原始数据标准化处理（对原始数据进行标准化处理有什么作用）

在数据分析的过程中，原始数据往往需要进行标准化处理，以便更好地进行分析和比较。标准化是将不同单位、不同数量级的变量转换为同一指标体系下的数值，使得它们具有可比性。下面我们来详细了解一下原始数据标准化处理。

在进行标准化处理之前，我们需要先选择某种方法来度量变量的差异性。常用的方法有最大-最小标准化法、z-score标准化法和小数定标标准化法等。其中，最常用的是z-score标准化法。

z-score标准化法是将原始数据减去均值再除以标准差得到的结果，即：(x-i)/s。其中，x为原始数据值，i为样本均值，s为样本标准差。通过这个公式，我们将原始数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，方便进行比较和分析。

除了z-score标准化法外，还有一些其他的标准化方法。比如最大-最小标准化法，它将原始数据按照最小值和最大值的范围进行线性变换，将数值缩放到[0,1]的区间内。另外，小数定标标准化法则是在原始数据上加或减一个固定值，使得变量的绝对值小于等于1，方便进行比较和计算。

总的来说，原始数据标准化处理是数据分析中不可或缺的一步，它可以消除单位和数量级对变量分析的影响，提高数据的可比性和可解释性。当我们需要比较多个变量时，标准化处理是必不可少的。