数据标准化优点？

一、数据标准化优点？

数据标准化的优点是便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

二、标准化法实施条例2017？

中华人民共和国标准化法

（1988年12月29日第七届全国人民代表大会常务委员会第五次会议通过　2017年11月4日第十二届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议修订）

目　　录

第一章　总　　则第二章　标准的制定第三章　标准的实施第四章　监督管理第五章　法律责任第六章　附　　则

第一章　总　　则

第一条　为了加强标准化工作，提升产品和服务质量，促进科学技术进步，保障人身健康和生命财产安全，维护国家安全、生态环境安全，提高经济社会发展水平，制定本法。第二条　本法所称标准（含标准样品），是指农业、工业、服务业以及社会事业等领域需要统一的技术要求。标准包括国家标准、行业标准、地方标准和团体标准、企业标准。国家标准分为强制性标准、推荐性标准，行业标准、地方标准是推荐性标准。强制性标准必须执行。国家鼓励采用推荐性标准。第三条　标准化工作的任务是制定标准、组织实施标准以及对标准的制定、实施进行监督。县级以上人民政府应当将标准化工作纳入本级国民经济和社会发展规划，将标准化工作经费纳入本级预算。第四条　制定标准应当在科学技术研究成果和社会实践经验的基础上，深入调查论证，广泛征求意见，保证标准的科学性、规范性、时效性，提高标准质量。第五条　国务院标准化行政主管部门统一管理全国标准化工作。国务院有关行政主管部门分工管理本部门、本行业的标准化工作。县级以上地方人民政府标准化行政主管部门统一管理本行政区域内的标准化工作。县级以上地方人民政府有关行政主管部门分工管理本行政区域内本部门、本行业的标准化工作。第六条　国务院建立标准化协调机制，统筹推进标准化重大改革，研究标准化重大政策，对跨部门跨领域、存在重大争议标准的制定和实施进行协调。设区的市级以上地方人民政府可以根据工作需要建立标准化协调机制，统筹协调本行政区域内标准化工作重大事项。第七条　国家鼓励企业、社会团体和教育、科研机构等开展或者参与标准化工作。第八条　国家积极推动参与国际标准化活动，开展标准化对外合作与交流，参与制定国际标准，结合国情采用国际标准，推进中国标准与国外标准之间的转化运用。国家鼓励企业、社会团体和教育、科研机构等参与国际标准化活动。第九条　对在标准化工作中做出显著成绩的单位和个人，按照国家有关规定给予表彰和奖励。

