论文数据标准化处理方法与技术

主干课程　　管理学、标准化基础、应用统计学、误差理论与数据处理、质量管理与质量认证、现代质量工程方法、标准化技术、标准化与知识产权、企业标准化管理与实务、标准化工程实践。就业方向　　本专业毕业生能胜任国家和各省地市县的各级业务部门、标准化管理与监督机构、各企事业单位的相关标准化管理、咨询服务、项目研发、系统建设等工作。　具体来说，该专业学生通过四年学习应具备以下四种能力： 　　一是面向产品、工程和服务等的标准化体系建设能力； 　　二是常规标准制订及标准文件起草能力； 　　三是标准实施监控和质量管理体系认证能力； 　　四是质量测试数据的处理、分析、评价能力。

方法一：规范化方法也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方法二：正规化方法这种方法基于原始数据的均值（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标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。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。步骤如下：求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；进行标准化处理：zij=（xij－xi）/si其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕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。

回答 excel表格怎么标准化的方法步骤如下: 单元格减少合并操作 合并单元格内容会造成非常严重的问题，公式或者手工操作的时候都会受到影响。 合计放在第二行 大部分表格将合计放在了最后一行，我的建议是放在2行(针对数据源，表格不加大标题，第一行为标题行)，这样做的好处在于可以使用统一的sum公式(从3到1048576)。另外数据透视表的辅助公式,建议放在表格的左边，因为透视表的宽度有可能发生大幅度的变化，导致右边的公式被覆盖,放在左边就不会有问题了。 内容统一 每列数据一个表头，若干数据，确保结构统一。比如一个学校的表格,班级列，一会儿用“二班”，一会儿又变成“2班”，搞到后面会晕死的。统一的数据可以使用筛选,分类汇总等功能获得带有小计的表格,但不要在制表的时候仿照它的样式,把"小计"插在表格的中间位置，这种东西最终会把表格的使用者给害了。同时在字与字 严格遵守时间、日期格式的输入规范，有时候时间格式参与运算，规范化很重要。 数据输入一定注意严格统一数据规范，避免不同人输入不同内容，不利于数据和问题梳理汇总。 “只输入一次”原则 数据只输入一次，需要的时候使用函数（如VlOOKUP）对其引用，而不是再次输入相同的内容。 数据区分注意特殊属性标注 修改单元格颜色，仅仅是辅助标记，但你想指望颜色来对数据进行处理，必须掌握vba才能实现。这会把简单的问题弄复杂，即便求助也不见得有人搭理，当然了,在表格里面使用不同的颜色，还是许可的。 工作尽量用公式操作，减少手工动作 规范化的表格，公式应该由拖拽形成，量越大，对此操作的要求越高，否则极易出错。这就要求正确设置相对引用、绝对引用、混合引用（搞不清楚的请看我的另一篇文章“Excel相对引用、绝对引用和混合引用，你确定懂了吗？”）。完全由拖拽现成的公式组，你只要有2个数据计算是正确的，即可确保全部结果都正确。遇到过公式掌握欠佳的同事，公式是单独输入的(实际上可做成拖拽输入)，两个不同的表，数据完全相同，可结果就是错的。 整月数据拒绝一天一张表 一个月31天，就在一个xls文件内建立31张工作表，初学者很容易出现这种问题，这是大忌。EXCEL有个好东西叫做“数据透视表”，使用他可以很容易的进行汇总，但是如果你是“一日一表”，那就只能慢慢先合并了。 更多15条 

方法一：规范化方法也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方法二：正规化方法这种方法基于原始数据的均值（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标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。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。步骤如下：求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；进行标准化处理：zij=（xij－xi）/si其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕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。

在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上，常见的数据归一化的方法有：min-max标准化(Min-max normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下：看了下网上很多介绍都是x*=log10(x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落到[0,1]区间上，应该还要除以log10(max)，max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1。而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上，其中最常见的标准化方法就是Z标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法：z-score 标准化(zero-mean normalization)也叫标准差标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为：其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。