原始数据标准化处理 什么是数据治理，为什么要进行数据标准化？
什么是数据治理，为什么要进行数据标准化？
达到企业增值的目的。基于大数据技术的数据分析平台系统，通过从多个业务系统到ODS中间库、ODS中间库到数据仓库模型的处理和过滤，再绑定模型组件实现数据可视化，可以让用户更生动地观察和分析不同业务的数据。
有两个方面。随着人们研究领域的不断拓展，评价对象也越来越复杂。单指标评价往往是不合理的，因此需要多指标的信息处理数据，才能得到用户想要的更准确、更有用的业务数据。
如何对数据进行标准化处理？
为了消除Excel中的维度，没有现成的函数。步骤如下：
步骤1：计算每个变量（指标）的算术平均值（数学期望）Xi和标准差Si；
步骤2：标准化：
Xij￠=（Xij Xi）/Si
其中：Xij￠为标准化变量值；Xij为实际变量值。
第3步：将符号转置到反向指示器之前。
标准化变量值在0左右波动，大于0表示高于平均水平，小于0表示低于平均水平
数据标准化的主要功能是消除变量之间的维度关系，使数据具有可比性。举个简单的例子，如何将百分比变量与5点变量进行比较？只有通过数据标准化，当它们都被标准化为同一个标准时，它们才能具有可比性。一般采用Z标准化，即均值为0，方差为1。当然还有其他的标准化，比如0-1标准化等等，可以根据自己的研究目的来选择
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