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）
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μ为所有样本数据的均值，σ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：
此时，[0-100]的范围非常符合我们日常的比较标准，能直观的反映学生的在校综合表现，已经达到目的。
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。
《标准化试点示范项目管理办法》政策解读
《标准化试点示范项目管理办法》政策解读 2020年3月23日，青岛市市场监督管理局印发了《标准化试点示范项目管理办法》（青市监规〔2020〕1号）， 现将有关内容解读如下： 一、背景和依据 标准化试点示范是制修订和实施推广标准的重要手段。试点是指通过建立科学合理适用的标准体系，实现对区域或组织标准化管理模式的创新，提升经济社会效益；示范是指将标准化试点中取得的成功经验、创新成果等进行推广，起到典型引导作用。1996年以来，原质检总局、国家标准委和市场监管总局在全国范围内开展了11类6000余项的标准化试点示范项目建设，内容涵盖了农业、工业、服务业、社会事业等领域。2015年以来，原山东省质监局和省市场监管局组织了近1000项试点示范。截止目前，我市承担了60项国家级、150余项省级试点示范项目，有9类项目我市都是全国率先开展，为全市标准化工作创新发展起到了很好的示范和推广作用。 2018年1月1日实施的新《标准化法》第三十一条规定，“县级以上人民政府应当支持开展标准化试点示范和宣传工作”，为设立市级和区（市）级标准化试点示范建设提供了法律依据。2017年以来，我市有关区（市）政府如崂山、城阳和莱西等，相继出台了对青岛市级标准化试点示范项目进行资助奖励的政策。为贯彻《标准化法》的要求，有必要
组织开展市级标准化试点示范项目建设，为规范项目管理， 市市场监督管理局组织制定了《标准化试点示范项目管理办 法》。 二、制定依据 2018年1月1日实施的新《标准化法》第三十一条规定，“县级以上人民政府应当支持开展标准化试点示范和宣传 工作”，为标准化试点示范建设提供了法律依据。 市政府《青岛市“标准化+”发展规划 (2016—2020年)》第四部分重点工程（一）标准化项目试点示范工程。积极参与国家、省高端装备制造业、新型城镇化、服务业、社会管理与公共服务业、内贸流通改革、农业标准化示范区、美丽（生态文明）乡村等标准化试点示范项目建设，开展军民融合创新示范区标准化建设，开展《企业标准体系》系列标准实施和企业标准化良好行为创建。通过试点总结和经验推广，树立一批标准化项目典范和标杆，引领全市标准化工作 整体水平的提升。 三、主要内容 《标准化试点示范项目管理办法》包括总则、管理职责、试点项目管理、示范项目管理、监督管理、附则，共6章23条，规定了标准化试点示范项目类别、申报、立项、建设、验收、监督等工作，同时对国家级和省级的试点示范项目的申报、管理等工作进行了规范。 四、相关内容解读 （一）办法的实施日期及有效期？
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
我国标准化存在的问题和发展对策
摘要：目前，我国标准化工作取得了巨大成绩，为促进我国经济社会又好又快发展提供了有效支撑，但同时也存在诸多不适应经济社会发展的薄弱环节。文章针对当前我国标准化工作中存在的不足，建议综合考虑我国的经济发展实际以及标准化工作的基础条件，针对不同问题采取不同对策。 关键词：标准化；质量检测；技术创新；市场准入和准出制度研究标准化工作中存在的问题，有助于科学地评价标准化工作的成绩，为今后进一步完善标准化工作提供重要参考依据；同时通过对存在的问题进行分析，寻找相关对策，有助于全面提高全社会特别是标准化相关部门及企业的标准化意识和标准化水平，促进经济社会又好又快发展。 