数据标准化的几种方法

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。在SPSS中依次点击Analyze Descriptive Descriptive 点击Save standardized values as varianles即可。

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

元数据的概念

元数据的概念元数据（Metadata）,即关于数据的数据,是对数据和信息资源进行描述的信息。通常认为,元数据是为了更为有效地管理和使用数据而对它进行说明的信息。所以元数据与其描述的数据内容有着密切联系,不同领域的数据的元数据在内容上差异很大。地理空间数据的元数据是地理空间的空间数据和属性数据以外的描述地理信息空间数据集的内容、质量、状态和其它特性的一类数据,它是实现地理空间信息共享的核心标准之一。其中,对空间数据某一特征的描述,称为一个空间元数据元素。空间元数据是一个由若干复杂或简单的元数据项组成的集合。它与非空间元数据的主要区别在于其内容中包含大量与空间位置有关的描述性信息。研究元数据的作用和意义元数据可用来帮助数据提供者和数据使用者解决数据转换、沟通和理解的问题。归纳起来,元数据主要有下列几个方面的作用： 1)、用来组织、管理和维护空间数据,建立数据文档,并保证即使其主要工作人员退休或调离时,也不会失去对数据情况的了解 2)、提供数据存储、数据分类、数据内容、数据质量及数据分发等方面的信息,帮助数据使用者查询检索所需地理空间数据 3)、用来建立空间信息的数据目录和数据交换中心,提供通过网络对数据进行查询检索的方法或途径,以及与数据交换和传输有关的辅助信息 4)、通过空间元数据,人们可以接受并理解空间信息,帮助数据使用者了解数据, 以便就数据是否能满足其需求作出正确的判断并与自己的空间信息集成在一起,进行不同方面的科学分析和决策。元数据是使数据充分发挥作用的重要条件之一。它可以用于许多方面,包括数据文档建立、数据发布、数据浏览、数据转换等。元数据对于促进数据的管理、使用和共享均有重要的作用。元数据对于建立空间数据交换网络是十分重要的,往往网络中心通过设在中心的元数据库可以实时地连接各个分发数据的分节点元数据库,帮助潜在的用户找到其特定应用所需要的数据,实现数据共享。一个完整的元数据系统通常包括三部分,即元数据标准、元数据管理工具和元数据库。不同的元数据库可能采用不同的管理工具,唯一能够在不同数据管理软件间交换元数据的途径是统一元数据标准,只有在统一的标准前提下,才能跨越操作系统平台和数据库软件平台进行数据的互操作,实现数据共享。 DIF 元数据标准

数据管理办法.doc

数据管理办法第一章总则第一条为适应集团信息化发展要求,充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务，保证各类信息合理、有序流动和信息安全，确保集团信息化建设快速协调有序安全发展，根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》（中平〔2013〕188号）、等规定，特制定本管理办法。第二条本办法适用于集团各职能部室，直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位（以下简称各单位）。第二章管理范围第三条本办法管理范围包括：各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据，以及为其提供支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。第三章组织机构和工作机制第四条集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层，负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法，负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室（以下简称集团信息办）负责集团数据管理的监督、检查和考核，指导集团数据管理工作，查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理

工作。中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司（以下简称信通公司）作为技术支撑及运维部门，负责集团数据中心的运维和运营工作。第四章数据分级管理第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队（车间）级应用系统和数据分别制定管理标准。第六条集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队（车间）级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。第五章数据标准管理第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。第八条数据编码和接口标准应符合以下要求：（一）数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性；

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

(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。

XX银行数据标准管理办法

XX数据标准管理办法第一章总则第一条为规范我行数据标准管理工作，明确管理职责，推动数据标准在业务领域和技术领域的应用，提高我行整体业务运行和管理效率，提升IT实施能力，特制定本办法。第二条本办法适用于我行及分支机构所有与数据标准有关的管理活动，包括数据标准的制定、评审、发布、执行、变更及复审等工作。第三条本办法所称数据标准，是指针对我行各种重要数据制定的规范性文件，以确保这些重要数据在全行内外共同使用和交换中的一致性和准确性，是实施数据治理、提升数据质量的重要基础。第四条本办法所称重要数据，是指我行跨业务部门或跨系统多处使用的数据。第五条数据标准按照数据加工程度划分为基础类数据标准和分析类数据标准两大类型，本办法主要针对基础类数据标准。第六条本办法所称基础类数据，是指日常业务开展过程中所产生的具有共同业务特征的基础性数据，可进一步划分为不同的数据主题，包括客户、产品、协议、交易、资产、财务、

