數據標準化處理是一種重要的數據分析預處理方法，主要用于消除不同指標之間的量綱、變量自身變異和數值大小的影響，以便更準確地進行數據分析。數據標準化處理通常采用以下幾種方法：

1、極差標準化法

首先需要找出該指標的最大值(Xmax)和最小值(Xmin)，并計算極差(R = Xmax - Xmin)，然后用該變量的每一個觀察值(X)減去最小值(Xmin)，再除以極差(R)，即：X’ = (X-Xmin) / (Xmax-Xmin)。經過極差標準化方法處理后，無論原始數據是正值還是負值，該變量各個觀察值的數值變化范圍都滿足0≤X’≤1，并且正指標、逆指標均可轉化為正向指標，作用方向一致。但是如果有新數據加入，就可能會導致最大值(Xmax)和最小值(Xmin)發生變化，就需要進行重新定義，并重新計算極差(R)。

2、Z-Score標準化(Z得分)

標準化數據=(原始值-均值)/標準差。這種方法通常用于當指標數據集中存在異常值、不知道最大最小值、超出取值范圍的離群值時。

3、最大最小值標準化

標準化數據=(原始值-最小值)/(最大值-最小值)。如果已知數據集的最大最小值(確認不會變化)，則會通過最大最小值進行數據標準化。

4、歸一化

歸一化的目的是為了將各個指標縮放到[0,1]的區間內，同時保留原數據的相對大小關系。常用的歸一化方法有：L1范數、L2范數、最大最小歸一化等。

以上是數據標準化的常用方法，根據不同的應用場景和需求，可以選擇適合的方法來進行數據預處理。