Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Data structure recipe steps - AWS Glue DataBrew
Halaman ini belum diterjemahkan ke dalam bahasa Anda. Minta terjemahan

Data structure recipe steps

Use these recipe steps to tabulate and summarize data from different perspectives, or to perform advanced functions.

SCALE

Scales or normalizes the range of data in a numeric column.

Parameters
  • sourceColumn — The name of an existing column.

  • strategy — The operation to be applied to the column values:

    • MIN_MAX — Rescales the values into a range of [0,1].

    • SCALE_BETWEEN — Rescales the values into a range of two specified values.

    • MEAN_NORMALIZATION — Rescales the data to have a mean (μ) of 0 and standard deviation (σ) of 1 within a range of [-1, 1].

    • Z_SCORE — Linearly scales data values to have a mean (μ) of 0 and standard deviation (σ) of 1. Best for handling outliers.

  • targetColumn — The name of a column to contain the results.

Example

{ "Action": { "Operation": "NORMALIZATION", "Parameters": { "sourceColumn": "all_votes", "strategy": "MIN_MAX", "targetColumn": "all_votes_normalized" } } }
PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.