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单位不一致的时候需要处理，以消除量纲对不同数据的影响再者拟合时，如果趋势不同要处理。比如原数据是非线性的，可以通过变化转化成线性。
极大值标准化处理后所得的新数据，各要素的极大值为1，其余各数值小于1。 是你要的吗？希望你满意
单位不一致的时候需要处理，以消除量纲对不同数据的影响再者拟合时，如果趋势不同要处理。比如原数据是非线性的，可以通过变化转化成线性。
回答 一、Excel Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。Excel具有多种强大的功能，可以满足大多数数据分析工作的需要。而且Excel提供了相当友好的操作界面，对于有基本统计理论的用户来说更容易上手。 二、SQL软件 SQL是一种数据库语言，它具有数据操作和数据定义功能，交互性强，能给用户带来很大方便。SQL专注于Select、聚合函数和条件查询。关联库是目前应用较广的数据库管理系统，技术较为成熟。这类数据库包括SQLSOSDB2等等。 SQL作为一种操作命令集，以其丰富的功能受到业界的广泛欢迎，成为提高数据库运行效率的保证。SQLServer数据库的应用可以有效提高数据请求和返回速度，有效处理复杂任务，是提高工作效率的关键 三、Python软件 Python提供了能够简单有效地对对象进行编程的高级数据结构。Python语法和动态类型，以及解释性语言的本质，使它成为大多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，并可用于可定制软件中的扩展程序语言。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码，适用于各种主要系统平台。Python有极其简单的解释文档，所以更容易上手。 四、BI工具 BI工具是商业智能(Busines Inteligence)分析工具的英文缩写。它是一个完整的大数据分析解决方案，可以有效地整合企业中现有的数据，快速准确地提供报表和帮助领导作出决策的数据依据，帮助企业做出明智的业务决策。BI工具是根据数据分析过程设计的。首先是数据处理，数据清理，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表识别问题，影响决策。 更多7条
Tempo大数据分析平台是一款面向企业用户的数据分析与应用工具，为用户提供报表设计、可视化分析、机器学习、文本分析等自助式数据分析与探索。平台基于大数据架构，集数据接入、数据分析探索、成果管理与应用为一体，面向企业全民用户提供从数据到业务应用构建的全流程数据分析应用服务。
数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。 简单说： Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。 hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。
数据分析工具有Excel、SPSS、BDP个人版等，当然还有其他数据分析工具，每个人习惯用的工具不太一样~以上这些数据图表是由BDP生成的！
我用的editsprings不错。
普通的毕业流程图，用Microsoft Office Visio，我的毕业设计论文用的Microsoft Office Visio 2003，更多怎么画、论文插图教程直接在附件，因为图太多了、字数太多了，就不举例了。
论文降重软件我没有试过，我朋友试过，不太好用，我降重都是找北京译顶科技的，那边都是人工降重，专业度很高的
软件的话不是很建议你使用，他不知道你文章标的中心思想，很有可能会改变词语，把你文章的意思给改掉，而且降重也降不到哪去，你可以去试试北京译顶科技，那边降重 很专业的
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。
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。