数据标准化处理

一、Min-max 标准化

min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：

新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）

二、z-score 标准化

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。

新数据=（原数据-均值）/标准差

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。

三、Decimal scaling小数定标标准化

这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A

的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是：x'=x/(10*j)

其中，j是满足条件的最小整数。

例如假定A的值由-986到917，A的最大绝对值为986，为使用小数定标标准化，我们用1000（即，j=3）除以每个值，这样，-986被规范化为-0.986。

注意，标准化会对原始数据做出改变，因此需要保存所使用的标准化方法的参数，以便对后续的数据进行统一的标准化。

除了上面提到的数据标准化外还有对数Logistic模式、模糊量化模式等等：

对数Logistic模式：新数据=1/（1+e^(-原数据)）

模糊量化模式：新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/（极大值-极小值）*（X-（极大值-极小值）/2）] X为原数据

anusplin软件操作说明及气象数据处理

气象数据处理方法：spss和Excel 一、下载原始txt数据中的经纬度处理：将度分处理成度，Excel处理首先除以100，处理成小数格式，这里第一个实际是52度58分，在Excel中用公式：=LEFT(O2,FIND(".",O2)-1)+RIGHT(O2,LEN(O2)-FIND(".",O2))/60 需注意：当为整数时，值为空，这时需查找出来手动修改，或者将经纬度这一列的小数位改成两位再试试，可能好使（这个我没尝试）第二步：将经纬度转换成投影坐标，在arcgis实现将Excel中的点导入arcgis，给定坐标系为wgs84地理坐标，然后投影转换成自己定义的等面积的albers投影（因为anusplina软件需要投影坐标，这里转换成自己需要的坐标系）

第三步：spss处理将下载的txt数据导入spss之后，编辑变量属性，删掉不需要的列，然后将最后需要的那些变量进行数据重组本实验下载的数据是日均温数据，全国800+个站点2012年366天的数据。相当于有800+ * 366行数据 1.变量变量属性：变量属性这里的设置决定了在SPLINA这个模块中输入数据的格式，本实验spss处理的气象数据的格式统一用这个：(A5,2F18.6,F8.2,F8.2)，一共5列。

即：台站号，字符串，5位；经纬度：都是浮点型，18位，6个小数位海拔：浮点型，8位，2个小数位日均温：浮点型，8位，2个小数位 2.数据重组，将个案重组成变量：后几步都默认就行：

重组之后结果：变成了800+行，370列，就相当于数据变成了：行代表每个站点，列是代表每一天的数据。 3. 因为anusplin这个软件需要的是投影坐标，在重组完的基础上，将经纬度这两列替换成投影之后的经纬度。方法1：直接复制粘贴即可方法二：用合并文件，添加变量功能

银监会监管数据标准化报送系统EAST30

附件1：监管数据标准化报送系统升级（EAST3.0）需求说明书广西北部湾银行股份有限公司 2017年4月

1.系统建设背景为了更规范的进行金融机构进行监管数据标准化的报送工作，并对国内的银行业金融机构在监管数据标准化报送规范层面进行统一，银监会于2017年3月发布了《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》及相关说明附件，将国内银行业金融机构的监管数据标准化工作进行统一与规范，通知要求国内各银行业金融机构需要按照该发文的要求，进行数据的全面梳理、映射、采集、检核和上报。 2.系统建设价值根据银监会通知要求，该系统将于2017年7月在全国范围内正式上线运行，能否在规定的时间内完成银监会监管数据标准化报送系统及相关业务系统的改造，建立一个功能完善、高效率的监管数据标准化报送系统，将直接影响到我行日后与银监会之间日常报备工作的顺利开展。 3.系统建设目标根据《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》的有关要求以及我行的接口要求，建设EAST数据采集

报送系统，帮助我行（包括我行的所有村镇银行）及时、完整、准确地完成监管数据标准化的报送要求，保证报送质量，提升管理水平，并促进行内业务数据改良以及监管统计分析工作。建成后系统报送表单如下：

4.我行相关系统描述我行应用系统总体架构主要分为：业务支撑应用、客户服务渠道、企业管理应用等几大部分。目前已实现的应用系统有：业务支撑系统：包括核心业务系统、信贷业务系统、综合前置及多渠道接入系统、资金业务系统、理财系统、国际结算系统、贷记卡系统、中间业务平台等；

(完整版)数据标准管理平台解决方案

东南融通行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理数据标准管理平台解决方案数据标准的定位与作用数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展数据标准管理平台架构

