软信天成：数据标准化，告别数据混乱，拥抱精准分析

用不同格式的数据进行数据分析，就像往蛋糕里扔一盒未开封的牛奶一样，看似遵循了食谱中的原料要求，但最终成品却与预期相差甚远。

同样，未进行数据标准化也会毁掉您的分析结果。没有数据标准化，一致的数据分析、可视化、数据转换将成为泡影，想要获取可靠的见解更是天方夜谭。接下来，让我们详细聊聊数据标准化。

目录

一、什么是数据标准化？

二、数据标准化VS未标准化

三、数据标准化与数据归一化的区别

四、数据标准化是如何工作的？

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一、什么是数据标准化？

数据标准化是将不同来源的数据转换为一种通用格式的过程。这一过程确保数据集中的所有数据具有相同的结构和含义，使不同的变量更具可比性。

以企业全球销售额分析为例，一些分公司报告销售额为人民币500万元，而另一些分公司报告为美元70万美元（假设汇率为1美元≈7人民币）。虽然实际金额相近，但数据分析工具会将这些不同格式的数据解读为两个截然不同的值，从而导致最终分析结果的无效性。而数据标准化能够确保所有数据点采用相同的格式，有效避免得出错误结论。数据标准化包括以下过程：

• 转换单位：所有数据采用相同的度量单位；
• 标准化格式：标准化日期、指标或货币，消除冗余；
• 数据类型一致性：在标准格式中保持一致的大写和命名约定。

二、数据标准化VS未标准化

数据标准化虽然看似是一个基本步骤，但为稳健可靠的数据分析奠定了基础。无论是为机器学习模型、统计分析还是业务报告准备数据，确保数据标准化都可以显著提高从这些数据中获得见解的质量和可信度。从微观到宏观层面，数据标准化具有以下重要意义：

微观层面：确保数据条目的一致性和准确性

• 确保高数据质量

• 增强可比性

• 支持法规遵从性和数据治理

宏观层面：促进跨不同系统的互操作性和综合分析

• 促进数据集成和互操作性

• 提高高级分析、机器学习和自动化的效率

• 优化所有利益相关者的决策

反之，当数据集未进行标准化时，会给数据管理和分析过程带来诸多问题：

• 数据解释不一致。例如，不同的格式或单位容易引发歧义，甚至会导致分析错误。

• 数据集成困难。当数据来自不同的来源并且没有标准化时，很难对其进行集成，导致不完整或误导性的数据集。

• 分析结果错误。分析工具依赖标准化数据进行精确分析，非标准化数据会扭曲分析结果。

• 数据处理低效。如果所有的数据元素没有相同的格式，数据处理流程耗时费力。

• 与机器学习不兼容。当不同的来源没有标准化时，ML模型可能会曲解数据，导致有偏见或不准确的预测。

• 合规风险。在医疗保健等行业，遵守法规至关重要，忽视数据标准化可能会有风险。

三、数据标准化与数据归一化的区别

在数据处理的过程中，标准化与归一化虽常被一起提及，但两者具有不同的含义和使用情形。为了让您更清晰地了解二者的差异，软信总结以下表格进行直观对比：

如何选择？

标准化和归一化各有优势，在实际应用中，选择哪种方法应基于数据集的特定需求和所用算法的要求。

• 标准化：通常适用于服从高斯分布或对尺度敏感的算法，例如SVM、logistic回归、PCA。

• 归一化：通常应用于数据不遵循高斯分布或需要固定输入范围的算法（如神经网络）。

在不确定的情况下，可通过实验对比两种方法在验证集上的效果，从而确定最适合的方案。

四、数据标准化是如何工作的？

数据标准化是一个严谨且有序的过程，主要包括：

确定数据元素：评估现有数据集以了解其结构，识别支持运营的关键业务资产，如客户信息、产品代码或财务记录。

建立数据标准：为如何格式化、分类和存储数据建立数据标准和指南，包括定义数据类型、一致的度量单位和标准化的命名。

清除不准确数据：识别并删除/修复不正确的(未反映预期信息)、无效的(不符合数据类型或格式要求)或冗余的(没有附加值的重复条目)数据。

开展分析工作：将标准化的数据集导入自助分析工具（如软信MiniBI）进行可视化分析，企业可以基于分析结果，优化业务流程和决策。

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在当今数据泛滥的时代，企业要从海量数据中提取价值并非易事。做好数据标准化后，理解数字背后含义的最好方法就是将这些数据可视化，我们提供可视化洞察，让业务用户仅通过简单的拖拽和点击操作，即可快速进行数据分析，促使做出更明智的决策。如有需要，欢迎私信。