一、我国标准化工作的现状分析 （一）标准化工作的成就 经过多年发展，我国标准化管理体制和标准修订机制逐步完善，市场主体和社会各界参与标准化活动的能力和意识普遍提高。近年来，国家标准委会同各行业部门对国家标准进行全面清理，共废止原国家标准2500多项，修订国家标准9500多项，下达国家标准制修订计划项目2万项，标准化工作领域不断拓展，标准制修订速度和质量明显提高。截至2009年6月30日，全国的国家标准总数为23843项，正在制修订中的国家标准12726项，国家标准的采标率达到68%。初步确立了国家标准体系，初步解决了标准的老化、缺失、水平低等问题，使国家标准的标龄缩短到5年以内，基本形成了由国家标准、行
业标准、地方标准和企业标准组成的覆盖一、二、三产业的我国标准体系，经济社会效益日益显著。 近年来，我国标准化工作的国际交流与合作取得突破，在国级标准化活动中的地位和作用明显提升。截至目前，我国共承担35个ISO （国际标准化组织）、IEC（国际电工委员会）技术机构秘书处，担任22个ISO、IEC技术机构主席和副主席；以我国为主提出或主导制定的国际标准草案180项，其中已被批准为国际标准的73项；在ISO 和IEC注册的专家人数达到800余人。同时，我国已经正式成为国际标准化组织常任理事国，标志着我国在国际标准化组织核心议事层获得了较为充分的话语权，实现了我国标准化工作在国际交流与合作中的的历史性突破。 我国标准化工作取得的巨大成绩，为促进我国经济社会又好又快发展提供了有效支撑。 （二）存在的问题 虽然我国标准化工作取得了较大成绩，但同时也存在诸多不适应经济社会发展的薄弱环节，与国家战略部署以及产业发展和市场需求相比，仍有较大差距。
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。
标准化相关政策和基础知识
标准化相关政策和基础知识 1.《中华人民共和国标准化法》由中华人民共和国第七届全国人民代表大会常务委员会第五次会议于1988年12月29日通过，1989年4月1日起实施。 2.《中华人民共和国标准化法》分为五章二十六条，其主要内容是：确定了标准化管理体制，规定了制定标准的对象与原则以及实施标准的要求，明确了违法行为的法律责任和处罚办法。 3.《中华人民共和国标准化法》将我国标准分为国家标准、行业标准、地方标准、企业标准四级。 4. 《中华人民共和国标准化法的实施条例》由国务院制定，于1990年4月6日发布，条例自发布之日起实施。 5. 我国的国家标准由国务院标准化行政主管部门制定；行业标准由国务院有关行政主管部门制定；地方标准由省、自治区和直辖市标准化行政主管部门制定；企业标准由企业自己制定。 6. 国家标准、行业标准分为强制性标准和推荐性标准。保障人体健康，人身、财产安全的标准和法律、行政法规规定强制执行的标准是强制性标准；其他标准是推荐性标准。 7. 标准是“为了在一定的范围内获得最佳秩序，经协商一致制定并由公认机构批准，共同使用的和重复使用的一种规范性文件。” 。 注1：标准宜以科学、技术和经验的综合成果为基础，以促进最佳的共同效益为目的。 8. 标准化是“为了在一定范围内获得最佳秩序，对现实问题或潜在问题制定共同使用的和重复使用的条款的活动。”。 注1：上述活动主要包括编制、发布和实施标准的过程。 注2：标准化的主要作用在于为了其预期目的改进产品、过程或服务的适用性，防止贸易壁垒，并促进技术合作。 9. “通过制定、发布和实施标准，达到统一”是标准化的实质。“获得一定范围内的最佳秩序和最大社会效益”则是标准化的目的。 10. 在国民经济的各个领域中，凡具有多次重复使用和需要制定标准的具体产品，以及各种定额、规划、要求、方法、概念等，都可成为标准化对象。 11. 标准化（的）对象是“需要标准化的主题。”。 注1：在本部分中使用的“产品、过程或服务”的表述，含有对标准化对象的广义理解，宜等同理解为包括如材料、元件、设备、系统、接口、协议、程序、功能、方法或活动。 注2：标准化可以限定在任何对象的特定方面，例如，可以对鞋子的尺码和耐用性分别标准化。 12. 标准代号中的“T”是推荐的意思。