Buongiorno!
Ho sentito di recente una persona usare nello stesso discorso i termini “normalizzazione” e “standardizzazione” in modo intercambiabile. Questa persona non lavora con l’analisi dati, quindi l’ho reputato uno scivolone comprensibile.

Però la differenza è in realtà molto semplice, e utilissima per chi vuole fare un minimo di analisi finanziaria. Quindi ho provato a spiegarla in termini semplici.

Spero sia utile!

Differenza tra normalizzazione e standardizzazione

Immaginiamo di avere un insieme di dati. La normalizzazione ridimensiona i dati in un intervallo fisso, solitamente tra 0 e 1. Ad esempio, abbiamo un gruppo di numeri che rappresentano i punteggi di diverse persone in una gara. 

Normalizzare significa prendere tutti questi punteggi e ridurli in un range da 0 a 1, mantenendo le proporzioni originali. Il punteggio più basso diventerà 0 e quello più alto diventerà 1, mentre tutti gli altri punteggi saranno ridimensionati proporzionalmente tra questi due estremi.

Il grafico della normalizzazione mostra che i dati originali (che potevano essere qualsiasi numero) sono stati compressi in un intervallo da 0 a 1. La forma della distribuzione dei dati rimane la stessa, ma i valori sono ora limitati in questo nuovo intervallo.

Standardizzazione

La standardizzazione, invece, cambia i dati per far sì che abbiano una media di 0 e una deviazione standard di 1. Immagina di prendere tutti i punteggi della gara e trasformarli in “quanto si discostano dalla media”. Se qualcuno ha un punteggio molto vicino alla media, il suo valore standardizzato sarà vicino a 0. Se ha un punteggio molto sopra la media, sarà positivo (maggiore di 0); se molto sotto la media, sarà negativo (minore di 0).

Un tipico grafico della standardizzazione mostra che i dati sono stati trasformati per avere una distribuzione centrata attorno a zero, con la maggior parte dei dati all’interno di un intervallo di -1 a 1, il che indica che la maggior parte dei punteggi non è troppo lontana dalla media.

In parole povere…

La normalizzazione riduce i dati a una scala tra 0 e 1, mantenendo le proporzioni originali tra i valori. Invece la standardizzazione trasforma i dati per avere una media di 0 e misurare quanto ogni dato è lontano dalla media in termini di deviazione standard.

Per l’analisi finanziaria cosa serve?

La risposta è: dipende! 

Come in molti altri contesti, anche qui va fatta un’analisi ad hoc in base alla tipologia di dati e alle risposte che da essi si vogliono ottenere.