第二章　标准的制定

第十条　对保障人身健康和生命财产安全、国家安全、生态环境安全以及满足经济社会管理基本需要的技术要求，应当制定强制性国家标准。国务院有关行政主管部门依据职责负责强制性国家标准的项目提出、组织起草、征求意见和技术审查。国务院标准化行政主管部门负责强制性国家标准的立项、编号和对外通报。国务院标准化行政主管部门应当对拟制定的强制性国家标准是否符合前款规定进行立项审查，对符合前款规定的予以立项。省、自治区、直辖市人民政府标准化行政主管部门可以向国务院标准化行政主管部门提出强制性国家标准的立项建议，由国务院标准化行政主管部门会同国务院有关行政主管部门决定。社会团体、企业事业组织以及公民可以向国务院标准化行政主管部门提出强制性国家标准的立项建议，国务院标准化行政主管部门认为需要立项的，会同国务院有关行政主管部门决定。强制性国家标准由国务院批准发布或者授权批准发布。法律、行政法规和国务院决定对强制性标准的制定另有规定的，从其规定。第十一条　对满足基础通用、与强制性国家标准配套、对各有关行业起引领作用等需要的技术要求，可以制定推荐性国家标准。推荐性国家标准由国务院标准化行政主管部门制定。第十二条　对没有推荐性国家标准、需要在全国某个行业范围内统一的技术要求，可以制定行业标准。行业标准由国务院有关行政主管部门制定，报国务院标准化行政主管部门备案。第十三条　为满足地方自然条件、风俗习惯等特殊技术要求，可以制定地方标准。地方标准由省、自治区、直辖市人民政府标准化行政主管部门制定；设区的市级人民政府标准化行政主管部门根据本行政区域的特殊需要，经所在地省、自治区、直辖市人民政府标准化行政主管部门批准，可以制定本行政区域的地方标准。地方标准由省、自治区、直辖市人民政府标准化行政主管部门报国务院标准化行政主管部门备案，由国务院标准化行政主管部门通报国务院有关行政主管部门。第十四条　对保障人身健康和生命财产安全、国家安全、生态环境安全以及经济社会发展所急需的标准项目，制定标准的行政主管部门应当优先立项并及时完成。第十五条　制定强制性标准、推荐性标准，应当在立项时对有关行政主管部门、企业、社会团体、消费者和教育、科研机构等方面的实际需求进行调查，对制定标准的必要性、可行性进行论证评估；在制定过程中，应当按照便捷有效的原则采取多种方式征求意见，组织对标准相关事项进行调查分析、实验、论证，并做到有关标准之间的协调配套。第十六条　制定推荐性标准，应当组织由相关方组成的标准化技术委员会，承担标准的起草、技术审查工作。制定强制性标准，可以委托相关标准化技术委员会承担标准的起草、技术审查工作。未组成标准化技术委员会的，应当成立专家组承担相关标准的起草、技术审查工作。标准化技术委员会和专家组的组成应当具有广泛代表性。第十七条　强制性标准文本应当免费向社会公开。国家推动免费向社会公开推荐性标准文本。第十八条　国家鼓励学会、协会、商会、联合会、产业技术联盟等社会团体协调相关市场主体共同制定满足市场和创新需要的团体标准，由本团体成员约定采用或者按照本团体的规定供社会自愿采用。制定团体标准，应当遵循开放、透明、公平的原则，保证各参与主体获取相关信息，反映各参与主体的共同需求，并应当组织对标准相关事项进行调查分析、实验、论证。国务院标准化行政主管部门会同国务院有关行政主管部门对团体标准的制定进行规范、引导和监督。第十九条　企业可以根据需要自行制定企业标准，或者与其他企业联合制定企业标准。第二十条　国家支持在重要行业、战略性新兴产业、关键共性技术等领域利用自主创新技术制定团体标准、企业标准。第二十一条　推荐性国家标准、行业标准、地方标准、团体标准、企业标准的技术要求不得低于强制性国家标准的相关技术要求。国家鼓励社会团体、企业制定高于推荐性标准相关技术要求的团体标准、企业标准。第二十二条　制定标准应当有利于科学合理利用资源，推广科学技术成果，增强产品的安全性、通用性、可替换性，提高经济效益、社会效益、生态效益，做到技术上先进、经济上合理。禁止利用标准实施妨碍商品、服务自由流通等排除、限制市场竞争的行为。第二十三条　国家推进标准化军民融合和资源共享，提升军民标准通用化水平，积极推动在国防和军队建设中采用先进适用的民用标准，并将先进适用的军用标准转化为民用标准。第二十四条　标准应当按照编号规则进行编号。标准的编号规则由国务院标准化行政主管部门制定并公布。

第三章　标准的实施

第二十五条　不符合强制性标准的产品、服务，不得生产、销售、进口或者提供。第二十六条　出口产品、服务的技术要求，按照合同的约定执行。第二十七条　国家实行团体标准、企业标准自我声明公开和监督制度。企业应当公开其执行的强制性标准、推荐性标准、团体标准或者企业标准的编号和名称；企业执行自行制定的企业标准的，还应当公开产品、服务的功能指标和产品的性能指标。国家鼓励团体标准、企业标准通过标准信息公共服务平台向社会公开。企业应当按照标准组织生产经营活动，其生产的产品、提供的服务应当符合企业公开标准的技术要求。第二十八条　企业研制新产品、改进产品，进行技术改造，应当符合本法规定的标准化要求。第二十九条　国家建立强制性标准实施情况统计分析报告制度。国务院标准化行政主管部门和国务院有关行政主管部门、设区的市级以上地方人民政府标准化行政主管部门应当建立标准实施信息反馈和评估机制，根据反馈和评估情况对其制定的标准进行复审。标准的复审周期一般不超过五年。经过复审，对不适应经济社会发展需要和技术进步的应当及时修订或者废止。第三十条　国务院标准化行政主管部门根据标准实施信息反馈、评估、复审情况，对有关标准之间重复交叉或者不衔接配套的，应当会同国务院有关行政主管部门作出处理或者通过国务院标准化协调机制处理。第三十一条　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，传播标准化理念，推广标准化经验，推动全社会运用标准化方式组织生产、经营、管理和服务,发挥标准对促进转型升级、引领创新驱动的支撑作用。