例如：YZ/T0048-2002《邮政局所标志》系指该标准为推荐性标准。值得注意的是“T”的读音为汉语拼音中的“tui”。 13．制定标准是指标准制定部门对需要制定标准的项目，编制计划, 组织草拟、审批、编号、发布的活动。它是标准化工作任务之一,也是标准化活动的起点。 14．“备案”是指一项标准在其发布后，负责制定标准的部门或单位，将该项标准文本及有关材料，送标准化行政主管部门及有关行政主管部门存案以备查考的活动。 15．“复审”是指对使用一定时期后的标准，由其制定部门根据我国科学技术的发展和经济建设的需要，对标准的技术内容和指标水平所进行的重新审核，以确认标准有效性的活动。 16．标准的实施是指有组织、有计划、有措施地贯彻执行标准的活动，是标准制定部门、使用部门或企业将标准规定的内容贯彻到生产、流通、使用等领域中去的过程。它是标准化工作的任务之一。 17.标准实施监督是国家行政机关对标准贯彻执行情况进行督促、检查、处理的活动。它是政府标准化行政主管部门和其他有关行政主管部门领导和管理标准化活动的重要手段，
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。
标准化厂房政策
企业建标准化厂房政府每平米补贴15元 近日，市政府办公室发文要求，全市企业要推进标准化厂房建设。按照文件精神，园区标准厂房建设原则上在三层及以上，市政府鼓励和引导各类企业、组织及自然人投资建设标准厂房，新建标准化厂房将给予每平方米15元补贴。市经信委相关人士表示，此举主要为了提高园区土地利用率，同时缓解入园企业自建厂房负担。 什么是标准厂房？ 市政府相关人士表示，标准厂房建设必须符合科学化、规范化、功能化、市场化的要求。 科学化布局——标准厂房建设规划必须由园区统一进行规划，合理确定园区标准厂房建设总体布局、规模以及有关配套设施，还要围绕产业特性、行业特点、企业特征进行规划建设，突出标准厂房建设的实用性，特别是建设起步晚的园区，标准厂房要集中建设在园区核心片区或相应功能区。
规范化建设——除有特殊要求行业及企业外，园区标准厂房建设原则上在三层及以上，园区标准厂房建成后，经验收合格，方可投入使用。功能化配套——除标准厂房集中区域内的基础配套设施应满足入驻企业生产经营基本需要外，还可根据需要建设供入园企业共享的职工生活配套设施和商务办公、产品检测、技术服务等公共服务平台。 市场化运作——除园区自筹资金建设外，鼓励各类资本参与园区标准厂房建设，并在有条件的地区探索工业地产开发运作模式；园区标准厂房建成后，采用建、租、售相结合的市场化运作，及时建立管理运营机构，为入驻企业提供物业管理、生活后勤等方面优质高效的综合服务。 多种建设模式 市经信委相关负责人介绍说，标准厂房建设将坚持“谁投资、谁所有、谁受益”的原则，鼓励和引导各类企业、组织及自然人投资建设标准厂房，鼓励支持农村集体建设用地自建、联建或以流转方式建设园区标准厂房。 据介绍，我市标准化厂房将主要采取以下建设方式：一是由园区依托投融资公司开发建设标准厂房，租赁或出售给企业生产经营使用；二是在园区统一规划的前提下，由企业
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
企业标准化实施细则
企业标准化实施细则 1、范围 本标准规定了企业标准化实施细则。 本标准适用于标准化管理。 2、实施细则 2.1标准化工作的重要性： 标准是组织现代化生产的重要手段，是科学管理的重要组成部分。在本企业各项工作中推行标准化，是贯彻国家技术经济政策的重要措施，同时亦是一项重要的企业立法工作。搞好标准化工作，对提高本企业的科学管理和生产技术水平，提高产品质量都具有重要的作用。 2.2本企业标准化工作的基本任务： 本企业标准化工作的基本任务是贯彻执行国家有关标准化的方针、政策；贯彻实施国家标准、行业标准和地方标准；制、修订和实施企业标准，并对标准贯彻实施进行监督和检查。 2.3本企业标准化工作的主要内容有以下十个方面： 2.3.1编制标准化工作规程和年度工作计划，贯彻国家标准化工作方针、政策、法律、法规； 2.3.2组织制订、修改企业标准及其发布工作； 2.3.3组织贯彻实施上级有关标准和企业标准，处理标准执行中的问题；
