La normalisation des champs d'entrée est une étape importante préalable à l'application de techniques d'évaluation traditionnelles, telles que la régression, la régression logistique et l'analyse discriminante. Ces techniques reposent sur des hypothèses relatives aux proportions normales des données qui peuvent ne pas s'appliquer à de nombreux fichiers de données brutes. Une méthode de traitement des données concrètes consiste à appliquer des transformations qui rapprochent un élément de données brutes d'une proportion plus normale. En outre, les champs normalisés sont facilement comparables entre eux. Par exemple, les revenus et l'âge se situent sur des échelles totalement différentes dans un fichier de données brutes. Une fois ces éléments normalisés, leur impact relatif est facile à interpréter.

Le noeud Transformer fournit un afficheur de résultats qui vous permet de procéder à une évaluation visuelle rapide de la meilleure transformation à utiliser. Vous pouvez voir en un coup d'oeil si les variables sont normalement réparties et, si nécessaire, choisir la transformation à appliquer. Vous pouvez choisir plusieurs champs et appliquer une transformation par champ.

Après avoir sélectionné les transformations préférées pour les champs, vous pouvez générer des noeuds Calculer ou Remplacer qui exécutent les transformations et connecter ces noeuds au flux. Le noeud Calculer crée des champs tandis que le noeud Remplacer transforme les champs existants.

Paramètres Champs du noeud Transformer

Dans la section CHAMPS des propriétés de noeud, vous pouvez spécifier les champs des données que vous souhaitez utiliser pour afficher les transformations possibles et les appliquer. Seuls les champs numériques peuvent être transformés. Sélectionnez un ou plusieurs champs numériques.