如何对数据进行标准化处理？

一、如何对数据进行标准化处理？

数据标准化处理方法

在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（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。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。

一、Min-max 标准化

min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：

新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）

二、z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。

z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。

新数据=（原数据-均值）/标准差

spss默认的标准化方法就是z-score标准化。

用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。

步骤如下：

1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；

2.进行标准化处理：

zij＝（xij－xi）／si

其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。

3.将逆指标前的正负号对调。

标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。

三、Decimal scaling小数定标标准化

这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是：

x'=x/(10*j)

其中，j是满足条件的最小整数。

例如 假定A的值由-986到917，A的最大绝对值为986，为使用小数定标标准化，我们用1000（即，j=3）除以每个值，这样，-986被规范化为-0.986。

注意，标准化会对原始数据做出改变，因此需要保存所使用的标准化方法的参数，以便对后续的数据进行统一的标准化。

除了上面提到的数据标准化外还有对数Logistic模式、模糊量化模式等等：

对数Logistic模式：新数据=1/（1+e^(-原数据)）

模糊量化模式：新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/（极大值-极小值）*（X-（极大值-极小值）/2） ] X为原数据

二、回归分析前数据标准化处理？

为什么要数据标准化

数据标准化的原理往往是来自于独立连续变量的量纲。举一个例子，如果我们要对人口进行回归，采取“个数”的量纲和“百万个”的量纲得到的回归系数会差的相当大。而进行处理时，采取“个数”的量纲的回归系数太小。这时候便有必要需要对原始数据进行标准化，使得每个变量有相同的范围或者方差。

关于数据标准化，中心化

标准化： 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值。 常用的标准化有：Min-Max scaling, Z score

三、先对数据进行标准化处理的意义？

标准化是对数据进行预处理的一种方法。标准化处理可以让不同的数据有着相同的尺度，从而使得它们可以被更好地比较和分析。

标准化处理的主要意义如下：

消除不同尺度的影响。由于不同的数据可能存在不同的尺度，比如年龄和收入，进行标准化可以将它们转化为相同的尺度，使得不同数据之间可以更加直观地比较，而不会受到尺度差异的影响。

降低异常值的影响。在一组数据中，可能存在一些异常值，这些异常值可能会对整个数据的分布产生影响。标准化可以降低异常值的影响，从而更好地反映数据的真实分布。

提高模型的表现。对一些基于距离和相似性的模型，比如K-Means聚类算法和最邻近分类算法等，数据标准化可以提高模型的表现，从而获得更好的预测效果。

因此，标准化处理可以让不同的数据之间更加可比，提高模型的表现，降低异常值的影响，是数据分析前常常会执行的一项重要操作。

四、标准化后数据出现负数怎么处理？

这个问题有些模糊，没有交待前提。

理解为：

1.对某组数据在处理前要进行数据的标准化，以便统一基数，不出现进一步统计的误差；

2.在测量或者标准化工作中对数据进行统计后，结果数据出现的负数，是另一种解释。

五、标准化处理属于数据集成工作吗？

属于

先来说下概念

数据归一化和标准化都属于数据特征无量纲的一种方式。无量纲指的是将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，称之为数据“无量纲化”。

在模型训练过程中，经过无量纲化之后的数据特征对于模型的求解有加速作用，特别是对于需要计算梯度和矩阵的模型（例如逻辑回归中通过梯度下降求解损失函数）。

另外，在k近邻、聚类等算法中需要计算距离，使用无量纲化可以提升模型精度，避免异常值对整体的计算造成影响，这个在后面会细说。

数据的无量纲化可以是线性的，也可以是非线性的。非线性的无量纲不太常用，例如百分位数转换、应用特征功率转换等，基本很少用到；而常用的线性无量纲化主要包括 中心化处理和缩放处理，在特征工程中比较常见。

中心化的本质是 让所有记录减去一个固定值，即让数据样本平移到某个位置。

缩放的本质是 通过除以一个固定值，将数据固定在某个范围之中。

六、数据处理时，为什么通常进行标准化处理？

为什么要进行数据标准化?

在现实生活中，一个目标变量（y）可以认为是由多个特征变量（x）影响和控制的，那么这些特征变量的量纲和数值的量级就会不一样，比如x1 =10000，x2 = 1，x3 = 0.5 可以很明显的看出特征x1和x2、x3存在量纲的差距；

x1对目标变量的影响程度将会比x2、x3对目标变量的影响程度要大（可以这样认为目标变量由x1掌控，x2，x3影响较小，一旦x1的值出现问题，将直接的影响到目标变量的预测，把目标变量的预测值由x1独揽大权，会存在高风险的预测）而通过标准化处理，可以使得不同的特征变量具有相同的尺度（也就是说将特征的值控制在某个范围内），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，这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。比如在训练神经网络的过程中，通过将数据标准化，能够加速权重参数的收敛。

简而言之：对数据标准化的目的是消除特征之间的差异性，便于特征一心一意学习权重。

由（1）我们可以知道当原始数据不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时，需要标准化步骤对数据进行预处理，反之则不需要进行数据标准化。

七、如何用spss对数据进行标准化处理？

首先，打开SPSS软件并导入数据文件。

然后，选择需要标准化的变量并点击“Transform”菜单，选择“Compute Variable”选项。

在弹出的对话框中，输入标准化变量的名称和公式，例如“zscore=(variable-mean)/stddev”，然后点击“OK”进行计算。

最后，在数据文件中会生成新的标准化变量列。

八、极差标准化数据怎么处理在电脑上？

需要进行非零化处理，方法一是在极差法两个公式后面+0.001；

方法二是求得的极差值*0.9+0.1。

九、数据标准化优点？

数据标准化的优点是便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

十、spss为什么要对数据进行标准化处理？

不需要的，对数据标准化的目的是为了统一变量的单位（单位不同的变量间不宜直接进行统计分析，标准化使得所有变量的单位统一为sd），我们用SPSS做主成分分析的时候，默认使用变量的相关矩阵进行运算，相关系数本来就是一个标准化的统计量，也就是说主成分分析的过程已经包含了标准化的过程，没有必要再专门给数据做一次标准化处理。