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

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

**Topics**
+ [DO NINHO À MATRIZ](recipe-actions.NEST_TO_ARRAY.md)
+ [DO NINHO AO MAPA](recipe-actions.NEST_TO_MAP.md)
+ [NEST\_TO\_STRUCT](recipe-actions.NEST_TO_STRUCT.md)
+ [UNNEST\_ARRAY](recipe-actions.UNNEST_ARRAY.md)
+ [MAPA\_DO\_UNNEST](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)
+ [TRANSPÕEM](recipe-actions.TRANSPOSE.md)
+ [UNION](recipe-actions.UNION.md)
+ [UNPIVOT](recipe-actions.UNPIVOT.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 dois 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`— Dimensiona 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"
        }
    }
}
```