第四章　监督管理

第三十二条　县级以上人民政府标准化行政主管部门、有关行政主管部门依据法定职责,对标准的制定进行指导和监督，对标准的实施进行监督检查。第三十三条　国务院有关行政主管部门在标准制定、实施过程中出现争议的，由国务院标准化行政主管部门组织协商；协商不成的，由国务院标准化协调机制解决。第三十四条　国务院有关行政主管部门、设区的市级以上地方人民政府标准化行政主管部门未依照本法规定对标准进行编号、复审或者备案的，国务院标准化行政主管部门应当要求其说明情况，并限期改正。第三十五条　任何单位或者个人有权向标准化行政主管部门、有关行政主管部门举报、投诉违反本法规定的行为。标准化行政主管部门、有关行政主管部门应当向社会公开受理举报、投诉的电话、信箱或者电子邮件地址，并安排人员受理举报、投诉。对实名举报人或者投诉人，受理举报、投诉的行政主管部门应当告知处理结果，为举报人保密，并按照国家有关规定对举报人给予奖励。

第五章　法律责任

第三十六条　生产、销售、进口产品或者提供服务不符合强制性标准，或者企业生产的产品、提供的服务不符合其公开标准的技术要求的，依法承担民事责任。第三十七条　生产、销售、进口产品或者提供服务不符合强制性标准的，依照《中华人民共和国产品质量法》、《中华人民共和国进出口商品检验法》、《中华人民共和国消费者权益保护法》等法律、行政法规的规定查处，记入信用记录，并依照有关法律、行政法规的规定予以公示；构成犯罪的，依法追究刑事责任。第三十八条　企业未依照本法规定公开其执行的标准的，由标准化行政主管部门责令限期改正；逾期不改正的，在标准信息公共服务平台上公示。第三十九条　国务院有关行政主管部门、设区的市级以上地方人民政府标准化行政主管部门制定的标准不符合本法第二十一条第一款、第二十二条第一款规定的，应当及时改正；拒不改正的，由国务院标准化行政主管部门公告废止相关标准；对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分。社会团体、企业制定的标准不符合本法第二十一条第一款、第二十二条第一款规定的，由标准化行政主管部门责令限期改正；逾期不改正的，由省级以上人民政府标准化行政主管部门废止相关标准，并在标准信息公共服务平台上公示。违反本法第二十二条第二款规定，利用标准实施排除、限制市场竞争行为的，依照《中华人民共和国反垄断法》等法律、行政法规的规定处理。第四十条　国务院有关行政主管部门、设区的市级以上地方人民政府标准化行政主管部门未依照本法规定对标准进行编号或者备案，又未依照本法第三十四条的规定改正的，由国务院标准化行政主管部门撤销相关标准编号或者公告废止未备案标准；对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分。国务院有关行政主管部门、设区的市级以上地方人民政府标准化行政主管部门未依照本法规定对其制定的标准进行复审，又未依照本法第三十四条的规定改正的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分。第四十一条　国务院标准化行政主管部门未依照本法第十条第二款规定对制定强制性国家标准的项目予以立项，制定的标准不符合本法第二十一条第一款、第二十二条第一款规定，或者未依照本法规定对标准进行编号、复审或者予以备案的，应当及时改正；对负有责任的领导人员和直接责任人员可以依法给予处分。第四十二条　社会团体、企业未依照本法规定对团体标准或者企业标准进行编号的，由标准化行政主管部门责令限期改正；逾期不改正的，由省级以上人民政府标准化行政主管部门撤销相关标准编号，并在标准信息公共服务平台上公示。第四十三条　标准化工作的监督、管理人员滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊的，依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第六章　附　　则

