数据化处理什么问题

❶ 数据处理是什么意思

数据处理是对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。

(1)数据化处理什么问题扩展阅读：

计算机数据处理主要包括8个方面：

1、数据采集:采集所需的信息。

2、数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式。

3、数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组。

4、数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。

5、数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。

6、数据存储：将原始数据或计算的结果保存起来,供以后使用。

7、数据检索:按用户的要求找出有用的信息。

8、数据排序：把数据按一定要求排成次序。

参考资料来源：网络-数据处理

❷ 系统的数据处理的功能有哪些

1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据的技术 数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构： 云存储、分布式文件存储等。 数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。 统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。 数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。 大数据的处理 1. 大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2. 大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 3. 大数据处理之三：统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 4. 大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

❸ 信息化、数字化、智能化与智慧化的异同是什么

信息化、数字化 、 智能化，很多人都不太容易辨别清楚。

首先，简单来说各自的定位。

1、 信息化， 就是将企业的已形成的相关信息，通过记录的各种信息资源。涉及到各个环节业务的结果与管控，本质上是对业务结果数据的信息化再存储与管控，用来提供给各层次的人了解“业务现在是什么情况”，“流程进展到哪里”等一切动态业务信息。 信息化，侧重于业务信息的搭建与管理。

2、数字化， 指的是把模拟数据转换成用0和1标识的二进制码，这样电脑就可以读出来这些数据了。其实是基于实际可视化对象进行的转化过程。 数字化更侧重产品领域的对象资源形成与调用。

这里，单独还要提一下，数据化。如今，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它，这些转变称其为“数据化”—— 数据化是指问题转化为可制表分析量化形式的过程.最直观的就是企业形形色色的报表和报告。 数据化侧重结果， 将数字化的信息有条理、有结构的组织，便于查询回溯、智能分析，并解决相关决策问题。

3、智能化， 是把繁琐的工作通过数字化处理，或基于数据化直接调用或指导到工作，将人需要付诸的精力和所需的理解减至最低。具有“拟人智能”的特性或功能，例如自适应、自校正、自协调等。 智能化侧重点在于工作过程的应用。

接着，在梳理下这几类之间的相互关系

1、信息化=业务数据化

举个比较明显的例子，如企业ERP的实施，大家发现无非都是让系统记录了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP无非将手工的过程搬进了系统。

的确是这样，这个过程叫做“业务数据化”，用数据将整个业务过程记录下来，最典型的就是各种订单数据，财务凭证。

2、数字化=数据业务化

个人认为的“数字化”是基于大量的运营数据分析，对企业的运作逻辑进行数学建模，优化之后，反过来再指导企业日常运行。用现在时髦的语言就是“机器学习”，系统反复学习你的数据和行为模式，最后比你更加专业，并反过来指导你。

说白了，没有数字化的信息化是比较“重”的，实施过ERP的企业都能明白。有了数字化后，就给信息化减负了，提高效能，降低操作难度。

3、 智能化信息化-数字化的终极阶段。

这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系：信息足够完备、语义智能在人和机器之间自由交互，变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。人和机器之间的语义裂隙逐步被填平，并逐步走向无差异或者无法判别差异。字化是一切信息化、数据化、智能化的夯实基础。

信息化+数字化+数据化= 智能化

智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标，也是发展的必然趋势。

非常高兴回答您的这个问题，以下是我自己的一些理解和看法，希望能帮到大家，也希望大家能喜欢我的回答。

信息化是指在虚拟世界中实现现实世界的事物。例如，超市信息化是指将实体店中的超市转变为网上电子商务平台，通过网络来实现销售产品的目的。企业管理信息化是指将许多线下审批签章转化为线上审批签章的过程。信息化的目的是通过低技术提高效率，节约成本。

数字化是在信息化的基础上实现的。随着时间的积累，大量的数据存储在我们的信息系统中。通过数据挖掘和分析，可以达到精益管理的目的。从拍拍脑袋到根据数据做出决定。例如淘宝店主，通过对销售 历史 的分析，知道什么样的款式和颜色，什么样的衣服价格，更适合什么样的用户，这样他们就可以推出相应的产品来增加销售，提高利润，节约成本。

