大資料 資料標準化

z-score 標準化(zero-mean normalization)

最常見的標準化方法就是z標準化，也是spss中最為常用的標準化方法，spss預設的標準化方法就是z-score標準化。

也叫標準差標準化，這種方法給予原始資料的均值（mean）和標準差（standard deviation）進行資料的標準化。

經過處理的資料符合標準正態分佈，即均值為0，標準差為1，其轉化函式為：

x∗=x−μσ

其中μ為所有樣本資料的均值，σ為所有樣本資料的標準差。

z-score標準化方法適用於屬性a的最大值和最小值未知的情況，或有超出取值範圍的離群資料的情況。

標準化的公式很簡單，步驟如下

1.求出各變數（指標）的算術平均值（數學期望）xi和標準差si ；

2.進行標準化處理：

zij=（xij－xi）/si

其中：zij為標準化後的變數值；xij為實際變數值。

3.將逆指標前的正負號對調。

標準化後的變數值圍繞0上下波動，大於0說明高於平均水平，小於0說明低於平均水平。

def z_score(x, axis):

x = np.array(x).astype(float)
xr = np.rollaxis(x, axis=axis)
xr -= np.mean(x, axis=axis)
xr /= np.std(x, axis=axis)
# print(x)
return x

(x-μ)/σ只會使標準差除以σ倍，所以標準差變為1

資料標準化

從廣義上來講，資料標準化的過程可以看作是業務系統內部或業務系統之間，乃至整個資料治理系統中的乙個 語言 統一的過程。只有語言統一，才能讓同一業務系統或者不同業務系統之間有了對話 呼叫 通訊的可能，從而保證使用的都是特定的某乙個方言。同樣，資料標準化的過程反映程式及系統設計或架構級別時，就可以看作連線...

資料標準化

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