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数据标准化(Datastandardization)

2023-10-26 13:24:00
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摘要:数据标准化是将不同度量单位、尺度和数据格式的数据转化为统一的标准格式的过程。数据标准化通常涉及到将数据缩放到特定的范围(例如0到1之间)或使用特定的标准分布(均值为0,标准差为1)。这有助于处理具有不同单位和度量尺度的数据,使它们适用于各种数据分析和建模技术。 免费下载软件

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简介

数据标准化是将不同度量单位、尺度和数据格式的数据转化为统一的标准格式的过程。数据标准化通常涉及到将数据缩放到特定的范围(例如0到1之间)或使用特定的标准分布(均值为0,标准差为1)。这有助于处理具有不同单位和度量尺度的数据,使它们适用于各种数据分析和建模技术。
数据标准化包括两个主要步骤:数据清洗(数据清洗)和数据规范化(数据规范化)。数据清洗通常用来删除重复、无效或不必要的数据;数据规范化则是将不同类型的数据转换为标准形式。一般来说,数据规范化又可以分为四个层次:全面规范化、属性规范化、关系规范化和约束规范化。

适用场景

数据标准化通常用于数据挖掘、机器学习、统计分析和数据集成中。它确保了在不同数据源和数据类型之间进行有效的比较和集成。

优点:数据标准化消除了数据不一致性和混淆,使数据更容易理解和分析。它还有助于改善数据质量,减小误差,提高模型性能。

缺陷:在某些情况下,过度的数据标准化可能导致信息丢失或降低数据的解释性。因此,标准化过程需要谨慎进行。

图例

1. 数据标准化流程。

2. 数据清洗内容。

相关名词

采集工具

智能模式

字段

采集任务

参考资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/261073505?utm_id=0

https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96/4132085?fr=ge_ala

https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132332118

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