数据标准制定策略数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。数据分类策略对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。

气象站点数据插值处理流程

注：下面的为之前做的方法（7-以后不用做），里面的参数与现在的有出入，自己找到区域内站点，插值过程如下。气象站点数据插值处理流程 1气象站点数据整理 Excel格式，第一行输入字段名称，包括站点名称、x经度（lon）、y纬度（lat）、平均气温、平均风速、相对湿度、平均日照时数。其中经纬度需换算为度的形式，其它数据换算为对应单位。 2excel气象数据转为shape格式的矢量点数据插值分析（1）打开Arcgis，添加excel气象站点数据。打开LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img，打开边界.shp,三个应该能叠加在一起（2）在arcgis内容列表中右键单击excel表，选择“显示XY数据”，设置X、Y字段为表中对应经-x、纬-y度字段，编辑坐标系，设置为气象站点经纬度获取时的坐标系，这里为地理坐标系WGS84。(图中错了，按上述，要不就换下一下XY对应的经纬度试一试看看形状对就可以了) （3）导出为shape格式的点数据。右键单击上一个步骤中新生成的事件图层，单击“数据-导出数据”。需注意导出数据的坐标系应选择“此图层的源数据”。

（4）设置Arcgis环境。在“地理处理”菜单下单击“环境”，在环境设置窗口中选择“处理范围”，选择一个处理好的遥感数据（LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img，主要是参考该遥感数据的行数和列数）。再选择“栅格分析”，按下图设置插值的分辨率为“0.0045”，掩膜文件设置为边界2/LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img。注意：生成出来的是否有坐标系，插值-环境-输出坐标系-与**相同（5）气象站点数据插值。在toolbox中选择工具箱“Spatial Analyst————反距离权法”，默认12个数据参与运算，“Z值字段”分别选择平均风速、平均气温、相对湿度，直接输出，不要改输出路径名字。再导出数据。在差值分析界面最下栏也有环境，进去设置，注意经纬度显示位置是经纬度投影的投影坐标系，UTM不能用（6）数据转换为image格式。上步骤中得到的插值栅格数据是Arcgis格式的栅格格式（grid格式），该格式envi识别不了。右键单击插值数据选择“数据—导出数据”，设置导出数据格式为image。（7）再用envi claas 转换为UTM投影（8）UTM 设置参数：datum：（原来为North America 1927）改为为WGS84, zone 49。 E: 719614.2770 N: 4100314.6180 X/Y PIXEL: 16.0 meter output x size: 8723 output y size: 6066

数据标准化处理

在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化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。新数据=（原数据-均值）/标准差 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。三、Decimal scaling小数定标标准化这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A

数据标准化处理方法

数据标准化处理方法在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA 分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max 标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化

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。新数据=（原数据-均值）/标准差 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。三、Decimal scaling小数定标标准化

企业数据标准化

1.1 企业级数据标准化 1.1.1 建立企业级数据标准化原则企业数据标准化的建立是企业信息化的基础工作，提高了数据的共享性，为广东电网公司提供了统一的信息视图、数据规范及符合电力行业标准的编码标准。建立广东电网公司数据信息资源的统一标准化管理的原则可以包括： ?统一标准的数据定义：减少数据定义的二义性； ?统一标准的企业数据模型：该企业数据模型必须是一个全企业范围的定义库，能适跨应用、跨业务地完整表述企业数据的统一的完整数据视图； ?统一标准的存储管理：统一规划使用存储资源，提高存储资源使用效率； ?统一标准的性能管理：根据实际业务需求，合理分配资源，确保对数据的访问性能能够满足业务的需要； ?统一标准的数据质量管理：数据管理需要通过应用标准方法论和原则，实现对有价值的商业信息和数据进行完整的生命周期的管理，从而支持广东电网公司的业务。 ?其它管理：提供对数据的其他统一标准化管理，包括统一编码标准；企业级数据标准的制定是一个系统工程，涉及到多方面的原因，成功的因素主要包括如下几点： ?高层领导参与：为了实施跨部门、跨功能的企业数据标准，驱动企业高层领导的支持是势在必行的； ?清晰的范围界定：大规模的企业数据标准化工作往往因为人为因素和组织冲突而宣告失败。而范围界定清晰的、分步走的、具有可测量结果的企业数据标准化实现方案能在短期内提供业务价值； ?企业数据模型设计的稳定性：稳定性并不意味着企业数据模型的一成不变；相反，大多数的变化应该不需要任何人去重写应用系统； ?数据小组的能力：跨业务的数据整合体现了企业数据模型的主要价值，需要有小规模的、训练良好的、灵活的建模小组和事务专家。