地址、组织、渠道、营销十个数据主题。第七条数据标准内容可以划分为业务和技术两部分：（一）业务规范是指从业务层面对数据的统一定义，包括数据项的业务涵义和数据项处理加工的业务规则等；（二）技术规范是指从技术实现层面对数据的统一规范和定义，包括字段长度、数据格式等。第八条XX银行数据标准制定遵循以下原则：（一）以业务为导向。基于我行实际业务情况制定数据标准，并根据业务需求分阶段推进制定工作。（二）全面性及完整性。数据标准立足于我行整体业务架构，覆盖未来所有经营范围内的相关业务。（三）前瞻性及科学性。既满足现阶段业务需求，更应结合国内外先进经验，考虑未来我行业务类型逐步发展所带来的数据标准需求。（四）遵循外部标准。充分遵循各类成熟的外部标准，并按照国家标准/国际标准、金融行业标准、监管报送要求的顺序进行采纳。第九条我行数据标准信息项及代码的选择遵循以下准入原则：（一）已有的内外部成文规范纳入数据标准，包括：行业、国家或国际组织正式发布的数据标准；监管部门管理指引、监管统计规范等已经明确提出要求的相关数据规范；行内

[数据元标准化基本方法]数据标准化方法

[数据元标准化基本方法]数据标准化方法公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。数据标准化工作是信息系统建设的基础工作。数据工作的无规则性，必然会导致系统的低效能和资源的浪费。长期以来，我国公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划，在国家层面上缺乏对公共卫生数据的标准定义与规范，导致了不同系统之间的数据难以交换、共享，也造成了资源的极大浪费。公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。数据元基本概念与结构

数据元可定义为通过标识、定义、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元，在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元，一般由对象类词、特性类词和表示三部分组成。（1）对象类词: 是指人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物，如: 人、家庭、医疗机构、观察与干预等。（2）特性类词: 是某个对象的一个特征。例如，人这个对象类可以具有很多特征，如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。（3）表示是值域、数据类型的组合，必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码，如国际疾病分类（ICD-10），也可能是一个取值范围，如身高的取值。对象往往有多个特性，对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。例如，人这个“对象”可以有性别、身高、出生日期等多个“特性”，将它与其中的某一个特性结合在一起就组成一个“数据元概念”，如人―性别、人―身高和人―出生日期等都是数据元概念的例子。

《公用数据元目录》标准

科学数据共享通用标准培训系列教材《公用数据元目录》标准培训教材科学数据共享工程办公室 2005年12月

目录目录.................................................................................................................................- 2 - 一、编制背景.....................................................................................................................- 3 - 二、编制思路.....................................................................................................................- 3 - （一）、国内外数据元标准化情况............................................................................- 4 - （二）、本标准的解决思路........................................................................................- 4 - （三）、本标准的解决方案........................................................................................- 5 - （四）、本标准与其他标准的关系............................................................................- 5 - （五）、本标准的适用范围........................................................................................- 6 - 三、标准总体结构.............................................................................................................- 6 - 四、标准内容要点解析......................................................................................................- 7 - （一）、范围...............................................................................................................- 7 - （二）、术语和定义....................................................................................................- 7 - （三）、数据元的表达格式........................................................................................- 8 - （四）、数据元值的表示方法....................................................................................- 8 - （五）、数据元分组..................................................................................................- 10 - （六）、数据元目录..................................................................................................- 11 - （七）、数据元维护与管理......................................................................................- 11 - （八）、数据元索引..................................................................................................- 11 - 五、标准使用...................................................................................................................- 12 - （一）、数据元目录系统的建立..............................................................................- 12 - （二）、数据元注册系统的建立..............................................................................- 13 - （三）、领域公用数据元目录的制定......................................................................- 13 - (四)、常见问题.........................................................................................................- 19 -

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

银行数据管理办法

XX银行数据管理办法第一章总则第一条为了提高我行经营管理的信息化水平，贯彻执行数据管理体系规划，规范数据管理和具体实施流程，加强各级经营管理机构的数据管理和应用能力，树立和发挥数据的资产价值，特制定本办法。第二条本办法适用于我行企业数据架构管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、元数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理、数据基础平台管理、数据应用以及数据需求与规划管理共十项数据管理领域的管理活动。第三条本办法所指数据是在我行经营管理和日常操作中通过计算机系统形成和存储的数据，可以分为内部数据和外部数据，内部数据指我行业务运营管理过程中产生的数据，外部数据指从我行以外的来源取得的数据。第四条我行数据管理体系建设的总体方针如下：（一）提供可用、可信数据，打造可靠的应用基础。（二）围绕数据应用、价值呈现推动数据管理建设。（三）以高效的应用服务能力，支持全行业务发展和创新。第五条本办法是指导全行数据管理活动的纲领，是建立、完善和落实数据管理体系的基础，我行数据管理制度和细则都应在本办法规定的基础上制定。第二章组织与职责第六条数据管理组织架构是通过建立与全行数据管理

