数据标准化是数据预处理中至关重要的步骤。多种方法均可用于数据的标准化，例如简化的小数位处理，以及更高级的标准化技术，如z-score标准化，均有助于我们的数据分析与训练。
本文将介绍七种常见的数据标准化（即归一化）方法。
- 小数位归一化：常用于具有数字特性的数据表中。
- 数据类型归一化：在构建数据表时，确保数字数据以一致的数据类型呈现，无论是Excel、SQL或其他数据处理工具。
- 格式归一化：对字符串（文本）数据尤为重要，尤其是在印刷和打印方面。尽管不会直接影响分析结果，但不同的格式可能会分散注意力。
- z-Score标准化：将数据按比例缩放至特定区间，通过平均值和标准差进行调整。
- 线性归一化（也称为“最大-最小”归一化）：灵活且简便的归一化技术，便于分析人员处理数据集的最大与最小值之间的差异。
- 裁剪归一化：一种预处理或后处理的技巧，用于处理数据集中的异常值或最大/最小值。
- 标准差归一化：一种衡量数据集分布广度的技术。
对于具有数字特性的数据表，小数位归一化是常见的处理方法。如果你熟悉Excel，便会了解这一过程。在默认设置下，Excel会保留特定数量的小数位数。
数据类型的归一化同样重要。在构建数据表时，可能会遇到数字被识别为货币、文本、数字或带逗号分隔的字符串等情况。这会影响到后续的公式计算和数据分析，因此需要将它们统一为相同的类型。
格式的统一对于文本数据处理尤为重要。在印刷和打印方面，格式的不一致可能会分散注意力。虽然这不会影响分析结果，但为了获得更清晰的数据展示效果，应统一数据的格式。
当数据集存在显著的大小差异时，如一个维度的值从10到100，而另一个维度的值从100到100,000，这会使数据的比较变得困难。归一化就显得尤为重要。
其中，z-Score标准化是一种常用的方法。该方法将数据与数据集的平均值和标准差进行比较，从而将数据调整至特定区间。
线性归一化则是一种更为简便的方法。它基于数据集的最大值和最小值来计算归一化值，使得所有数据均落入一个特定的基数范围内。
裁剪归一化并非传统的归一化技术，而是在数据处理过程中用于处理异常值的一种技巧。通过设定新的最大值和最小值，可以将异常值限定在这个范围内。
值得注意的是，对于涉及距离计算的算法如K-means、KNN、PCA、SVM等，进行归一化通常是有益的。梯度下降算法的收敛速度也与参数的初始位置到局部最小值之间的距离以及学习率的大小有关。在采用具有饱和区激活函数的模型如sigmoid等时，进行适当的归一化可以避免梯度消失的问题。
对于与距离计算无关的概率模型（如Naive Bayes）和基于树的模型（如决策树、随机森林等），归一化的重要性相对较低。适当地使用z-Score归一化仍可能提高树型模型的准确率。