第四十四条　军用标准的制定、实施和监督办法，由国务院、中央军事委员会另行制定。第四十五条　本法自2018年1月1日起施行。

三、指标数据如何标准化？

各评价指标由于各自量纲的不同，并且指标间数值差异较大，要使指标间能够直接进行比较，要对各类指标进行标准化处理，消除量纲差别，最后将得到值域为（0，1），而且极性一致的数值。对于单因素定性指标按照质量等级赋予离散代数值；对于连续性变化的定量指标，采用相应质量等级的指标范围中值作为标准化指数的基数。

选择合适的标准化方法应坚持标准化方法的比较原则，即同一指标内部相对差距不变原则、不同指标间的相对差距不确定原则、标准化后极大值相等原则。按照上述原则，指标数据的标准化处理方法可划分为线性标准化和非线性标准化两大类，具体方法有：初值化变换、均值化变换、极值化变换、标准差变换等，本书采用线性标准化极值化变换方法，分析调整了标准化计算公式，将原始数据计算处理后得到新的均一化数列。设现状原始数据为Y，标准化后的现状值为X，对指标体系中的每一项评价指标数据划出最大值（Y）和最小值（Y），按照质量等级由优等到差等，标准化指数升高的原则，设定差等级标准化指数最高X=1.00，则标准化计算公式：

正向指标：

基坑降水工程的环境效应与评价方法

反向指标：

基坑降水工程的环境效应与评价方法

经验证符合指标标准化的三大原则。表3.1所示为指标量化分级及标准化指数。

表3.1 基坑降水环境评价指标量化分级及标准化指数

四、大数据 标准化

大数据标准化：在数字时代中的重要性与挑战

大数据时代的到来，为企业和组织提供了海量的数据资源，以支持决策、创新和业务发展。然而，随着数据量的不断增长，如何有效管理和利用这些数据成为了一个巨大的挑战。在面对来自各个来源的结构化和非结构化数据时，大数据标准化成为了确保正确性、一致性和可比性的关键因素。

什么是大数据标准化？

大数据标准化指的是对大数据进行整合、清洗和转换，以确保数据在整个组织中的一致性和可比性。它不仅仅涉及数据的格式和结构，还包括数据的质量、精度和完整性。通过将数据标准化为统一的格式和规范，企业可以更好地进行数据分析、决策制定和业务优化。

大数据标准化的目标是消除数据的不一致性和重复性，以提高数据的可信度和可用性。标准化的数据更易于管理和维护，减少了数据分析和处理过程中出现错误的概率，为企业提供了更准确和可靠的信息基础。

大数据标准化的重要性

大数据标准化在数字时代中扮演着极其重要的角色。以下是大数据标准化的几个重要性方面：

• 一致性和可比性：大数据标准化确保数据在整个组织中具有一致的格式和规则，使不同部门之间的数据可以进行有效比较和分析。
• 数据质量和准确性：通过清洗和转换数据，大数据标准化可以提高数据的质量和准确性，减少错误和噪音。
• 决策支持：标准化的数据为企业提供了准确和可信的信息基础，帮助决策者做出明智的决策。
• 业务流程优化：通过数据标准化，企业可以更好地理解和管理业务流程，发现潜在问题并进行改进。
• 资源利用和共享：标准化的数据可以更方便地被其他系统和部门使用，促进资源的共享和利用。

挑战与解决方案

然而，在实施大数据标准化过程中，企业可能面临一些挑战。以下是几个常见的挑战，以及相应的解决方案：

1. 数据来源的多样性

企业从各种渠道和来源收集的数据具有不同的格式和结构，这会导致数据的不一致性。解决这个问题的关键是定义和应用统一的数据模型和规范，以确保数据可以被正确地整合和转换。

2. 数据质量问题

数据中可能存在错误、缺失和噪音，这会对数据分析和决策产生负面影响。对数据进行合理的清洗和验证可以提高数据的质量和准确性。

3. 技术和人力资源

大数据标准化需要使用适当的技术工具和专业知识，同时也需要有足够的人力资源来支持标准化过程。企业应该投资于培训和招聘数据标准化专家，并选择适合自身需求的标准化工具。

4. 数据隐私和安全

在处理大数据时，数据隐私和安全是一个关键问题。企业需要制定合适的数据安全策略，确保数据在整个标准化过程中得到保护和合规。

结论

在数字时代，大数据标准化对企业和组织的成功至关重要。它提供了一致、可比和可信的数据基础，为决策和业务优化提供支持。然而，大数据标准化也面临一些挑战，需要企业充分重视并采取适当的解决方案。