和应用工作相适应的组织机构和岗位，并明确各层级权责，保持内部沟通顺畅，确保全行数据管理战略的实施。我行数据管理组织的构成分为三个层次，自上而下划分为决策层、管理协调层以及执行层。第七条数据管理决策层是全行数据管理的最高决策机构，由信息科技指导委员会、信息科技管理委员会组成。信息科技指导委员会的主要职责包括：（一）审批全行数据管理整体方针和策略。（二）定期听取信息科技管理委员会对数据管理工作的汇报。信息科技管理委员会的主要职责包括：（一）审议数据战略目标和策略、体系规划、政策制度以及数据管理领域的重大事项。（二）统筹资源，协调解决数据管理领域重大事项。（三）对全行数据管理工作进行监督评价。第八条数据管理协调层是数据管理各领域工作的直接领导与组织部门，设立数据管理领导小组及秘书。数据管理领导小组设组长、副组长各一人，及小组成员若干。组长由信息科技部负责人担任，副组长由资产负债管理部负责人担任；小组成员由软件开发中心、数据中心、电子银行中心、公司银行部、个人银行部、小微企业银行部、小企业信贷中心、信贷监控部、评审部、国际业务部、票据业务部、资金部、信用卡部、财务部、会计结算部、风险管理部、资产管理部、稽核部、合规部、人力资源部和运营管理部负责人担任。数据管理领导小组的主要职责包括：（一）负责组织各领域业务专家、总行各部门及分支机构开展数据管理相关工作，包括但不限于数据质量管理、数据标准管理等方面内容；协调并推进数据管理相关工作并监督落实，发布数据管理相关文件并向上汇报。（二）针对特殊任务组建专项小组并予以指导。（三）对于数据管理领域的重大事项，由数据管理领导小

数据标准化的几种方法

数据标准化的几种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。在SPSS中依次点击Analyze Descriptive Descriptive 点击Save standardized values as varianles即可。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

元数据的构成方式

元数据的构成方式（徐枫宦茂盛）通过元数据的描述，能够使信息资源的使用者了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息。元数据是关于数据的数据，在建立信息资源目录体系的过程中，元数据主要是对信息资源从外部特征进行而非从内部结构进行描述。通俗地讲，元数据就是信息资源的标签或卡片，通过元数据的描述，可以使信息资源的使用者能够了解数据的内容、特征、作用、获取方式等信息，能够对信息资源是否满足特定的应用需求做出适当的评价，并根据评价的结果决定是否采取进一步的措施来获取该信息资源。元数据是信息资源目录体系建立的基础，构建一个信息资源目录体系首要和基础性的工作就是建立描述各个信息资源的元数据库，元数据库中存储的是描述各种来源、各种类型的信息资源的描述信息。无论用户以何种方式查询信息资源目录，包括以分类目录的形式进行查询、或者以多关键词的形式进行查询，其本质都是对后台元数据库的检索，只是从表现层提供了不同形式的人机查询接口。根据所描述的信息资源对象的不同，可以建立不同的元数据库，分别对各类信息资源进行描述。

元数据的组成为能够对信息资源进行准确和高效的描述，元数据本身具有自身的逻辑结构。一般来说，元数据本身是层次化、树状结构的。处于树状结构最底端的叶子节点称之为元数据元素，包含了元数据元素的节点称之为元数据实体，当然元数据实体也可以只包含元数据实体。根据实际需求，元数据实体或者元数据元素可以多次出现。例如，信息资源可以有不同的分类，可以按照信息资源的来源进行分类，也可以按照信息资源的不同应用主题进行分类，因此，“信息资源分类”元数据实体就可以出现多次。元数据一般分三个方面对信息资源进行描述。一是对信息资源基本内容的描述。包括信息资源的标题、摘要、关键词等基本信息。标题是信息资源的名称，通过标题使用者能够初步掌握信息资源的基本范围。其次，使用者可以通过摘要，了解信息资源的主要内容、用途等各种信息。一般情况下，用户主要通过摘要作为信息资源适用性评价的主要依据。所以，在信息资源元数据的著录过程中，摘要的填写一般都由专业人员完成，只有专业人员才能够对信息资源的内容有准确的把握和深入的理解，能够提供有关信息资源内容的更加权威的解释。根据信息资源对象的不同，描述信息资源基本内容的元数据实体和元数据元素还可

