数据标准化处理的意义 数据标准化处理的作用

数据治理概述数据标准化对数据治理的意义数据标准是什么?数据标准也称为标准化数据是指基于共同的商定规则和约定在数据元素的定义、格式、命名、表示，将所得数据进行标准。。

数据标准化处理方法及其适用范围

因为数据的格式有许多种，有的数据还是一些提供方的加密数据，格式比较特殊，不能被常用建模软件识别，造成建模分析无法进行或发生错误，所以在建模分析前要进行数据标准化的操作。
形象的来说，开一场国际学术大会，大家来自不同的国家，有的语言大家能听懂，有的语言很生僻，大部分人都听不懂，这时候，就会普遍采用英语，来方便沟通。把各自的语言翻译为英语就类似数据标准化的过程。
进行地理数据标准化，要从这几个方面考虑：1）统一的名词术语内涵；2）统一的数据采集原则；3）统一的空间定位框架；4）统一的数据分类标准；5）统一的数据编码系统；6）统一的数据组织结构；7）统一的数据记录格式；8）统一的数据质量含义
如有疑问，欢迎追问，希望可以帮到你=^_^=

spss数据标准化处理的意义

为了能正确地真正反映实际情况，必须对原始数据进行加工处理，使之规范化。数据规格化对相似系数有较大的影响。数据经过规格化后其计算结果与未经规格化的计算结果差别较大。这是由于相似系数取决于坐标原点的位置。在规格化后，坐标原点移动，使样品之间的夹角改变很大。

数据标准化

设有n个样品，每个样品测量了m项指标(变量)，得到如下原始数据矩阵:

其中，i为样品个数，j为变量个数。xij表示第i个样品第j个变量的观测值。

设变换后的数据记为zij，则：

其中，

写成矩阵形式为：

则称为Z=（zij）为标准化数据。若所取样品构成的变量服从正态分布，则标准化后的数据Zij~N（0,1）中心化

数据分析之前，通常将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化指统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。

数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。

数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。

参考资料来源：百度百科-数据标准化

参考资料来源：百度百科-数据规格化