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# Etapas da receita da ciência de dados
<a name="recipe-actions.data-science"></a>

Use essas etapas da receita para tabular e resumir dados de diferentes perspectivas ou para realizar transformações avançadas.

**Topics**
+ [BINARIZAÇÃO](recipe-actions.BINARIZATION.md)
+ [BUCKETIZAÇÃO](recipe-actions.BUCKETIZATION.md)
+ [MAPEAMENTO\_CATEGÓRICO](recipe-actions.CATEGORICAL_MAPPING.md)
+ [ONE\_HOT\_ENCODING](recipe-actions.ONE_HOT_ENCODING.md)
+ [SCALE](#recipe-actions.SCALE)
+ [ASSIMETRIA](recipe-actions.SKEWNESS.md)
+ [TOKENIZAÇÃO](recipe-actions.TOKENIZATION.md)

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

Dimensiona ou normaliza o intervalo de dados em uma coluna numérica.

**Parâmetros**
+ `sourceColumn`: o nome de uma coluna existente.
+ `strategy`— A operação a ser aplicada aos valores da coluna:
  + `MIN_MAX`— Redimensiona os valores em um intervalo de [0,1]
  + `SCALE_BETWEEN`— Redimensiona os valores em um intervalo de 2 valores especificados.
  +  `MEAN_NORMALIZATION`— Redimensiona os dados para ter uma média (μ) de 0 e desvio padrão (σ) de 1 dentro de um intervalo de [-1, 1]
  +  `Z_SCORE`— Escale linearmente os valores dos dados para ter uma média (μ) de 0 e desvio padrão (σ) de 1. Ideal para lidar com valores discrepantes.
+ `targetColumn`— O nome de uma coluna para conter os resultados.

**Example Exemplo**  
  

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