智能是数字化的进一步延伸。它是指我们的系统或硬件，它具有某种智能，能够智能地识别人类的需求。例如，我们的电子商务平台不仅可以提供我们想要的产品，还可以分析用户的特点，提供用户可能感兴趣的产品。许多智能音箱和智能电视也能识别用户的指令。当然，机器或系统的智能不是凭空产生的，而是通过学习大数据来训练的。从这个意义上说，没有数字化就没有智能。

智慧是智慧的终极目标。我的理解是，这并不意味着一个特定的系统或特定的设备具有情报，而是从整个系统层面来看，具有某种情报。例如，我们经常听到智慧城市的概念。在城市生态系统中，人、设备、网络成为一个智慧的整体生态系统。

当然，所有这些都是基于数据的。我们说数据是新的石油，人类和机器可以在数据挖掘和分析方面获得前所未有的洞见。数据作为一种资源，也发挥着越来越重要的作用。例如，我们公司没有 汽车 ，但它现在是全国最大的公共 旅游 解决方案提供商。它的核心资产是数据。准确匹配司机和客户端数据，帮助人们高效出行。例如，阿里巴巴的菜鸟网络没有一家物流公司提供快递服务。然而，他可以通过分析被管理物流公司的快递数据来实现高效、低成本的物流管理。

如今，越来越多的企业将数据管理作为企业的核心资产。

在未来，数据将发挥越来越重要的作用。人们将建设信息化、数字化、智能化、智能化的美好未来。

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数字化-你想查张三KPI，直接打开word Excel pdf文档就行，不用翻阅纸质报告。。。

信息化-你想查张三KPI，在OA里面点点鼠标就查到了。。。

智能化-你想查张三KPI，输入张三，评估报告自动生成，附带参考意见。。。

智慧化-你想查张三KPI''，输入张三，结果发现他已经由于不及格，被自动开除了。。。

信息化指的是，把真实世界的东西在虚拟世界里实现。比如，超市的信息化是指把实体店的超市变为线上电商平台，通过网络达到销售产品的目的。企业管理的信息化，指的是把很多线下的审批签字变为线上的流程。信息化的目的是为了通过低技术，提高效率，节约成本。

数字化是在信息化的基础上完成的。随着时间的积累，我们的信息系统中保存了大量的数据。通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以实现精益管理的目的。从以前的拍脑袋决策变为靠数据决策。比如淘宝店主，通过对 历史 上销售情况的分析，就知道什么款式什么颜色，什么价位的衣服，更适合什么样的用户，从而能够针对性的推出相应的产品来达到增加销量，提高利润，节省成本的目的。

智能化是数字化的进一步延伸，指的是我们的系统或者硬件，具备了某种智能，而能够聪明的识别人类的需求。比如我们的电商平台现在不仅能够提供我们想要的产品，同时能够分析用户的特点，针对性的提供用户可能感兴趣的产品。那很多智能音箱，智能电视也能够识别用户的指令。当然，机器或者系统的智能不是凭空而来的，而是通过大数据学习训练出来的。这个意义上来说，没有数字化就没有智能化。

智慧化是智能化的终极目标。我的理解它不是指某一个具体的系统或者具体的设备具备了智能，而是从整个系统层面，具备了某种智慧。比如我们经常听到的智慧城市这个概念，在城市这个生态系统中，人，设备，网络，成了一个整体的生智慧生态系统。

当然，这一切的基础都是数据。我们说数据是新的石油，对数据的挖掘和分析，人类和机器可以获得前所未有的洞见。数据作为一种资源，也发挥出越来越重要的作用。比如我们的滴滴公司，旗下没有一辆 汽车 ，但是是现在全国最大的公共出行解决方案商，其核心资产就是数据。通过掌握司机端和客户端的数据达到精确匹配帮助人们高效出行。再比如，阿里巴巴的菜鸟网络，旗下并没有一个物流公司在运快件。但是他通过对管理的物流公司的快件数据进行分析能够实现高效低成本的物流管理。

