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# Fasi della ricetta della scienza dei dati
<a name="recipe-actions.data-science"></a>

Usa queste istruzioni per tabulare e riepilogare i dati da diverse prospettive o per eseguire trasformazioni avanzate.

**Topics**
+ [BINARIZZAZIONE](recipe-actions.BINARIZATION.md)
+ [BUCKETIZZAZIONE](recipe-actions.BUCKETIZATION.md)
+ [CATEGORICAL\_MAPPING](recipe-actions.CATEGORICAL_MAPPING.md)
+ [ONE\_HOT\_ENCODING](recipe-actions.ONE_HOT_ENCODING.md)
+ [SCALE](#recipe-actions.SCALE)
+ [ASIMMETRIA](recipe-actions.SKEWNESS.md)
+ [TOKENIZZAZIONE](recipe-actions.TOKENIZATION.md)

## SCALE
<a name="recipe-actions.SCALE"></a>

Ridimensiona o normalizza l'intervallo di dati in una colonna numerica.

**Parameters**
+ `sourceColumn`: il nome di una colonna esistente.
+ `strategy`— L'operazione da applicare ai valori delle colonne:
  + `MIN_MAX`— Ridimensiona i valori in un intervallo di [0,1]
  + `SCALE_BETWEEN`— Ridimensiona i valori in un intervallo di 2 valori specificati.
  +  `MEAN_NORMALIZATION`— Ridimensiona i dati in modo che abbiano una media (μ) di 0 e una deviazione standard (μ) di 1 entro un intervallo di [-1, 1]
  +  `Z_SCORE`— Scala linearmente i valori dei dati in modo che abbiano una media (μ) di 0 e una deviazione standard (π) di 1. Ideale per gestire i valori anomali.
+ `targetColumn`— Il nome di una colonna che contiene i risultati.

**Example Esempio**  
  

```
{
    "Action": {
        "Operation": "NORMALIZATION",
        "Parameters": {
            "sourceColumn": "all_votes",
            "strategy": "MIN_MAX",
            "targetColumn": "all_votes_normalized"
        }
    }
}
```