数据标准化处理方法是数据预处理中的一个重要步骤，旨在将不同尺度或单位的数据转换为统一的标准尺度，以便于后续的数据分析和建模。标准化处理可以消除数据之间的量纲差异，提高模型的收敛速度和准确性。常见的数据标准化方法包括最小-最大标准化（Min-MaxNormalization）、Z-score标准化（Standardization）等。最小-最大标准化将数据线性地映射到一个指定的范围（如[0,1]），而Z-score标准化则基于数据的均值和标准差进行转换，使得处理后的数据均值为0，标准差为1。本文件为可编辑的Word文档，详细介绍了数据标准化的概念、常用方法及其应用场景，并提供了具体的操作步骤和示例，方便用户在实际工作中参考和使用。用户可以根据自身需求修改和调整文档内容，以适应不同的数据处理任务。