现在越来越多的企业已经把数据作为企业的一项核心资产来管理。

在将来，数据必将发挥越来越重要的作用，人们构建信息化，数字化，智能化，智慧化的美好未来。

这是人类大脑解放的四个阶段。信息化意味信息成为资源，是工业化后期阶段。信息在生产和交换中的作用开始大于资本，其工具有电脑。数字化是指 社会 一切领域都数学网络化。其工具是手机。当然，手机离不开电脑，电脑离不开机器，机器也离不开土地粮食与自煞资源。数字文明代表物是智能机器管理生产与物质生活。使人的左脑思维有了助手工具。智慧 社会 更高级。即右脑也能与左脑合作发展。即人的求是逻辑思维与联想抽象思维高度交互，认识自然和使用自然规律进入更自由状态。智慧人有如中国文化中的神仙活动。目前开始数字文明，但资本势力仍大于信息及智能机力。也是说剥消思想仍大于劳动创造新世界思想。21世纪斗争现实如此。 社会 主义仍在成长阶段。

如果说信息化是物理世界思维模式，那么数字化就是通过移动互联网、物联网、区块链、AR等这样的数字化工具来实现更宽更广的数字化世界。

首先 需要明确的是数字化并不是对企业以往的信息化推倒重来，而是需要整合优化以往的企业信息化系统，在整合优化的基础上，提升管理和运营水平，用新的技术手段提升企业新的技术能力，以支撑企业适应数字化转型变化带来的新要求。

数字化衍生除了数据化，其是通过记录、分析、重组数据，实现对业务的指导。这就是“数据化”。数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。

利用 IT 技术迭代特性来试错，可以说能找到最佳路径的选择就慢慢出来了，其他改革方法与工具根本达不到IT技术这种先天优势（高质量和低成本），既能保证时间上的快速，又能重组企业管理要素（流程和数据）。 图扑软件（Hightopo） 利用数字化驱动业务变革。

随着工业 4.0 变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G 网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地反馈出这个世界的变化。

时代国家标志经济领域的体现,信息化,资本化,数字化,智能化层域标志周期的形成是国家时代经济的综合。信息化资本化是产业经济的主体,资本化数字化是商业经济的主体,数字化智能化是生态经济的主体,智能化信息化是国际经济的主体。王力经济学家。

2007年初，某位国内自动化领域的知名专家曾向本刊反映，在与业界朋友交流时经常会碰见关于“数字化”、“自动化”、“信息化”与“智能化”概念的问题和“信息化就是自动化，数字化就能代表智能化”等言论。他指出：在我国自动化学科领域里，术语研究开展不足!的确，概念界定不清，含义不明确不利于行业的 健康 、有序和规范化发展。本刊本期选登一篇专门论述“数字化”、“自动化”、“信息化”与“智能化”概念及探讨四者之间区别与联系的文章，希望能引发读者及相关专家的探究兴趣，共同推进行业名词标准研究的进展。

我的理解信息化就是利用数字化技术（计算机或终端能识别的二进制数字等）来加工处理人类工作与生活中的各种信息，从而让工作与生活更智慧更智能。智慧化包括智慧城市，智慧教育、智慧消防、智慧交通、智慧政务、智慧家庭、智慧 旅游 。智能化包括智能家居、智能数码、智能设备、智能工厂、智能终端。智慧体现在互动更方便更人性，智能化表现在更自动更便捷。

❹ 数据处理具体是做什么的

数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。 根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。 数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。如侧绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据（土地、水、气候、生物等各类资源数据），也有大量社会经济数据（人口、交通、工农业等），常要求进行综合性数据处理。故需建立地理数据库，系统地整理和存储地理数据减少冗余，发展数据处理软件，充分利用数据库技术进行数据管理和处理。 有关商务网站的数据处理：由于网站的访问量非常大，在进行一些专业的数据分析时，往往要有针对性的数据清洗，即把无关的数据、不重要的数据等处理掉。接着对数据进行相关分分类，进行分类划分之后，就可以根据具体的分析需求选择模式分析的技术，如路径分析、兴趣关联规则、聚类等。通过模式分析，找到有用的信息，再通过联机分析（OLAP）的验证，结合客户登记信息，找出有价值的市场信息，或发现潜在的市场

❺ 大数据可以解决的问题有哪些

大数据具体可以分为数据采集、数据分析和数据展现等几个部分，由于大数据采用的是非结构化的数据，与传统的数据分析相比价值密度、数据量大，通俗来说就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜，大数据分让禅析相当于画地为牢。

可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准在平台采集客户信息，分析客户偏好，有针对性的制定营销策略，这个模式目前在每个行业营销领域都很常见，再比如人工智能、物联网方面，这两个方面都是本身数据就是非结构化的，利用传统的数据分析方式无法有效处理，只能通过大数据的手段进行分析。

