54 с., 5 рисунков, 10 таблиц, 2 приложения Нормализация, обработка данных, производительность, объемные данные, Java Данная магистерская диссертация относится к области постобработки экспериментальных и статистических данных, которая заключается в преобразовании входного набора данных в выходной в конкретном интервале (нормализация). В рамках работы были исследованы актуальные на сегодняшний день методы нормализации с целью их применения для нормализации числовых данных с сохранением соотношения. Была разработана библиотека, реализующая подошедшие под этот критерий методы, позволяющая нормализовать и визуализировать исходные данные.

54 pages, 5 pictures, 10 tables, 2 applications Normalization, data processing, performance, volume data, Java This master's thesis relates to the field of post-processing experimental and statistical data, which consists in converting the input data set to the output in a specific interval (normalization). Within the framework of the work, current normalization methods were investigated with the aim of using them to normalize numerical data while maintaining the ratio. A library was developed that implements the methods that fit this criterion, allowing to normalize and visualize the original data.