什么是数据标准化，它包括哪些步骤和方法？
数据标准化是指将不同单位、不同尺度的数据转换为统一的标准形式的过程。数据标准化的主要目的是消除不同数据之间的量纲和数量级差异，使得数据具有可比性和可分析性。
数据标准化的步骤和方法包括：
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确定标准化的方法：常用的数据标准化方法包括最小-最大标准化、z-score标准化、小数定标标准化等。
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计算标准化值：根据选定的标准化方法，对数据进行计算，得到标准化后的数值。
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验证标准化效果：对标准化后的数据进行验证，确保数据的均值为0，标准差为1（对于z-score标准化）。同时可以通过可视化或统计分析的方法来验证标准化效果。
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应用标准化数据：将标准化后的数据用于后续的分析、建模或决策过程中。
举个例子，假设有一个销售数据表，其中包括销售额、销售数量和销售时间等不同单位和不同量级的数据。为了进行综合分析，需要对这些数据进行标准化处理。首先确定需要标准化的变量，然后选择合适的标准化方法，如对销售额和销售数量可以分别采用最小-最大标准化和z-score标准化，计算得到标准化后的数值。最后，可以将标准化后的数据用于销售业绩的比较分析或者建立销售预测模型。