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。
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。
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学年论文规范化要求 （一）论文撰写 1、目录：应是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题。 2、摘要及关键词：论文第一页为中文摘要，约300~500字左右。内容应包括课题设计意义、完成的主要工作、重要结论及其理论水平和技术水平，要突出本论文的创造性成果，语言力求精炼。为了便于文献检索，要求作者从正文或标题中挑选出3—8个能表达其主要内容的词语在本页下方另起一行作为论文的关键词。 3、英文摘要(Abstract)及英文关键字(Key words)：中文摘要后为英文摘要。内容与中文摘要同。 4、引言：在论文正文前，内容为：用500字左右说明设计背景，本研究主题范围内国内外已有的文献综述，现状，理论依据，实验基础，预期结果及其在相关领域的地位、实用价值与理论意义。 5、正文：是学年论文的主体。约3000-5000字左右。要求作者在本部分真实全面地反映其工作量和工作水平，创造性成果或新的研究成果。写作内容可因研究课题性质而不同，一般可包括：理论分析、计算方法、实验装置和测试方法、经过整理加工的实验结果的分析讨论、与理论计算结果的比较。力求做到主题明确，内容充实，论据充分、可靠；层次分明，脉络清晰。 6、结论：要求作者根据设计过程中所获得的全部材料，经过分析、判断、归纳等逻辑处理，得出正确的学术观点、总的见解，结论必须准确、精炼、完整，使人一看结论就能全面了解论文的意义、目的和工作内容。要认真阐述自己的创造性工作在本领域中的地位、作用和意义，以及本设计存在的不足及其完善的可能性。 7、致谢：致谢对象限于在学年论文写作过程中对自己论文的完成有较重要帮助的团体和人士。（限200字以内） 8、参考文献：要求列作者直接阅读过、在正文中被引用过、正式发表的文献资料，以示对文献作者的尊重。参考文献的写法世界上有通用的习惯，我国也有国家标准规定，应该遵循，不可杜撰，而且全文应统一，不能混用。参考文献一律放在论文结论后，不得放在各章之后。注：学年论文的参考文献中要至少包括一篇英文文献资料。 9、附录：可以包括正文内不便列出的冗长公式推导；以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具或表格；重复性数据图表；计算程序及说明等。 （二）论文的格式 1、语言表述 （1）论文应层次分明、数据可靠、文字简练、说明透彻、推理严谨，立论正确，避免使用文学性质的带感情色彩的非学术性词语。 （2）论文中如出现一个非通用性的新名词、新术语或新概念，需立即解释清楚。 2、层次和标题 （1）层次要清楚：标题要重点突出，简明扼要。 （2）层次代号的格式如下： 1 ×××× （居左） 1 ×××× 1 ×××× 3、篇眉和页码 篇眉从正文开始，填写内容为论文题目，采用宋体五号字居中书写。 页码从引言开始按阿拉伯数字连续编排，前置部分用罗马数字单独编排；页码位于页面底端，居中书写。 4、有关图、表等 图：（1）要精选，要具有自明性，切忌与表及文字表述 重复。 （2）要清楚，但坐标比例不要过分放大，同一图上不同曲线的点要分别用不同形状标出。 （3）图中的术语、符号、单位等应同正文表述所用一致。 （4）图序与图名居中置于图的下方。 表：（1）表中参数应标明量和单位的符号。 （2）表序及表名置于表的上方。 公式：公式的编号用括号括起写在右边行末，其间不加 虚线。 图、表、公式等与正文之间要有6磅的行间距。 文中的图、表、附注、公式一律采用阿拉伯数字分章（或连续）编号。如：图2-5，表3-2，公式（5-1）等。若图或表中有附注，采用英文小写字母顺序编号，附注写在图或表的下方。 5、有关参考文献 参考文献表可以采用顺序编码的组织，也可以按“著者－出版年”制组织。建议根据《中国高校自然科学学报编排规范》的要求书写参考文献，并按顺序编码制，即按中文引用的顺序将参考文献附于文末。 几种主要参考文献著录表的格式为： 连续出版物：序号作者文题刊名，年，卷号（期号）：起～止页码 专（译）著：序号作者书名(，译者)出版地：出版者，出版年起～止页码 论文集：序号作者文题见（in）：编者，编（eds）文集名出版地:出版者，出版年起～止页码 学位论文:序号姓名文题:[XX学位论文]，授予单位所在地：授予单位，授予年 专利：序号申请者专利名国名，专利文献种类，专利号，出版日期 技术标准：序号发布单位技术标准代号技术标准名称出版地：出版者，出版日期
具体看学校，学校应该会有要求格式的
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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。
spss15以上版本在聚类分析时自动数据标准化，不用自己标准化计算了。
要从数据的源头进行标准化，如果是产品设计，那么就要将产品中的涉及要素全部标准话，形成清单，并且明确使用、检验的标准，这样的对后期采购，验收等流程都有重要意义，其次，对涉及要素形成统一称谓，使用标准名词，这样在工作当中也会避免很多麻烦。最后，数据要按照一定的规则（这个就要看你是什么行业，做什么的数据）进行排列管理，在今后的工作方便使用。最主要的还是顶楼上说的，一定要准确，真实，否则什么做出来都是两层皮。没有任何管理意义，还会成为工作负担。
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。
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。