气象数据处理方法

(1)复杂地形下气温空间化模拟模型首先考虑海拔高度、经度、纬度对气温空间分布影响，再进一步考虑坡度、坡向这些微观地形因子对气温空间分布的影响。根据地形调节统计模型，即在考虑微观地形(坡度、坡向)情况下，面辐射与地形存在着函数关系，其实际气温可表示为： T T=T H cosi/cosz (1) 式中，T T为地形调节统计模型模拟的气温；T H为常规统计模型模拟的气温；i为地球面法线与太阳光线之间的角度。其中，T H可根据式(2)求得，i可根据式(3)求得 T H=a0+ a1λ+ a2φ+ a3h (2) 式中，λ为经度，φ为纬度，h为海拔高度，a0为常数，a1、a2、a3为偏回归系数。 cosi=cosαcosz+sinαsinzcos(ф-β) (3) 式中，α为坡度，z为太阳天顶角，ф为太阳方位角，β为坡向。对于中国的地理位置特点和气温模拟方法，可将太阳天顶角z设为45°，太阳方位角ф设为180°(为正午时间)，所以公式(1)归纳为： T T=T H(cosα-sinαcosβ) (2) “回归分析计算+残差插值”模型构建用于降水数据处理以2006年4月为例，得到各气象站点4月降水量与经纬度、海拔高度的线性关系式： P=-66.840+4.518*lat-1.324*long+0.001*ele(r2=0.456) (4) 式中：lat为气象站点的经度，long为气象站点的纬度，ele为气象站点的海拔高度，P为月降水。由DEM提取经度、纬度、坡度、坡向 1.dem栅格转点 2.把Data frame propoties显示单位设置为度分秒 3投影

4生成经纬度 5点转栅格（生成经度）

建立GSD数据标准化中规范要求(持续补充改善)

1工序名名标准化按照主语+谓语+宾语的主体结构内补充定语补语（必须按照规范语法结构，统一标准，按标准条件可以精准定位提高检索效率，其中主语一定不可以省略，谓语要按做工类型规范标准） 2：工序尺寸按照：一.1CM2CM 共用1CM的，二 .3CM4CM5CM6CM7CM 共用5CM，三.8CM9CM10CM11CM12CM 共用10CM 以此类推此类规范，避免近似尺寸相同工序数据重复建库增加数据库数量降低检索效率，（车缝1CM的时间基本就在3TMU左右，极差 6CM的长度时间差异是18TUM不到1秒钟，整个差异值在5%管控范围内，注：GSD的管控标准是5%） 3;在分析过程中固定开始结束动作动作代码。车缝尺寸及熨烫划线尺寸根据MTM-2距离跳裆，或者取5的倍数，这样数据更规整修，当工序长度尺寸更改可以提高修改效率（注：参考动作经济动作经济原则肢体活动半径）规范分析过程，减少变异。 4:非常规工序一定不能放到工序词库中（非常规工序使用频率太低），每年统计工序词库工序使用评率使用评率在5%一下建议删除，预防词库容量过大增加检索信息量 5：常规工序建议每个分析配两个视频，一个是对应分析视屏（常规) ，一个是目标视屏（非常快的视屏）可以作为后期改善目标，不断优化改善工序做法提高效率优化成本。改善后的动作分析审核入库后不能立刻删除改善前的工序（注：改善前的工序按季度删除同时导出备份，统计GSD工序改善成果） 6：在分析规则表里面需要链接对应的规则视频同时分析规则及视频需要对应编码，分成三段：移至压角前车缝中（检查）及放裁片，一般情况下A级别工序给检查动作，确定好的规则不能频繁更改，但是需要定期讨论维护更新，不断更新改善分析规则表。 7；面料等级的划份/品质系数建议参考工序等级划份统一定义ABCD四个级别（或5个级别）8;在GST系统分析出来的工序需要导出来归类整理备份

