Normalizacja danych polega na przeskalowaniu ich tak, aby ich wartości mieściły się w określonym przedziale (zazwyczaj od 0 do 1). Normalizacja jest często stosowana, gdy chcemy zmniejszyć wpływ outlierów (odstających wartości) na dane lub gdy chcemy porównywać dane z różnych zakresów.
Standaryzacja danych polega na przeskalowaniu ich tak, aby ich średnia była równa 0, a odchylenie standardowe wynosiło 1. Standaryzacja jest często stosowana, gdy chcemy przygotować dane do modelu numerycznego, który lepiej radzi sobie z danymi o średniej równej 0 i odchyleniu standardowym równym 1.
Podsumowując, normalizacja przeskalowuje dane tak, aby ich wartości mieściły się w określonym przedziale, natomiast standaryzacja przeskalowuje dane tak, aby ich średnia była równa 0, a odchylenie standardowe wynosiło 1. Obie te techniki są przydatne, gdy chcemy przygotować dane do dalszego przetwarzania lub modelowania. Normalizacja jest szczególnie przydatna, gdy chcemy zmniejszyć wpływ outlierów na dane lub gdy chcemy porównywać dane z różnych zakresów, natomiast standaryzacja jest szczególnie przydatna, gdy chcemy przygotować dane do modelu numerycznego, który lepiej radzi sobie z danymi o średniej równej 0 i odchyleniu standardowym równym 1.