大家好，我是小夏，我來(lái)為大家解答以上問(wèn)題。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)員是干什么的，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)很多人還不知道，現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧！

1、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化（normalization）是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。

2、在某些比較和評(píng)價(jià)的指標(biāo)處理中經(jīng)常會(huì)用到，去除數(shù)據(jù)的單位限制，將其轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱的純數(shù)值，便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。

3、 其中最典型的就是數(shù)據(jù)的歸一化處理，即將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間上，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)歸一化的方法有： min-max標(biāo)準(zhǔn)化(Min-max normalization)也叫離差標(biāo)準(zhǔn)化，是對(duì)原始數(shù)據(jù)的線(xiàn)性變換，使結(jié)果落到[0,1]區(qū)間，轉(zhuǎn)換函數(shù)如下： 其中max為樣本數(shù)據(jù)的最大值，min為樣本數(shù)據(jù)的最小值。

4、這種方法有一個(gè)缺陷就是當(dāng)有新數(shù)據(jù)加入時(shí)，可能導(dǎo)致max和min的變化，需要重新定義。

5、 log函數(shù)轉(zhuǎn)換通過(guò)以10為底的log函數(shù)轉(zhuǎn)換的方法同樣可以實(shí)現(xiàn)歸一下，具體方法如下： 看了下網(wǎng)上很多介紹都是x*=log10(x)，其實(shí)是有問(wèn)題的，這個(gè)結(jié)果并非一定落到[0,1]區(qū)間上，應(yīng)該還要除以log10(max)，max為樣本數(shù)據(jù)最大值，并且所有的數(shù)據(jù)都要大于等于1。

6、 atan函數(shù)轉(zhuǎn)換用反正切函數(shù)也可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化： 使用這個(gè)方法需要注意的是如果想映射的區(qū)間為[0,1]，則數(shù)據(jù)都應(yīng)該大于等于0，小于0的數(shù)據(jù)將被映射到[-1,0]區(qū)間上。

7、 而并非所有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果都映射到[0,1]區(qū)間上，其中最常見(jiàn)的標(biāo)準(zhǔn)化方法就是Z標(biāo)準(zhǔn)化，也是SPSS中最為常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法： z-score 標(biāo)準(zhǔn)化(zero-mean normalization)也叫標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，其轉(zhuǎn)化函數(shù)為： 其中μ為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

本文到此講解完畢了，希望對(duì)大家有幫助。