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。

元数据的标准

元数据的标准 1、数字图书馆资源组织框架 2. 元数据开发应用框架元数据的基本意义Metadata（元数据）是“关于数据的数据”；元数据为各种形态的数字化信息单元和资源集合提供规范、普遍的描述方法和检索工具；元数据为分布的、由多种数字化资源有机构成的信息体系（如数字图书馆）提供整合的工具与纽带。离开元数据的数字图书馆将是一盘散沙，将无法提供有效的检索和处理。 3. 元数据应用环境 3.1 Metadata的应用目的（1）确认和检索（Discovery andentification），主要致力于如何帮助人们检索和确认所需要的资源，数据元素往往限于作者、标题、主题、位置等简单信息，Dublin Core是其典型代表。（2）著录描述（Cataloging），用于对数据单元进行详细、全面的著录描述，数据元素囊括内容、载体、位置与获取方式、制作与利用方法、甚至相关数据单元方面等，数据元素数量往往较多，MARC、GILS和FGDC/CSDGM是这类Metadata的典型代表。（3）资源管理（Resource Administration），支持资源的存储和使用管理，数据元素除比较全面的著录描述信息外，还往往包括权利管理（Rights/Privacy Management）、电子签名（Digital Signature）、资源评鉴（Seal of Approval/Rating）、使用管理（Access Management）、支付审计（Payment and Accounting）等方面的信息。（4）资源保护与长期保存（Preservation and Archiving），支持对资源进行长期保存，数据元素除对资源进行描述和确认外，往往包括详细的格式信息、制作信息、保护条件、转换方式（Migration Methods）、保存责任等内容。 3.2 Metadata在不同领域的应用根据不同领域的数据特点和应用需要，90年代以来，许多Metadata格式在各个不同领域出现例如：网络资源：Dublin Core、IAFA Template、CDF、Web Collections 文献资料：MARC（with 856 Field），Dublic Core 人文科学：TEI Header 社会科学数据集：ICPSR SGML Codebook 博物馆与艺术作品：CIMI、CDWA、RLG REACH Element Set、VRA Core 政府信息：GILS 地理空间信息：FGDC/CSDGM 数字图像：MOA2 metadata、CDL metadata、Open Archives Format、VRA Core、NISO/CLIR/RLG Technical Metadata for Images 档案库与资源集合：EAD 技术报告：RFC 1807 连续图像：MPEG-7 3.3 Metadata格式的应用程度不同领域的Metadata处于不同的标准化阶段：在网络资源描述方面，Dublin Core经过多年国际性努力，已经成为一个广为接受和应用的事实标准；在政府信息方面，由于美国政府大力推动和有关法律、标准的实行，GILS已经

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

(完整版)用友集团主数据标准管理办法(试行)

用友集团主数据标准管理办法（试行）签发人: 王家亮签发时间: 2014年06月16日时效: 自发文之日起生效授权: 全体员工第一章总则第101条为加强集团信息管理标准化，明确用友主数据分类标准及制定的管理机构、协作机构，特制订本管理办法。第102条本办法适用于集团本部、股份公司（含下属分支机构）、控股子公司（含下属分支机构）、集团直属业务中心，以下均简称"成员机构"。第103条释义 a)主数据（Master Data简称MD）在企业各系统中交互共享、表示实体对象的基准数据。 b)主数据管理(Master Data Management简称MDM) 保证系统之间主数据的实时性、完整性和有效性的一组约束和方法。第二章主数据标准管理第201条管理原则 a)标准统一 1.主数据标准包括数据名称、分类、编码、主要提供机构、应用范围及对象、数据主要结构、各字段类

型及含义、数据使用的方法、输入输出关系、新旧数据标准对照关系等。 2.标准制定考虑全集团所有业务类型的需要，同一主数据在各系统中名称、编码、分级分类、数据结构相同，确保数据衔接传递及归集分析规范化、标准化。 3.主数据标准是各信息系统使用、开发、升级、整合统一遵循的法则，确保数据描述的一致性和科学性，避免歧义及理解偏差。 4.主数据标准是公司审核各信息平台的重要依据和评价方法，凡未严格遵循及执行标准的系统，公司有权利和义务终止其运行并进行整改。 b)主数据标准与业务流程分离，主数据标准不受业务流程变化影响。 c)分层归口管理 1.根据主数据特性及部门职责，分层划分主数据标准的归口管理部门（或人员）。 2.集团级部门牵头组建小组制定主数据标准与规范。 3.子公司（含业务部门）参与制定标准规范并落实执行。 4.最终用户（主数据归口管理人员）进行主数据操作实现。

