标准化处理的计算公式，数据标准化计算公式是什么

标准化处理的计算公式？

标准化公式

新数据=（原数据-小值）/（大值-小值）

数据标准化计算公式？

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。数据标准化分为开发（D）、候选（C）、批准（A）驳回（R）、归档（X）哪些过程。

数据标准化的分类有Min-max 标准化和z-score 标准化。

故此，其公式为：

数据标准化=（原数据-小值）/（大值-小值）

正态分布标准化的公式：Y=（X-μ）/σ～N（0，1）。证明；因为X～N（μ，σ^2），故此，P（x）=（2π）^（-1/2）*σ^（-1）*exp{[-（x-μ）^2]/（2σ^2）}。

注：F（y）为Y的分布函数，Fx（x）为X的分布函数。而F（y）=P（Y≤y）=P（（X-μ）/σ≤y）=P（X≤σy+μ）=Fx（σy+μ）。 故此，p（y）=F（y）=Fx（σy+μ）*σ=P（σy+μ）*σ=[（2π）^（-1/2）]*e^[-（x^2）/2]。

以此，N（0，1）。正态分布标准化的意义是可以方便计算是一种统计学概念。原本的正态分布图形有高矮胖瘦不一样的形态，其实是积分变换的肯定结果，就好比是：1。 y=kx+b直线，它未必过原点的，但是，通过变换完全就能够了：大Y=y-b；大X=kx；===大Y=大X。

2。y=a*b乘积，通过变换完全就能够变成加法运算：Ln（y）=Lna+Lnb。3。y=ax²+bx+c通过变换完全就能够变成标准形式：y=a（x+b/（2a））²+（c-b²/（4a））。

正态分布的标准化也只不过是“积分变换”罢了，虽然高矮胖瘦不一样的形态，但是，变量的线性伸缩变换依然不会改变其量化特性，虽然标准化以后都变成希望是0，方差是1的标准分布了，但这样的因变量自变量的依赖关系也还是存在，不需要质变”

如何对数据进行标准化处理？

在EXCEL中消除量纲，没有现成的函数，要组合作用，步骤请看下方具体内容：

第1个步骤：得出各变量（指标）的算术平均值（数学希望）xi和标准差si ；

第2个步骤：进行标准化处理：

xij￠＝（xij－xi）／si

这当中：xij￠为标准化后的变量值；xij为实质上变量值。

第3个步骤：将逆指标前的正负号对调。

标准化后的变量值紧跟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

数据标准化处理方式

在数据分析以前，我们一般需先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化其实就是常说的统计数据的指数化。数据标准化处理主要涵盖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处理不一样性质数据问题，对不一样性质指标直接加总不可以正确反映不一样作使劲的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使全部指标对测评方案的作使劲同趋化，再加总才可以得出正确结果。数据无量纲化处理主要处理数据的可比性。数据标准化的方式有不少种，经常会用到的有“小—大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上面说的标准化处理，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标准化方式是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别是属性A的小值和大值，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）/（非常大值-极小值）

二、z-score 标准化

这样的方式根据原始数据的均值（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标准化方式适用于属性A的大值和小值未知的情况，或有超过取值范围的离群数据的情况。

新数据=（原数据-均值）/标准差

spss默认的标准化方式就是z-score标准化。

用Excel进行z-score标准化的方式：在Excel中没有现成的函数，需自己分步计算，实际上标准化的公式很简单。

步骤请看下方具体内容：

1.得出各变量（指标）的算术平均值（数学希望）xi和标准差si ；

2.进行标准化处理：

zij＝（xij－xi）／si

这当中：zij为标准化后的变量值；xij为实质上变量值。

3.将逆指标前的正负号对调。

标准化后的变量值紧跟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

这样的方式通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位主要还是看属性A的取值中的大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方式是：

x'=x/(10*j)

这当中，j是满足条件的小整数。

比如 假定A的值由-986到917，A的大绝对值为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，因为这个原因需保存所使用的标准化方式的参数，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/（非常大值-极小值）*（X-（非常大值-极小值）/2） ] X为原数据

如何在excel中对数据进行标准差标准化？

标准化值（standardized value）一般也称为z-score。就是一个正态分布的模型里，某一个数值离中间值或者平均值有哪些标准差的距离。公式是z-score=（x-μ）/σ。x是要计算的目标数值，μ是平均值，σ是模型的标准差。excel里面有直接的公式 “=STANDARDIZE(x，mean，standard deviation)”。中间的三个数值可以公式套公式用，平均值就是“=mean（x1，x2......）”，std是“=stdev（x1，x2，.....）”

spss标准化类型？

数据标准化处理是 数据挖掘 的一项基础工作，不一样评价指标时常具有不一样的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标当中的量纲影响，需进行数据标准化处理，以处理数据指标当中的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标即处于同一数量级，合适进行综合对比评价。

极差法

极差法是对原始数据的线性变换，第一计算指标值得小值、大值，计算极差，通过极差法将指标值映射到[0-1]当中。公式为：

新数据=(原数据-极小值)/(非常大值-极小值)

Z-score标准化法

SPSS默认的数据标准化方式即是Z成绩法，这样的方式根据原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据满足标准正态分布，即均值为0，标准差为1。公式为：

这当中μ为全部样本数据的均值，σ为全部样本数据的标准差。

数据标准化的另外一个实用之处

在实质上应用中，数据标准化不只是用于指标的可比性处理，还有一部分很实用的用处，利用标准化方式将指标归到适于我们观测的范围，更直观。且看案例子：

有一组数据是学生参与某次社会公益活动的数据，这当中有一指标为：在学校念书综合评价指数，反映学生在学校念书综合表现水平。

可以看得出来这个指标的范围为[0-140],但这个范围不太满足我们在学校里的习惯，在学校里常常用[0-100]的百分制，60分以上基本认可为及格，目前这个范围不可以直观的反映学生在学校念书表现水平。这个时候，极差法是一个很好的选择，我们可以将[0-140]数值，映射到[0-100]，方便直观对比学生的表现。

公式为：(原数据-极小值)/(非常大值-极小值)*100

我们再来看看结果：

这个时候，[0-100]的范围很满足我们平日的比较标准，能直观的反映学生的在学校念书综合表现，已经达到目标。

想在excel中算一组数据使数据标准化？

标准化值（standardized value）一般也称为z-score。就是一个正态分布的模型里，某一个数值离中间值或者平均值有哪些标准差的距离。公式是z-score=（x-μ）/σ。x是要计算的目标数值，μ是平均值，σ是模型的标准差。excel里面有直接的公式 “=STANDARDIZE(x，mean，standard deviation)”。中间的三个数值可以公式套公式用，平均值就是“=mean（x1，x2......）”，std是“=stdev（x1，x2，.....）”

spss中怎样把已经标准量化的数据在转为原？

spss中的标准化公式： x' = ( x - 均值)/标准差 因为这个原因，在已知均值、标准差的情况是可以通过上面说的公式反推出原始数据的。

给出一组数据，用Excel计算这组数据的标准化值(PS:什么是标准化值?解答)？

标准化值（standardizedvalue）一般也称为z-score。就是一个正态分布的模型里，某一个数值离中间值或者平均值有哪些标准差的距离。公式是z-score=（x-μ）/σ。x是要计算的目标数值，μ是平均值，σ是模型的标准差。excel里面有直接的公式“=STANDARDIZE(x，mean，standarddeviation)”。中间的三个数值可以公式套公式用，平均值就是“=mean（x1，x2......）”，std是“=stdev（x1，x2，.....）”

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