通过在大数据标准化方面进行投资，并与专业人士合作，企业可以充分利用数据资源，取得竞争优势，并在数字时代中不断创新。

五、什么是实验数据标准化？

数据标准化是统计学上常用的方法，是为了消除不同属性或样方间的不齐性，使同一样方内的不同属性间或同一属性在不同样方内的方差减小；有时是为了限制数据的取值范围。

有些数量分析方法要求特殊的标准化过程，并将标准化作为其分析方法的一部分

六、数据标准化的优缺点？

优点是降低冗余，利于保证数据的一致性和完整性；缺点是过度的规范化，易造成查询和统计时的效率下降，这主要是由于多表连接所造成的问题。

适当的反规范化设计可以提高效率，但最好在那些数据不太发生变化的情况下使用。

七、论文数据标准化是什么？

将原始数据进行变换处理的一种常用方法。

八、数据标准化计算公式？

正态分布标准化的公式：Y=（X-μ）/σ～N（0，1）。证明；因为X～N（μ，σ^2），所以P（x）=（2π）^（-1/2）*σ^（-1）*exp{[-（x-μ）^2]/（2σ^2）}。

注：F（y）为Y的分布函数，Fx（x）为X的分布函数。而F（y）=P（Y≤y）=P（（X-μ）/σ≤y）=P（X≤σy+μ）=Fx（σy+μ）。 所以p（y）=F'（y）=F'x（σy+μ）*σ=P（σy+μ）*σ=[（2π）^（-1/2）]*e^[-（x^2）/2]。

从而，N（0，1）。正态分布标准化的意义是可以方便计算，是一种统计学概念。原本的正态分布图形有高矮胖瘦不同的形态，实际上是积分变换的必然结果，就好比是：1。 y=kx+b直线，它不一定过原点的，但是通过变换就可以了：大Y=y-b；大X=kx；===>大Y=大X。

2。y=a*b乘积，通过变换就可以变成加法运算：Ln（y）=Lna+Lnb。3。y=ax²+bx+c通过变换就可以变成标准形式：y=a（x+b/（2a））²+（c-b²/（4a））。

正态分布的标准化也只不过是“积分变换”而已，虽然高矮胖瘦不同的形态，但是变量的线性伸缩变换并不改变其量化特性，虽然标准化以后都变成期望是0，方差是1的标准分布了，但这种因变量自变量的依赖关系仍然存在，不用质变”

九、2017大数据发展

十、2017大数据就业

随着信息化时代的到来，大数据技术已经成为各行各业的热门话题。2017年，大数据就业市场格外火爆，许多公司都在寻找懂得大数据处理和分析的人才。对于想要在大数据领域发展的人来说，2017年绝对是一个绝佳的时机。

大数据就业的潜力

在当今社会，数据已经成为企业决策的基础，而大数据技术的运用可以帮助企业更好地了解市场和用户，从而获得竞争优势。因此，懂得大数据处理和分析的人才受到很高的重视。根据业内专家的预测，未来几年大数据就业市场将继续保持增长趋势。

大数据就业的发展方向

想要在大数据行业立足，必须要不断学习和提升自己的技能。大数据分析师、数据科学家、数据工程师等职位将成为未来的热门行业。除此之外，人工智能、机器学习等领域也与大数据密切相关，有望成为未来的发展方向。

切入大数据就业市场的建议

想要顺利进入2017大数据就业市场，以下几点建议或许能帮助你：

• 系统学习大数据相关知识和技能，掌握数据处理工具和编程语言。
• 参加相关的培训课程和认证考试，提升自己在大数据领域的竞争力。
• 多参与实践项目，积累经验，丰富自己的大数据技能。
• 保持学习的热情，关注行业动态，不断更新自己的知识。

结语

作为一个新兴且充满活力的行业，大数据领域为广大求职者提供了许多机遇。但是也需要付出持续不懈的努力和学习，才能在2017大数据就业市场中脱颖而出。希望以上内容对你有所帮助，祝愿你在大数据领域取得成功！