数据标准化方法
数据标准化方法
● 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：
i min i max min
X X X X X -'=- ● 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。
i
i X X μσ
-'= ● 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：
10
i
i j X X '= 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，我们用每个值除以1000（即，j=3），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：
11i X X e
-'=+ ● 模糊量化模式：
max min max min 11sin[*(X )]222i i X X X X X π-'=+--
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；
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
国家基础地理信息系统元数据标准(草案)
国家基础地理信息系统（NFGIS）元数据标准草案(初稿) 1. 主题内容与适用范围 本标准提供国家基础地理信息系统（NFGIS）元数据的内容，包括NFGIS数据的标识、内容、质量、状况及其他有关特征。本标准可用于对NFGIS数据集的全面描述、数据集编目及信息交换网络服务。 2. 参考标准 ISO 15046-15地理信息--元数据(CD 2.0) FGDC 地理空间数据元数据内容标准（CSDGM）v.2.0 3. 术语 3.1 元数据 是关于数据的数据，即关于数据的内容、质量、状况和其他特性的信息。也可译为描述数据或诠释数据。 3.2 元数据元素(元数据Element) 元数据最基本的信息单元。 3.3 元数据实体(元数据Entity) 同类元数据元素的集合。 3.4 元数据子集(元数据Section) 相互关联的元数据实体和元素的集合。 3.5 信息交换网络(Clearinghouse) 数据生产者、管理者和用户之间的分布式、电子连接的网络。 3.6 数据志(Lineage) 数据继承信息，包括获取或生产数据使用的原始资料说明、数据处理中的参数、步骤等情况及负责单位的有关信息等。 3.7 引用文献(Citation) 数据集引用或参考使用的资料、数据集、模型、文献等。 4. NFGIS 元数据层次结构和性质 4.1 元数据层次结构 本标准规定NFGIS元数据分为三层：元数据子集、元数据实体和元数据元素。 元数据元素是元数据的最基本的信息单元,元数据实体是同类元数据元素的集合，元数据子
集是相互关联的元数据实体和元素的集合。在同一个子集中，实体可以有两类即简单实体和复合实体，简单实体只包含元素，复合实体既包含简单实体又包含元素，同时复合实体与简单实体及构成这两种实体的元素之间具有继承关系。 4.2 元数据性质 本标准定义三种性质的元数据子集、实体和元素： 必选(Mandatory)──元数据的核心内容，适用于各种被描述对象，是元数据文件必须包含的子集、实体或元素。 一定条件下必选(Conditional )──针对不同的被描述对象特征元数据文件所必须提供的子集、实体或元素。 可选(Optional)──该子集、实体或元素是可选的，由用户决定是否将其包含在元数据文件中。 5. NFGIS 元数据分级和特征 5.1 元数据分级 本标准规定元数据分为两级，即： 基本元数据──提供地理数据源基本文档所需要的最少的元数据元素集。它包括回答下列问题的元数据元素: "是否有特定主题的数据集('什么')?"、"是否有特定地区的数据集('何处')?"、"是否有特定时段的数据集('何时')?" 以及"订购或了解数据集更多情况的联系人('谁')? 完全元数据──提供完整的地理数据源(单独的数据集、数据集系列、各种地理要素)文档所需要的必选的和可选的元数据元素集。它完整地定义全部元数据，以便标识、评价、摘录、使用和管理地理信息。 5.2 元数据特征 本元数据标准定义了8种特征： 5.2.1 名称 赋给元数据实体或元素的标记。 5.2.2 标识码 计算机中使用的定义每个元数据实体和元素的唯一代码。代码结构为： xx xx xx 前两位为元数据子集，两位数字码 中间两位为元数据实体/独立元素，两位数字码 后两位为元数据实体包含的元素，两位数字码
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。
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)
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。
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
地球化学-稀土元素标准化计算
表中数据为山东济南辉长岩、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 MJN0608MJNO607MJN0609MJN0606MYN0625MYN0625MYNO607 La21. 055 25. 570 27. 38476 371489. 451 337.975464,135 Ce20, 261 24. 837 124.673 66 340 369* 281 254, 902 341. 503 Pr18. 421 22. 421 ΞL E7952； 421 235. 789 164, 211 205. 263 Nd17. 880 32. 270 21. 370 46. 467 165. 739 114. 347 131.692 Sm14. 96717. 320 16. 60132.026 75. 163 50. 327 46. 993 EU13. 793 14. 4S3 19. 130 27÷41424.138 16.897 21, 379 Gd9. 732 11.290 IL 33S Ξ0.00035,961 25, 937 Γ 18,735 Tb8. 824 9. 626 9. 626 17. 112 Ξ8, 34219, 786 11. 230 Dy7. 953 8. 7019. 094 16. 024 24. 291 16. 811 7. 795 HO7. 067 7. 774 8. 12714. 311ΞC. S4S14. 841 6L 007 Er 5. 921 6. 6477. 130 12, 085 181852 12. 50S 5. 498 Tm 5. 098 5. 4&0 1 6. 275 10, &80 18, 039 IL 765 Γ 0. 490 Yb 5. 588 6. 059 6. 706 12. 294 18, 647 12. 471 6. 176 LU 5. 118 5. 118 5. 906 11. 024 16. 929IL 811 5. 906 表1-2
