数据标准化 百科内容来自于: 百度百科

数据标准化是 企业或组织对数据的定义、组织、监督和保护进行标准化的过程。分为开发(D)、候选(C)、批准(A)驳回(R)、归档(X)几个过程。

简介

评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题,多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法,就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来,并得到一个综合指标,由此对评价对象做一个整体上的评判,并进行横向或纵向比较。
而在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。
数据标准化

数据标准化

目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。

常用数据标准化(normalization)方法

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,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、Min-max 标准化
min-max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min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x',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-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。
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 scaling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
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- 来自原声例句
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