今天鞋百科给各位分享数据标准是 描述的知识，其中也会对数据标准化的几种方法是什么？(数据标准化的方法有哪些)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

数据标准化的几种方法是什么？

方法一：规范化方法

也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。

方法二：正规化方法

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。
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。

在统计学中，标准值是什么概念

标准值是指采用多种可靠的分析方法，由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得出的比较准确的结果。

标准化值，一般用z来表示，可以将来自不同均值和标准差总体的个体数据转化为同一规格、尺度的数据。标准化值=(数值x-该数值所在数据的平均值)/该数据所在标准差。

标准化值的比较只有相对意义，没有绝对意义。

扩展资料：

一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。

简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接**均值。

标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。

参考资料来源：百度百科--标准值

ASN.1的定义

抽象语法定义:ASN.1是描述在网络上传输信息格式的标准方法。它有两部分：一部分描述信息内数据，数据类型及序列格式；另一部分描述如何将各部分组成消息。它原来是作为X.409的一部分而开发的，后来才自己**成为一个标准。ASN.1在OSI的ISO 8824/ITU X.208（说明语法）和ISO 8825/ITU X.209（说明基本编码规则）规范。例如：Report ::= SEQUENCE {author OCTET STRING,title OCTET STRING,body OCTET STRING,biblio Bibliography}在这个例子中，"Report"是由名字类型的信息组成的，而SEQUENCE表示消息是许多数据单元构成的，前三个数据单元的类型是OCTET STRING，而最后一个数据类型见下面的ASN.1语法表示它的意义：Bibliography ::= SEQUENCE {author OCTET STRINGtitle OCTET STRINGpublisher OCTET STRINGyear OCTET STRING}

元数据标准的意义

说到元数据的意义，可以从其应用目的来谈的。虽然做数据仓库言必称元数据，必称技术、业务元数据，但其到底用于何处？离开了目标去谈元数据，就发现元数据包含太多的东西，因为他是描述数据的数据嘛。还是那客户关系系统来比喻，这个系统维护客户信息当然是有目的的，是要用这些信息进行一些自动的流程处理、去挖掘一些客户潜在的价值、做好客户服务。当然没有必要去维护客户的生命特征信息，诸如指纹、犯罪史等，这些信息跟客户关系管理的目标关系不大。元数据也是如此，你可以将所以数据的结构、大小、什么时间创建、什么时间消亡、被那些人使用等等，这些信息可以延伸得太广，如果不管目标，而试图去建一个非常完美的元数据管理体系，这是一种绝对的自上而下做法，必败无疑。