总之，大数据解决的问题不是哪一个领域而是每一个领域，不是某一时刻影响我们的生活而是每一刻都在影响我们生活。大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑，具体解决的问题以及落地场景，还在不断的完善，随着技术以及时间的推移，大配消数据应用越来越广泛，解决的问题也是越来越多，可能后续的问题就是大数据还有哪坦卖尘些不能解决的问题。

❻ 大数据可视化能解决哪些问题

你好！很高兴为你解答:(1)数据规模大,已超越单机、外存模型甚至小型计算集群处理能力的极限,而当前软件和工具运行效率不高,需探索全新思路解决该问题;(2)在数据获取与分析处理过程中,易产生数据质量问题,需特别关注数据的不确定橘带腔性;(3)数据快速动态变化,常以流式数据形式存在圆衫,需要寻找流数据的实时分析与可视化方法;(4)面临复杂高维行拆数据,当前的软件系统以统计和基本分析为主,分析能力不足;(5)多来源数据的类型和结构各异,已有方法在非结构化、异构数据方面支持不足。

❼ 简述跨境电商企业数据化营销过程中解决的核心问题有哪些

跨境电商企业数据化营销过程中解决的核心问题有物流的时效性，售前和售后的重要性。跨境电商离不开跨境物流，而跨境物流企业需要物皮使用跨境罩链差物流系统来解决物流企业所面临的物流时效性。跨境电商企业数唤团据化营销本身就更依赖客服服务，客服人员直接接触客户了解客户的偏好帮助企业更好地调整业务和制定发展策略。

❽ 数字化,数据化,数字化时代,大数据之间的区别已与联系是什么

数字化则是推进信息化的最好方法。所谓数字化，就是将许许多多复杂的、我们难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码。数据化是指问题转化为可制表分析的量化形式的过程。最直观的就是企业形形色色的报表和报告。

数据化管理=数据分析+服务业务+改善管理。数据化运营（约等于）数据化管理，前者常见于互联网行业，上升到所有行业其实都叫数据化管理。

数字时代其实就是电子信息时代的代名词，因为电子信息的所有机器语言都是用数字代表的，所以人们将其美称为数字时代，所有的一切都建立在电子信息的基础上，信息传输高速便捷，但是人们对电脑的依赖也会越来越大，而且各种电磁辐射接踵而至，纵横交错于生活的每片角落，所以说有好处也有坏处。

大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息。

数据分析：

数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。

数据分析只能对某一个问题作出解答，比如分析得出销售额下降的比率和原因，但并没有告诉我们怎么做，也就是说，数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率。所以，数据分析结合人的决策和业务行动，将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断的产生效益才能称之为数据化管理。

❾ 数据预处理在什么情况下采取哪种方法最合适

在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括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解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。

数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。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。

数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，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标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，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）/（极大值-极小值）

二、z-score 标准化

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。

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。
步骤如下：
1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；
2.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。
3.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，小于肢源颂0说明低于平均水平。

三、Decimal scaling小数定标标准化

这种方法通过裂稿移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是：

x'=x/(10*j)

其中，j是满足条件的最小整数。

例如 假定A的值由-986到917，A的最大绝对值为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，因此需要保存所使用的标准化方法的参数，以便对后续的数据进行统一的标准化。

除了上面提历郑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/（极大值-极小值）*（X-（极大值-极小值）/2） ] X为原数据

❿ 什么是数据型问题

您好，数据型问题是指需要通过数据分析和处理来解决的问题。这些问题通常涉及大量的数据，需要对数据进行收集、清洗、处理、分析和可视化等操作，以便从中提取有价值的信息和洞察。数据型问题可以包括各种类型的问题，如业务问题、市隐歼岩场问题、产品问题、客户问题等，都需要借助数据来解决。

数据型问题的解决需要依赖数据科学家和分析师等专业人员的技能和知识，他们需要掌握数据分析和处理的技术和工具，如Python、R、SQL、Excel等，同时也需要对业务和行业有深入的了解和洞察。数据型问题的灶御解决过程通常包括以下步骤：确定问题、收集数据、数据清洗和处理、数据分析和建模、结果可视化和解释等。

数据型问题的解决可以帮助企业和组织做出更明智的决策，提高业务效率和竞争力。同时，数据型问题的解决改稿也需要注意数据隐私和安全等问题，确保数据的合法性和保密性。