数据标准化的原因和方法

数据标准化的原因和方法一、为何要将数据标准化？由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。不同的单位常使系数的实践解释发生困难。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。二、数据标准化的方法： 1、对变量的离差标准化离差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的最小值，然后除以该变量的极差。即 x’ ＝[x ik－Min (x k)]／R k ik 经过离差标准化后，各种变量的观察值的数值范围都将在〔0，1〕之间，并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。离差标准化是消除量纲（单位）影响和变异大小因素的影响的最简单的方法。有一些关系系数（例如绝对值指数尺度）在定义时就已经要求对数据进行离差标准化，但有些关系系数的计算公式却没有这样要求，当选用这类关系系数前，不妨先对数据进行标准化，看看分析的结果是否为有意义的变化。 2，对变量的标准差标准化标准差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。即 x’ ＝ (x ik－ )／s k ik 经过标准差标准化后，各变量将有约一半观察值的数值小于0，另一半观察值的数值大于0，变量的平均数为0，标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。对变量进行的标准差标准化可以消除量纲（单位）影响和变量自身变异的影响。但有人认为经过这种标准化后，原来数值较大的的观察值对分类结果的影响仍然占明显的优势，应该进一步消除大小因子的影响。尽管如此，它还是当前用得最多的数据标准化方法。

数据的标准化

数据的标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。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。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。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。atan 函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化：使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。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。 z-score 标准化用zscore，标准化的目的是：使得平均值为0，标准差为1，这样可以使不同量纲的数据放在一个矩阵. >> A=magic(4) A = 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 1 5 1 >> [Z,MU,SIGMA] = zscore(A) Z = 1.3770 -1.2509 -1.0585 0.8262 -0.6426 0.4811 0.2887 -0.0918

气象数据处理流程

气象数据处理流程1.数据下载 1.1.登录中国气象科学数据共享服务网 1.2.注册用户 1.3.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据选择所需数据点击预览（本次气象数据为：降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等；地区为：黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古）下载数据并同时下载文档说明 1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库（注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数）为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。

2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6 For j = 1 To 30 Windows("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省（如图），需要对现有数据建模分析，以增加气象数据各点密度。已有数据10个太阳辐射站点，为了实现回归模型更好拟合效果，将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤：

浅谈信息数据标准化工作

浅谈信息数据标准化工作随着信息系统在行业推广实施规模的不断扩大，应用系统之间需要上传下达、信息共享、集成整合、协同工作，信息数据就越来越需要标准化、规范化的管理。现就如何做好信息数据标准化工作做如下探讨。整合规范业务流程，在各工作岗位制定工作标准，建立完善的标准化体系。企业的运作需要各个部门的协调来完成，这种协调应该有标准，这就是业务标准化流程。标准化流程的严格执行，必须建立在一个统一的信息化软件中，这个软件就是人们常说的一体化协同办公软件。软件必须把企业的一整套管理思想与管理标准融入其中，能够确保工作不会偏离标准化轨道。任何人在实际工作中，都不能脱离这个软件进行工作，确保了各项工作按设定的流程与标准实施。所以，标准化与信息化是管理思想与实际操作的关系。只有在信息化的平台基础上，标准化才能得到充分与完全的落实。业务流程的整合只是第一步，第二步就是在各个岗位制定并贯彻工作标准，建立一整套完善的标准化体系，使每一个岗位、每一个部门都有可对照的工作标准，确保工作质量。需要重点说明的是，在岗位职责指定与管理过程中，应清晰描述岗位和岗位之间的关系、业务和业务之间的协作关系、流程和流程之间的互动关系，清晰展现物流、资金流、信息流，为信息系统软件开发提供全面准确的业务支持。数据编码是建立企业信息系统的基础，应不断完善数据标准化体系数据编码是建立企业信息系统的基础，也是关系到信息系统整体效果和成败的关键因素。在数据标准化体系建设中，一方面要自上而下分析企业数据类别，另一方面要借助系统规划和业务流程优化思想，梳理各部分的业务流程，自下而上提取基础数据。一般情况下，数据标准化体系建设应采取渐进式的策略，数据标准化进程与信息化项目建设进程同步，在保证速度的同时坚持标准化原则，以支持企业信息资源的充分共享与各子系统的整合，实现速度与标准并重，同时确保数据标准的实用性，防止数据标准化流于形式。在信息系统项目开发、管理过程中严格落实标准化工作信息系统集成是一项具有知识密集、资料密集、工作量大等特点的系统工程，信息系统项目中的需求调研、立项、招标、实施、验收、维护等工作必须严格按照国家有关法律法规和烟草行业相关的政策制度进行。此外，企业应在推进信息系统项目时做好以下几方面的标准化工作。信息指标体系标准化。信息指标体系是指一定范围内所有信息的标准，按其内在联系组成的、科学的有机整体。在管理层次和管理部门众多的情况下，只有统一和规范指标体系，才能使各系统和各个层次开发和实施的信息系统能够实现数据和信息的兼容与共享。信息系统开发标准化。信息系统开发标准化主要指在系统开发中遵守统一的系统设计规范、程序开发规范和项目管理规范。系统设计规范规定字段、数据库、程序和文档的命名规则及编制方法，以及应用程序界面的标准和风格等。程序开发规范要对应用程序的模块划分、标准程序流程的编写、对象或变量命名、数据校验及出错处理等作出规定。项目管理规范规

