Oi Pedro! Tudo bem com você?
Primeiro, queria pedir desculpas pela demora em te dar uma resposta.
Você está correto, normalizamos os dados quando temos valores muito discrepantes entre uma característica e outra. O objetivo da normalização é alterar os valores das colunas numéricas no conjunto de dados para que todos se mantenham em uma escala comum sem alterar as diferenças nos intervalos.
Então, a normalização é uma boa técnica a ser usada quando você não sabe a distribuição de seus dados, e pode ser útil quando seus dados têm escalas variáveis e o algoritmo que você está usando não faz suposições sobre a distribuição de seus dados. Além disso, normalizar dados, mesmo que não sejam tão discrepantes, é uma boa prática para garantir um equilíbrio nos pesos de cada característica.
No entanto, sempre é bom fazer uma análise dos dados antes de aplicar qualquer coisa, afinal, não vai ser possível normalizar textos que podem estar no banco de dados, normalizar dados que sejam constantes (não será adequado na normalização MinMax, por exemplo), ou mesmo normalizar valores binários (pois já estão normalizados). Não é que aplicar a normalização sem análise, sempre vai dar problema, mas pode ser que gere um problema dependendo do banco de dados utilizado.
Eu espero ter te ajudado! Se surgir outra dúvida estarei à disposição ;-)
Bons estudos!
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