统计检验和假设检验更加可靠。