数据标准化.归一化处理

数据的标准化在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。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。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”

和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化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。新数据=（原数据-均值）/标准差 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，

数据标准化处理方法终审稿)

数据标准化处理方法文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

数据标准化处理方法在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化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。

新数据=（原数据-均值）/标准差 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。三、Decimal scaling小数定标标准化这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是： x'=x/(10*j)

数据标准化的原因及方法

数据标准化的原因及方法 (2011-01-21 20:43:34) 转载▼ 标签：杂谈一、为何要将数据标准化？由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。不同的单位常使系数的实践解释发生困难。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。二、数据标准化的方法： 1、对变量的离差标准化离差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的最小值，然后除以该变量的极差。即x’ik＝[x ik－Min (x k)]／R k 经过离差标准化后，各种变量的观察值的数值范围都将在〔0，1〕之间，并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。离差标准化是消除量纲（单位）影响和变异大小因素的影响的最简单的方法。有一些关系系数（例如绝对值指数尺度）在定义时就已经要求对数据进行离差标准化，但有些关系系数的计算公式却没有这样要求，当选用这类关系系数前，不妨先对数据进行标准化，看看分析的结果是否为有意义的变化。 2，对变量的标准差标准化标准差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。即 x’ik＝(x ik－)／s k 经过标准差标准化后，各变量将有约一半观察值的数值小于0，另一半观察值的数值大于0，变量的平均数为0，标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。对变量进行的标准差标准化可以消除量纲（单位）影响和变量自身变异的影响。但有人认为经过这种标准化后，原来数值较大的的观察值对分类结果的影响仍然占明显的优势，应该进一步消除大小因子的影响。尽管如此，它还是当前用得最多的数据标准化方法。 3，先对事例进行标准差标准化，再对变量进行标准差标准化第一步，先对事例进行标准差标准化，即将某事例中的观察值减去该事例的平均数，然后除以该事例的标准差。即 x’ik＝(x ik－)／s i 第二步，再对变量进行标准差标准化，即将某变量中的观察值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。即

数据仓库的数据标准化思路.docx

数据仓库的数据标准化思路数据标准化对于大型公司而言，各个下层子公司都使用自己本地的业务系统，当这些子公司数据往上汇总到总公司时，常常出现代码不一致，数据歧义等等各种各样的问题，在这种情况下，数据标准化就变得不得不行了。典型的例子，比如医院，大型医院往往包含多个分院，而分院都是用自己的业务系统。业务数据采集汇总后，发现数据结构及数据本身出现歧义，无法直接使用。因此，就不得不对本院及分院的业务数据进行标准化处理，避免歧义，使数据更真实可用，简单易理解。数据标准化处理应当注意两个关键点： 1.一号对应一对象。以病人为例，病人可能在各分院及本院都注册建档，因此同一病人可能在各分院都有不同的ID号，但数据采集到本院，与本院数据合并后，进行标准化处理，应保证此病人具有新的唯一ID号。同时需保留病人曾经的各分院及本院ID号，便于其他分院数据的关联（如分院的病人缴费数据需要关联原始分院号码，之后以标准化后唯一ID号，进入本院系统）。 2.事实数据标明数据来源。如病人缴费信息，因为缴费事实产生的位置不同，需要进行来源标注，分清本院及各分院，便于数据理解及之后的查询和统计。在构建DW时的数据标准化处理流程上，可以考虑通过以下方式来完成。标准化准备在标准化处理之前，需要对DW表格结构进行一些处理，使得标准化过程易于实施，也保证标准化的结果更易于理解。对于不同的表格上，所需新增的字段也不尽相同。下面分类进行说明：维表比如病人信息，科室信息，员工信息，设备信息等，新加字段如下：

事实表如病人缴费，医生处方，手术记录等，新加字段如下：数据标准化处理在数据标准化的处理过程中，也应分为两步进行处理，先进行维表的代码（如ID号）标准化，然后将事实表中的记录以标准化后的代码配合原来的事实信息（如缴费）及数据来源标记（哪个分院）采集到DW 标准事实表中。维表标准化 1.维表标准化以病人维表为例进行说明 2.将本院及各分院的维表数据采集到DW标准库的缓冲区（可将本院及各分院数据放置于缓冲区的不同用户下）

