数据标准化的几种方法是什么？(数据标准化的方法有哪些)-冷知识百科

今天冷知识百科网小编滕华之给各位分享数据相关规范标准有哪些的知识，其中也会对数据标准化的几种方法是什么？(数据标准化的方法有哪些)相关问题进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

数据标准化的几种方法是什么？

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：
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0说明低于平均水平。

数据中心机房建设，需要依据哪些国家标准和行业标准或规范啊？

数据标准化的几种方法是什么？

你要是数据中心机房建设请参照一下标准：

1>GB 50174-2008
2>GB 50462-2008
3>GB/T 2887-2000
4>SJ/T10796-2001
5>GB 50243-2002
6>GB 50116-2008
7>GB 50166-2007
8>GB 50052-2009
9>GB 50303-2002
10>GB 50343-2004
11>GB 50057-2010
12>GB/T50311-2007
13>GB/T50312-2007
注：数据中心建设不牵扯民用标准。。DXJS 标准是电信标准，看你是什么行业，金融数据中心有自己的标准，电力数据中心有自己的标准。。你有各种标准的需求或答疑，可以在下面回复我。

如何设计一个标准规范的Excel表格

设计一个标准规范的Excel表格方法。

如下参考：：

1.首先，在桌面上打开Excel。如下图所示。

2.其次，在新表中选择新表的区域。如下图所示。

3.右击下拉菜单，选择格式单元格，如下图所示。

4.单击后，单击边框中的对话框。如下图所示。

5.单击并选择边框和内部单击，如下图所示。

6.选择直线。用户可以根据自己的需要进行选择。如下图所示。

7.最后，一个标准规范的Excel表格就可以完成了。如下图所示。

数据中心机房有哪些等级，国内外的评级标准

相对来说，Uptime Tier认证在业内是认同度最高的标准。
UptimeInstitute成立于1993年，是全球公认的数据中心标准组织和第三方认证机构。下列两项标准是数据中心基础设施可用性、可靠性及运维管理服务能力认证的重要标准依据：《Data Center Site Infrastructure TierStandard: Topology》和《Data Center Site Infrastructure TierStandard: OperationalSustainability》
随着全球范围内的数据中心业务的发展，对数据中心的可靠性提出了越来越高的要求，高可靠性等级认证的取得，将给数据中心拥有者带来更多的机会。Uptime Tier等级认证基于以上两个标准，是数据中心业界最知名、权威的认证，在全球范围得到了高度的认可。Uptime Tier数据中心等级认证体系分为Tier I—Tier IV四个等级的最高等级，Tier IV最高。
Uptime Tier等级认证针对数据中心的电气参数、冗余、地板承载、电源、**装备，甚至造价等等都制定了标准。作为用户最为关心的无故障时间，我们可以看到最低级的Tier I平均每年有总和超过一天的故障时间，而最高等级的Tier IV只能允许平均每年48分钟故障时间。
XDC+旗下的GC-EB1、GC-EB2、GC-EC3三座数据中心都是按照最高等级Tier IV的标准建造，2016年4月13日、5月11日，Uptime小组专家先后两次来到数据中心指导建设期间的规划、设计、建造工作。为将来通过UptimeTier IV的认证做好准备。日前，已经要拿到设计认证了。
你说的五星级数据中心，是国内的标准。
根据国家《IDC业机房星级的划分与评定》GB2887-89规定了IDC业机房星级的划分条件。标准适用于正式营业的各种经济性质的IDC业机房。以星(★)的数量和颜色表示IDC业机房的等级，星级分为五个等级，即一星级、二星级、三星级、四星级、五星级(含钻石五星级)，星级越高，表示IDC业机房的档次越高。其中，三星级及以下机房定义为低端机房，四星级定义为中端机房，五星级及以上定义为高端机房，另外，分别通过机房的建筑规模、基础建设规格、地理位置、采用的设备型号（进口/国产）以及机房所采用的带宽层级（核心层/骨干层/城域层）进行了划分，对符合条件的IDC机房，颁发国家认定证书。
但也有很多数据中心是自己给自己制定的规则判断，并没有通过Uptime Institute公司的权威认证，也没有拿到国际颁发的认定证书，就敢说自己过了T3/T4认证，拿了五星级，更有甚者，说自己的数据中心过了所谓的T3+，就是比T3的标准还要再高点，又不敢说自己是T4，毕竟T4是要全系的2N的配置，就有了所谓的T3 +，可是业界根本没有T3+这个说法啊，估计Uptime Institute公司内心也是挺懵逼的，我们只有uptime tier3 或者Uptime Tier4的标准，根本没有所谓T3+数据中心。
SO~以上~OVER~

数据治理包括哪些方面

从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如**部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从**度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。