数据标准是指在数据采集、处理、存储、共享和使用过程中，遵循的规范化和标准化的要求和准则。数据标准是为了确保数据的准确性、一致性和可靠性而制定的。
数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。本章从数据标准的概念入手，多角度探讨数据标准的内涵，构建数据标准分类体系，并阐述了数据标准作为数据资产管理核心要素的重要性。
数据标准通常体现为一系列数据元的集合，其中数据元是构成数据标准的基本元素。每个数据元应包含七个关键属性：中文名称、英文名称、标识符、描述、数据类型、取值范围以及IMIX域名。对于这些属性的描述，应包括属性的注释和相关标准规则。
异常数据的判别法则主要包括以下几种方法： 拉依达准则：此法则适用于总体服从正态分布的情况，利用公式 （|x-μ|3σ） = 0.003 来判断数据是否异常。当数据值大于μ+3σ或小于μ-3σ时，视为异常数据，并予以剔除。剔除后，重新计算偏差和标准偏差，直至所有偏差均小于3σ。
在处理异常数据时，既要保证数据的准确性和可靠性，也要确保剔除过程的合理性。只有这样，我们的科研结论才能经得起时间的考验，为科学探索提供坚实的基石。每个准则都为我们提供了一种策略，但关键在于恰当地运用，以保证数据的纯净和分析的公正。
处理异常值的方法有很多，包括删除、替换和转换等。删除异常值是最简单也最直接的方法，但可能会导致数据的大量丢失。替换异常值是将异常值替换为其他值，如平均值、中位数或众数。转换异常值是通过某种转换函数（如对数函数）将异常值转换为正常值。选择哪种方法取决于数据的特性和模型的需求。
1σ原则：在正态分布下，大部分数据都落在距离平均值一个标准差σ内的范围内。这一原则主要用于描述产品的合格范围，认为在±1σ范围内的产品为合格产品。这提供了一个基本的容错范围。 2σ原则：涉及在正态分布下距离平均值两个标准差σ的范围。
1、数据标准化和归一化是数据预处理的两种常用技术，它们都可以用来调整数据的尺度，但在具体操作和应用上存在一些区别。数据标准化通常是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，而归一化则是将数据缩放到一个特定的范围，通常是[0，1]或[-1，1]。
2、简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。
3、数据转换的三种主要方法是：数据标准化、数据归一化、和数据离散化。首先，数据标准化是一种常见的数据转换方法，它通过调整数据的尺度来使其符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。这种方法在处理多种不同尺度的特征时特别有用，因为它可以消除尺度差异对数据分析结果的影响。
4、应用场景的差异 尽管归一化在某些特定场景下仍具价值，但标准化在机器学习中的应用更为广泛。其优势在于处理异常值和保持数据分布的稳定性。当数据存在显著偏态时，归一化可能导致正常数据被挤压，而标准化则能更好地保持样本间的区分度。
1、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。
2、数据标准化处理方法为指标一致化处理和无量纲化处理。
3、数据标准化处理主要包括指标一致化处理和无量纲化处理两种类型。指标一致化处理 指标一致化处理主要解决数据之间的不同性质问题。例如，正指标（如诊断符合率）数值越大越好，而逆指标（如平均住院日）数值越小越好。在这种情况下，我们需要对逆指标进行一致化处理，使其作用方向一致化。
4、各评价指标由于各自量纲的不同，并且指标间数值差异较大，要使指标间能够直接进行比较，要对各类指标进行标准化处理，消除量纲差别，最后将得到值域为（0，1），而且极性一致的数值。