地球化学-稀土元素标准化计算

表中数据为辉长岩、沂南花岗岩7件样品的REE组成(ppm) 1，用球粒陨石值对样品的REE组成进行标准化，作其分配模式图，对图件中表达的地球化学特征进行说明； 2，计算各样品的Eu/Eu*，并对其地球化学意义进行说明； ,3，假设辉长岩中造岩矿物的组成为：CPX45%，PL35%，OL20%。结合课件中提供的REE在矿物和熔体间的分配系数，计算与辉长岩平衡的熔体的REE组成，并作REE配分模式图。

解答： 1，如下表1-1为常用球粒陨石和原始地幔稀土元素组成，我采用C1 球粒陨石数据（Sun & McDonough,1989）对样品的REE进行标准化，得到了下表1-2，再根据对样品REE标准化的数据进行作样品的分配模式图，得到了图1-1 表1-1

表1-2 图1-1 通过对样品配分模式图进行分析可知道，沂南花岗岩样品中富集轻稀土元素而亏损重稀土元素，这与花岗岩的成分岩性有一定关系，花岗岩为酸性岩，主要矿物为长石、石英和云母，而这矿物主要富集轻稀土元素，并且从图中可以看出Eu的负异常，说明在岩浆结晶形成花岗岩之前就有长石结晶出来，使岩浆呈Eu 的负异常。辉长岩的样品配分模式图表现出来的富集轻稀土元素没有沂南花岗岩样品那么显著，富集程度较低，这也与辉长岩的岩性成分有关，辉长岩中主要矿物为辉石和长石，长石富集轻稀土元素较为显著，而辉石相对较富集重稀土元素，

但程度不是很显著，所以岩石总体表现较为富集轻稀土元素，但程度不是那么显著。并且从图中可以看出Eu的正异常，只是不是很显著，说明长石结晶出来使岩石呈Eu的正异常。 2，Eu/Eu*=2×Eu/(Sm+Gd)(其中Eu、Sm、Gd都是为球粒陨石标准化值)，根据这个求出各样品中的Eu/Eu*，如下表1-3：表1-3 由上表中的Eu/Eu*值可知的辉长岩为Eu的正异常，说明在岩浆结晶时，长石和辉石先结晶出去形成辉长岩，而长石中富集Eu元素，所以在辉长岩中Eu 为正异常，而后期岩浆因长石的结晶分异而呈Eu的负异常，并且逐渐向酸性过渡，结晶形成酸性岩。可以推测这样品为同源岩浆所形成，主要是形成时间不同导致Eu异常不同和岩性的不同。 3，根据课件可查出REE在CPX、PL、OL等矿物和熔体间的分配系数，如下表1-4：

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

数据元标准化基本方法

数据元标准化基本方法刘丽华金水高王骏胡凯公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。数据标准化工作是信息系统建设的基础工作。数据工作的无规则性，必然会导致系统的低效能和资源的浪费。长期以来，我国公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划，在国家层面上缺乏对公共卫生数据的标准定义与规范，导致了不同系统之间的数据难以交换、共享，也造成了资源的极大浪费。公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。数据元基本概念与结构数据元可定义为通过标识、定义、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元，在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元，一般由对象类词、特性类词和表示三部分组成。（1）对象类词: 是指人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物，如: 人、家庭、医疗机构、观察与干预等。（2）特性类词: 是某个对象的一个特征。例如，人这个对象类可以具有很多特征，如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。（3）表示是值域、数据类型的组合，必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码，如国际疾病分类（ICD-10），也可能是一个取值范围，如身高的取值。对象往往有多个特性，对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。例如，人这个“对象”可以有性别、身高、出生日期等多个“特性”，将它与其中的某一个特性结合在一起就组成一个“数据元概念”，如人—性别、人—身高和人—出生日期等都是数据元概念的例子。数据元是数据元概念与值域的结合。即一个特定的数据元概念与一个特定的值域结合创建一个数据元。例如在儿童营养监测中，定义的一个数据元概念“儿童身高”，与身高的表示值域结合，构成数据元“儿童身高的测量值”; 而与儿童身高的平均水平值域结合，则构成“儿童身高的平均值”这个数据元。显然，这是两个不同的数据元。数据元概念与数据元之间存在一对多的关系，即一个数据元概念与不同的表示组合后可以生成不同的数据元。