气象数据处理流程

气象数据处理流程 1.数据下载 1.1. 登录中国气象科学数据共享服务网 1.2. 注册用户 1.3. 1.4. 辐射度、1.5. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库（注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数）为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6

For j = 1 To 30 Windows("chengle.dbf").Activate Rows("1:1").Select Selection.AutoFilter Selection.AutoFilter Field:=5, Criteria1:=i Selection.AutoFilter Field:=6, Criteria1:=j Cells.Select Selection.Copy Workbooks.Add ActiveSheet.Paste Windows("chengle.dbf").Activate ", Title = " 3. 利用 3.1. 3.2. 选择分析→回归→非线性回归 3.3. 将辐射值设为因变量将经度（X）和纬度（Y）作为自变量，采用二次趋势面模型（f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2）进行回归，回归方法采用强迫引入法。如图，在模型表达式中输入模型方程。在参数中设置参数初始值

银行信贷数据标准化规范——业务数据(试行)模版

xxx村镇银行信贷数据标准化规范——业务数据（试行）第一章总则第一条为提高我行信贷数据质量，特制定本规范。在本行现有业务操作时，须遵循的关键数据标准化原则。第二条业务数据是指记录在我行计算机信息系统中反映我行业务经营事实的数据记录，包括客户管理、信贷系统等业务系统。第三条信贷数据标准化就是为保证统计报表的准确性、完整性和时效性，在统计工作中，统一制定、发布、实施和管理各种统计标准的活动。第四条信贷数据标准化规范是针对进入我行计算机信息系统对信贷业务进行录入、修改、提交等操作所涉及数据的规范性标准。第二章授信第五条授信授信是指本行对客户的表内外授信，包括本外币贷款、贸易融资、贴现、透支、票据承兑、担保、信用证等。第六条授信额度授信额度是指在对客户的风险和财务状况等进行综合

评估的基础上，一次性授予客户使之可以在一定时期内周转使用的若干信用的最高控制额度，贷款、贸易融资、透支、票据承兑、担保、信用证等信用余额合并计算（剔除保证金部分），即敞口授信额度。第七条单一客户授信单一客户授信是指对与我行已建立融资关系或拟建立融资关系单一客户，但与其他客户无关联关系的客户核定的授信额度。第八条关联客户授信关联客户授信是指对具有关联关系并与我行建立融资关系或拟建立融资关系的多个客户核定的授信额度。第三章担保方式第九条担保担保是指融资关系建立时，我行要求客户提供担保，以保障我行债权实现的法律行为。担保的范围包含债权本金、利息、复利、罚息、违约金、赔偿金、实现债权的费用和所有其他应付费用。第十条保证（一）保证，是指保证人和债权人约定，当债务人（融资客户）不履行债务时，保证人按照约定履行债务或者承担责任的行为。

数据的标准化处理及实际应用

数据的标准化处理及实际应用数据标准化处理是数据挖掘一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标即处于同一数量级，适合进行综合对比评价。极差法极差法是对原始数据的线性变换，首先计算指标值得最小值、最大值，计算极差，通过极差法将指标值映射到［0-1］之间。公式为：新数据=（原数据-极小值）/ （极大值-极小值） t ;r ? min 需= ~ max — frun Z-score 标准化法 SPSS默认的数据标准化方法即是Z得分法，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。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。公式为：其中卩为所有样本数据的均值，c为所有样本数据的标准差。数据标准化的另外一个实用之处在实际应用中，数据标准化不只是用于指标的可比性处理，还有一些非常实用的用处，利用标准化方法将指标归到最适于我们观测的范围，更加直观。且看案例：有一组数据，是学生参加某次社会公益活动的数据，其中有一指标为：在校综合评价指数，反映学生在校综合表现水平。

可以看出这个指标的范围为［0-140］,但这个范围不太符合我们在学校里的习惯，在学校里经常用［0-100］的百分制，60分以上基本认可为及格，现在这个范围不能直观的反映学生在校表现水平。此时，极差法是一个非常好的选择，我们可以将［0-140］数值，映射到［0-100］，便于直观对比学生的表现。公式为：（原数据-极小值）/ （极大值-极小值）*100 我们再来看看结果：

气象大数据资料

1 引言在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。

气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、