在廣告網路中，資料的標準化和規範化是精準定位的重要前提。 通過對資料進行標準化和規範化，可以保證不同資料來源的資料格式、資料型別和資料範圍的一致性，提高資料分析的準確性和可靠性。 在本文中，我們將仔細研究廣告網路如何標準化和規範化資料。
1.資料標準化。
資料標準化主要是統一資料的規模和數值變換。 在廣告網路中，來自不同資料來源的資料可能具有不同的規模和數值範圍，這可能會導致資料分析不一致。 因此，需要對資料進行標準化，將來自不同資料來源的資料轉換為相同的比例和數值範圍。
常用的資料歸一化方法包括最小-最大歸一化、z 分數歸一化和小數點歸一化。 最小值-最大值歸一化將資料值對映到 0-1 的範圍，z 分數歸一化計算每個資料值與平均值之間的標準差，按小數點位置進行歸一化將資料值統一到小數點。
2.資料標準化。
資料規範化主要是統一資料的格式、型別和範圍。 在廣告聯盟中，資料來源（例如字串和數字）之間的資料格式可能存在差異。 此外，不同的資料來源可能具有不同的資料型別和範圍，例如，某些資料來源包含有關使用者年齡的資訊，而某些資料來源包含有關使用者性別的資訊。
為了實現資料的統一性和可比性，需要對資料進行歸一化。 具體來說，可以採用以下方法：
資料型別轉換：將字串型別的資料轉換為數值型資料，或將數值型資料轉換為字串型資料。
資料範圍縮放：將資料範圍調整到相同的範圍，例如將所有資料統一為0-1的範圍。
資料格式轉換：將不同資料來源的資料格式轉換為統一格式，例如將日期格式轉換為標準化的日期格式。
3.資料清洗和篩選。
在資料標準化和規範化的過程中，還需要對資料進行清洗和過濾。 資料清洗主要是去除重複、無效、錯誤的資料，如刪除重覆記錄、填寫缺失值等。 資料過濾 根據一定的規則和條件對資料進行過濾和處理，例如去除異常值、去除不符合要求的資料等。
通過資料標準化、資料規範化、資料清洗篩選，實現資料的統一、可比處理，為廣告網路實現精準投放提供可靠的資料支撐。 同時，還需要建立完善的資料質量監測機制，及時發現和處理資料異常，確保資料的準確性和完整性。