数据预处理——数据标准化/归一化

发布网友发布时间：2024-10-03 00:30

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数据标准化和归一化是数据预处理的重要步骤，它们通过调整原始数据的尺度和分布，使得不同变量在分析中具有可比性。以下是关于数据标准化的详细介绍：

数据标准化，即通过数学变换将原始数据缩放到特定区间（如0~1或-1~1），消除量纲、性质和数量级差异，转化为无量纲的标准化数值。其目的是为了在处理包含不同特征属性的指标时，确保各指标在同一数量级上，便于综合分析和比较。

例如，信用评级中，客户年收入和不动产数目等指标差异显著。标准化能避免某个数值较大的指标主导分析结果，确保所有指标的相对重要性一致。常见的标准化方法包括指标一致化处理和无量纲化处理。

指标一致化针对的是指标性质的差异，如正指标和逆指标。通过调整方法如倒数一致化或减法一致化，使所有指标作用方向一致，便于综合评估。

无量纲化处理则聚焦于消除变量间的量纲差异，比如min-max标准化（归一化）通过将最大值设为1，最小值为0，将数据映射到[0,1]区间，或Z-score标准化（规范化）利用均值和标准差进行标准化，使之不受数据量级影响，但可能对数据分布和离群值有要求。

尽管Z-Score标准化简单易用，但它依赖于总体统计信息，且对数据分布有一定假设，这在实际应用中需要注意。总的来说，数据标准化是提升数据分析准确性和可靠性的重要手段。