数据标准化是数据处理过程中的一个重要步骤，它对于提高数据分析的质量和效率至关重要。以下是数据标准化的主要作用：
提升模型算法性能：
通过消除不同量级带来的影响，使模型更加关注数据的本质特征。
加快模型训练速度：
标准化数据可以加速模型收敛，因为优化算法在处理标准化后的数据时步长更均匀。
提高数据可解释性：
标准化后的数据在不同特征间提供了可比性，使得数据分析更加准确和可解释。
避免或减少算法偏见：
标准化处理通过调整各特征的尺度，减少了算法在面对不同规模特征时的偏差。
增强模型的泛化能力：
标准化处理有助于增强模型对新数据的适应能力。
保证数据质量：
数据标准化可以确保数据可信可靠，让企业用得放心。
促进数据共享：
统一的数据标准可以促进数据在各个行业和地区之间畅通无阻。
保护隐私：
标准化为数据安全加装了“防盗门”，确保在交易过程中个人隐私和安全不被侵犯。
消除数据壁垒：
数据标准化有助于规范化管理数据资产，消除各部门间的数据壁垒。
支持业务流程规范化：
数据标准化支持业务流程的规范化，提高数据处理效率和数据平台管理效率。
数据标准化可以通过多种方法实现，如最小-最大标准化、Z-score标准化等，目的是将数据转换到一定的范围或分布，以便于进行比较分析和加权。