请问数据标准化和统计学的关系
数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。
例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm
）相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加？不同变量自身具有相差较大的变异时，会使在计算出的关系系数中，不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量（两水稻品种米粒中的脂肪含量）的数值在2%到4%之间，而第2个变量（两水稻品种的亩产量）的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。
请问数据标准化和统计学的关系
数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。
例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm ）相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加？不同变量自身具有相差较大的变异时，会使在计算出的关系系数中，不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量（两水稻品种米粒中的脂肪含量）的数值在2%到4%之间，而第2个变量（两水稻品种的亩产量）的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。
什么是数据标准 数据标准是什么
1、数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。本章从数据标准的概念入手，多角度探讨数据标准的内涵，构建数据标准分类体系，并阐述了数据标准作为数据资产管理核心要素的重要性。
2、“数据标准”并非是一个专有名词，而是一系列“规范性约束”的抽象。但是，数据标准的具体形态通常是一个或多个数据元的集合，即数据元是数据标准的基本单元。每一个数据元应由数据元中文名称、数据元英文名称、数据元标识符、说明、数据类型、取值、IMIX 域名七个属性组成，每一个数据元属性的描述包括该属性的注释以及相关标准规则。
