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# 데이터 구조 레시피 단계
<a name="recipe-actions.data-structure"></a>

이러한 레시피 단계를 사용하여 다양한 관점에서 데이터를 표로 작성하고 요약하거나 고급 함수를 수행할 수 있습니다.

**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)
+ [SCALE](#recipe-actions.SCALE)
+ [트랜스포지토리](recipe-actions.TRANSPOSE.md)
+ [UNION](recipe-actions.UNION.md)
+ [UNPIVOT](recipe-actions.UNPIVOT.md)

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

숫자 열의 데이터 범위를 조정하거나 정규화합니다.

**파라미터**
+ `sourceColumn` - 기존 열의 이름입니다.
+ `strategy` - 열 값에 적용할 작업입니다.
  + `MIN_MAX` - 값을 [0,1] 범위로 다시 조정합니다.
  + `SCALE_BETWEEN` - 값을 지정된 두 값의 범위로 다시 조정합니다.
  +  `MEAN_NORMALIZATION` - [-1, 1] 범위 내에서 평균(μ)이 0이고 표준 편차(™)가 1이 되도록 데이터의 크기를 조정합니다.
  +  `Z_SCORE` - 평균(μ)이 0이고 표준 편차(™)가 1이 되도록 데이터 값을 선형으로 조정합니다. 이상값을 처리하는 데 가장 적합합니다.
+ `targetColumn` - 결과를 포함할 열의 이름입니다.

**Example 예제**  
  

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