1、数据归一化方法大全在数据分析之前，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，。
2、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、标准化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通过标准化映射成在区间0,1中的值，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-s。
3、core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(xijxi)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 sca。
4、ling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。