数据元的规范与标准化框架
数据元的规范与标准化框架 数据表示和管理的基本概念 .数据元 数据元是称之为数据的一个广义概念的特殊成员。总而言之，数据是事实、想法或命令的一种表示数据被收集、组织、记录、处理和存放在一个可检索的表中。数据还必须适用于以人工或自动方式进行交换、解释及加工处理。 有许多结构用于数据组织与管理，如数据合成、实体、文件、对象类、对象、记录、关联、关系、行、段、主体域、表以及元组。它们与数据元并不具有相似性，但可以包括或通过一些数据库实现或逻辑建模来等同于数据元的支持。 字节和位也是数据的构件，尽管它们被用于电子媒体中数据元的注册，但并不等同于数据元。在数据库中，数据元可以作为信息组(符号组、域)或字符列来处理。在的数据模型中，它是一个属性(见图)。在某特定的相关环境中被视为不可分割时，一个数据元则被作为一个单独的数据单位在自然界中，它是数据的单位，表示关于对象类的单独事实。(如:一个被赋值“”和“”的字符码表示了“雇员”这一对象类的婚姻状态的属性)。在其使用范围内，它不可能被分解为更多且具有有用含义的基本信息组。因而，数据元可被定义为在用户论述领域内是与用户相关的。数据元是自然界中对象类特性以电子或书面形式的表示。 表示 一个特性可由能够被人们解释的某一符号集来体现。一个单独的特性可由几个交替的数据元甚至数据元组(通常称之为数据合成，有时也称之为数据元集或数据元链)来表示。这样，一个特性可以由数据元组构成的数据合成或一个单独的数据元表征。 常用法 所有数据从业者和理论家都会涉及数据元的概念。无论用什么方法或技术，数据元都是整个软件开发生命周期（）的公用纽带。在的早期阶段，它们曾被视为实体(或对象类)的属性在的后期，具体的数据值被赋予它们的实例作为符号组或字符列。在的任一阶段，对于软件的生产者和用户来说，数据元是可识别的数据元是数据共享和共同持有的最小单元。一些数据元得以共享的信息系统成分有)企业信息模型)数据模型)数据流程图)数据库设计(模式、文件、表格))接口规范)计算机程序 1.2.1数据模型中的数据元 在数据建模出现之前，“数据元”这个术语已被普遍使用。用于表示指导企业商务信息的数据单元传统上被称之为数据元。数据建模的演进就是为捕捉这些数据表示的语义提供一种有效的方法。图描述了用于中的数据元结构和术语与一些更为传统数据建模术语的关联在一个
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。
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
大数据标准体系
附件1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1 基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺 2 术语信息技术大数据术语已申报 3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报 4 数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布 5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布 6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布 7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布 8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布 9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布 10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布 11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布 12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布 13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布 14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批 15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批 16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批 17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批 18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批
《元数据的作用 [元数据的构成方式]》
《元数据的作用[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以进行有选择的增加。例如，描述空间信息资源时，可以增加空间参照系、图示表达等元数据实体，描述科学数据资源时需要增加数据质量等元数据实体。 二是对信息资源的获取方式进行描述。包括信息资源的分发者信息、信息资源的在线获取地址信息等。通过提供分发者联系信息，使用者可以直接联系信息资源的分发部门，这对于不能直接在网络上进行数据交换的信息资源获取非常有效。其次，使用者还可以通过信息资源的在线地址来下载、查询、浏览信息资源。使用者甚至可以提供专门的电子订单处理系统，并将入口信息加入到元数据内容中，方便
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
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：
大数据标准体系
附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布
11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