2.3.4 进行新产品试制全过程的标准化工作； 2.3.5开展企业生产经营管理的标准化工作； 2.3.6开展标准情报和标准档案的管理工作； 2.3.7进行标准化的宣传与培训； 2.3.8 编制企业标准体系图表和标准目录，切实做好标准化数据统计与效果分析，不断总结经验，提高标准化水平； 2.3.9 进行技术引进的标准化工作； 2.3.10承担上级下达或委托的标准化工作任务； 2.4标准化工作应纳入企业的发展规划和计划，对于制订、修改和贯彻标准所进行的试验，验证和研究项目，应纳入有关的科研计划； 2.5标准化工作贯穿于企业生产，技术经营，管理各个方面，关联着各部门。因此，本企业的各个部门，全体职工应该密切协作，共同搞好本企业的标准化工作； 2.6标准一经发布，就是法规，各单位和个人无权更改，在本企业科技和生产经营工作中，凡是应当又能贯彻上级标准的，都必须贯彻，在上级标准未曾颂布或不能满足本企业需要时： 凡是本企业生产工作中必须的设计规范，工艺规范，产品质量标准，管理制度，工作规范，检定规程以及环境保护，安全卫生条件等有关的技术质量要求，应制定相应的企业标准。 凡设计定型后，本企业生产的产品必须制订产品质量标准和相应的工艺标准以及与此有关的其他相应技术标准。 2.7标准既是法规，本企业任何单位和个人都应执行，对于标准
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）
文件和资料标准化管理制度
文件和资料标准化管理制度 1 目的 通过对公司文件资料的有效控制，确保工作现场使用唯一有效的文件资料，并形成统一规范的编写格式及 处理程序。 2 适用范围 本制度适用于公司所有公务文书、文件和资料的管理。 3 术语和定义 3.1 公文：指公司在处理各种公务时使用的应用文书，包括：决定、决议、通知、通报、报告、请示、批 复、函（电报）、会议纪要。 3.2 制度（程序）：指要求公司成员共同遵守的，按一定程序办事的规程性文件。 3.3 办法：指公司针对某项工作依照其所需标准制定的考核奖惩性的文件。 3.4 标准：指公司对某项工作应达到的要求进行规范和约定的文件。 3.5 规章制度：公司各种制度、规定、办法的泛称。 3.6 记录：指公司对某项活动的各工作环节、结果进行记录，可供事后追溯该项活动完成质量的证据性文 件，主要为表格形式。 4 职责权限 4.1 经理负责公司制度、办法、标准、计划、记录和以公司名义下发的公文的批准。 4.2 管理者代表负责制度、办法、标准、计划、记录的审核。 4.3 各单位负责本单位相关文件资料的编写、审核、打印、校对工作。 4.4 总经办负责以公司名义下发执行的各类文件资料的编号、发放、收回、作废销毁和归档，负责对各单 位文件资料管理情况进行监督检查。 4.5 各单位负责以本单位名义下发执行的各类文件资料的编号、发放、收回、作废销毁和归档。 5 工作程序 5.1 文件资料的编写格式 5.1.1 文件资料的用纸标准： 公司各类文件资料的正式编印一般用A4(210mm×297mm)型纸张。图纸表格等不宜减小时，该页应按以上纸型尺寸折叠装订。张贴的公文用纸大小，根据实际需要确定。 5.1.2 文件和资料章、条、款的编排规则： 5.1.2.1 根据文件内容的编排划分，“章”就是一个章节，包括条和款，“条”是章的一个部分，“款”是章或条的一个 层次。章、条均用阿拉伯数字编号。 5.1.2.2 “章”应左起空两格书写，如第1章用“1”标注，右侧空一格写该章的标题，标题一行书写不够时，可另起一行，这一行的第一个字与标题的第一个字平排书写。章与章之间应空一行编排。 5.1.2.3 “条”在“章”的编号右下加一个小圆点，再写该条在该章所处的顺序，如第4章第1条，用“4.1”表示，后空一格书写该条的标题。如果一章的各条根据需要再分为若干下一层次的小条，其编号表示方法同上，如第4章第2条，再分3小条，则分另表示为“4.2.1”、“4.2.2”、“4.2.3”，如果“4.2.1”再分为2个小条，则分别表