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# データ構造レシピのステップ
<a name="recipe-actions.data-structure"></a>

これらのレシピステップを使用して、さまざまな視点からデータを集計および要約したり、高度な関数を実行したりできます。

**Topics**
+ [NEST\_TO\_ARRAY](recipe-actions.NEST_TO_ARRAY.md)
+ [NEST\_TO\_MAP](recipe-actions.NEST_TO_MAP.md)
+ [NEST\_TO\_STRUCT](recipe-actions.NEST_TO_STRUCT.md)
+ [UNNEST\_ARRAY](recipe-actions.UNNEST_ARRAY.md)
+ [UNNEST\_MAP](recipe-actions.UNNEST_MAP.md)
+ [UNNEST\_STRUCT](recipe-actions.UNNEST_STRUCT.md)
+ [UNNEST\_STRUCT\_N](recipe-actions.UNNEST_STRUCT_N.md)
+ [GROUP\_BY](recipe-actions.GROUP_BY.md)
+ [JOIN](recipe-actions.JOIN.md)
+ [PIVOT](recipe-actions.PIVOT.md)
+ [スケール](#recipe-actions.SCALE)
+ [変換](recipe-actions.TRANSPOSE.md)
+ [UNION](recipe-actions.UNION.md)
+ [UNPIVOT](recipe-actions.UNPIVOT.md)

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

数値列のデータ範囲をスケールまたは正規化します。

**パラメータ**
+ `sourceColumn` — 既存の列の名前。
+ `strategy` — 列値に適用されるオペレーション:
  + `MIN_MAX` — 値を [0,1] の範囲に再スケーリングします。
  + `SCALE_BETWEEN` — 指定した 2 つの値の範囲に値を再スケーリングします。
  +  `MEAN_NORMALIZATION` — 平均 (μ) が 0、標準偏差 (σ) が [-1, 1] の範囲内の 1 になるようにデータを再スケーリングします。
  +  `Z_SCORE` — データ値を線形的にスケールして、平均 (μ) を 0、標準偏差 (σ) を 1 にします。外れ値の処理に最適です。
+ `targetColumn` — 結果を含む列の名前。

**Example 例**  
  

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