完成数据治理体系的整体规划后，需要针对体系内的六大环节开始逐个突破。作为数据治理体系最前端的两个环节，数据标准管理体系和数据质量管理体系可谓整个数据治理工作中的“基础支撑”。　　数据标准化的过程其实就是在数据整合平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过

　　特点 : 通过对原始数据进行变换把数据变换到均值为0, 标准差为1的范围内.##对于归一化来说：如果出现异常点，影响了大值和小值，那么结果显然会发生改变 对于标准化来说：如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点对于平均值的影响并不大，从 而方差

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，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。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-s

项目签约之后，主数据项目组在短短十天内对MTDS、MSCS、K3、造易、MCTS、PLM系统对应的IT或业务部门进行了全面细致的调研工作。并且在3月20日举行了项目启动会，针对项目范围、目标、工作开展形式等内容进行第一次多部门大面积沟通。在3月29日召集M

也即针对一个均值为 $mean$ 标准差为 $std$ 的向量 $X$ 中的每个值 $x$，有 $x_{scaled} = \frac{x - mean}{std}$。array默认针对每列来进行标准化，也即针对每个特征进行标准化。可以通过设置 axis=

这是随着软件开发的标准化程度越来越高而诞生的一种服务方式，意味着以后开发能力将成为水，电，煤气一样可以标准化买卖的能力，阿里云，amazoncloud是提供标准化计算能力，而DAAS提供的就是标准化的开发能力，具体表现在

2017年11月12日上午，第二届中国数据标准化与治理大会在北京万寿宾馆隆重举行。本届会议旨在持续汇集专家人才和经验，促进领域发展和提升业界实践水平。大会由中国工业和信息化部和国家标准化管理委员会指导，中国电子技术标准化研究院、中国科学技术部高技术研究发展

2016年11月6日，“首届中国数据标准化及治理大会”在清华大学圆满召开，国内外200多位各界代表参加了本次大会。大数据时代，政府和各行业、企业对数据资产及其价值创造的重视程度空前高涨，数据标准化、数据治理、数据质量也逐渐得到各方重视。本次大会主办方特别邀

新年伊始，第二届数据标准化及治理奖评选活动早已拉开帷幕，自2017年12月6日奖项评选细则发布以来，活动受到政府、企业和媒体的广泛关注，目前已有来自多家企业问讯和报名申请。希望有意参选的各优秀企业不要错过申报时间，踊跃报名。

在对模型训练时，为了让模型尽快收敛，一件常做的事情就是对数据进行预处理。这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。标准化则是将数据按照比例缩放，使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1，因而标准化的数据可正可负。即先

是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方便数据的处理。消除单位影响及变异大小因素影响。离散化是程序设计中一个常用的技巧，它可以有效的降低时间复杂度。其基本思想就是在众多可能的情况中，只考虑需要用的值。离散化可以改进一个低效的算法，甚至实现根本

MySQL是目前使用最多的开源数据库，但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差，仅仅是一个玩具数据库。因此在产品中使用MySQL数据库必须进行必要的优化。优化是一个复杂的任务，本文描述MySQL相关的数据库设计和查询优化，服务器端优化，存储引擎优化。这一

―LamontAdams 3.采用前缀命名 如果多个表里有好多同一类型的字段，你不妨用特定表的前缀来帮助你标识字段。―notoriousDOG 时效性数据应包括“最近更新日期/时间”字段。―LamontAdams 为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必