数据的标准（数据的标准化处理）

本篇目录：

1、什么是数据标准2、什么是数据标准化?3、业务数据标准的三个层次4、数据标准5、从什么上识别数据标准的范围和内容

什么是数据标准

数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。

数据标准化的意义：数据的量纲不同；数量级差别很大。经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。

当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。因此，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理。

样本标准偏差：，代表所采用的样本X1，X2，...，Xn的均值。总体标准偏差：，代表总体X的均值。标准差描述各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离差平方和平均后的方根，用σ表示，标准差是方差的算术平方根。

我们通常需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行数据分析，数据标准化也就是统计数据的指数化，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。

什么是数据标准化?

1、数据标准化的意义：数据的量纲不同；数量级差别很大。经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。

2、数据的标准化也叫数据的无量纲化、规格化，是通过简单的数学变换来消除各指标量纲影响的方法。由于本研究选取的生态水文区划指标来源不同，量纲和数量大小不一致的，变化幅度也不一样，所以不具有可比性。

3、当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。因此，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理。

4、数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。

5、数据标准化是指：数值减去均值，再除以标准差。数据中心化是指：变量减去它的均值。数据中心化和标准化在回归分析中的意义是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。

6、什么是数据标准化？在微生物组学数据分析之前，我们常常需要根据数据量纲的不同以及分析方法的需要对数据进行各种预处理，也即数据标准化。

业务数据标准的三个层次

零售企业数据中台的三个层次是业务层面、数据层面、技术底层。

CDA Level Ⅰ：业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

数据结构的三个层次是：逻辑结构（抽象层）、物理结构（结构层）、运算结构（实现层）。

结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解，业务对数据的需求归纳为四个层次。第1层 知其然我们可以通过建立数据监控体系，掌握发生了什么、程度如何，做到“知其然”。具体来说，切入数据的角度主要有这几个方面。

数据素养涵盖三个层次介绍如下：严格来说，完整的教师数据素养结构包括三个不同的层面，主要包括知识层面、意识层面以及技术层面，分别对应着文化素养、信息意识以及信息技能。

三层体系结构，是在客户端与数据库之间加入了一个“中间层”，也叫组件层。

数据标准

数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。

数据标准化公式介绍如下：标准化公式用于将原始数据转换为标准化数据，其公式如下： z = (x - μ) / σ 其中，z是标准化后的数据，x是原始数据，μ是原始数据的均值，σ是原始数据的标准差。

数据标准化（也称为数据规范化）的作用主要是消除特征之间的差异性，便于特征一心一意学习权重。标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度，这样目标变量就可以由多个相同尺寸的特征变量进行控制。

数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。

spss提供了很方便的数据标准化方法，这里只介绍Z标准化方法。即每一变量值与其平均值之差除以该变量的标准差。无量纲化后各变量的平均值为0，标准差为1，从而消除量纲和数量级的影响。

从什么上识别数据标准的范围和内容

(一)通过提供信息的单位背景来辨别 一般来说，拥有强大专业技术力量的单位提供的该专业方面的信息和数据比较可靠。(二)通过分析信息产生的过程来进行判别 (1)一般地，普查的数据比抽查的数据更全面准确。

数据在功能上表现为量化的证据和凭据。该题目其他不正确的选项有来源、形式和基础。该题目来自统计基础知识与统计分析基本方法。

第一层是目录信息，主要用于对数据集信息进行宏观描述，它适合在数字地球的国家级空间信息交换中心或区域以及全球范围内管理和查询空间信息时使用。

可从鉴别、理化性质、性质、含量、纯度、粒度、微生物限度、晶型等方面考虑。)，关键工艺参数，以及日常生产和过程控制中关键工艺参数的范围。新的生产处方或生产工艺的首次工艺验证应涵盖产品的所有规格。

分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是一个封闭集合。例如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、是否戴眼镜等。

到此，以上就是小编对于数据的标准化处理的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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