什么是数据标准化

数据标准化是将数据转换为统一标准格式的过程，目的是消除不同来源、格式和结构的数据之间的差异，以便于数据的比较、分析和处理。数据标准化通常包括以下几个步骤：

1. 数据清洗 ：去除数据中的噪声、异常值和重复记录。

2. 数据转换 ：将数据转换为统一的格式，如统一的时间格式、数值格式等。

3. 数据整合 ：将来自不同来源的数据合并到一个数据集中。

数据标准化的方法有多种，常见的有：

- 0-1标准化 （Min-max normalization）：将数据按比例缩放，使其落入[0,1]区间。

- Z标准化 （Z-score normalization）：将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。

数据标准化的目的是提高数据质量，消除单位影响，使得不同量纲或单位的数据可以进行比较和分析，确保在机器学习模型训练等过程中，每个特征对结果的贡献是均衡的

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