数据标准化，中心化，归一化

在统计分析、数据挖掘过程中，经常性的接触到数据的标准化处理、数据中心化处理，还有数据归一化处理，那么它们各自是什么意思？如何通过SPSS软件实现呢？

标准化

大型数据分析项目中，数据来源不同，量纲及量纲单位不同，为了让它们具备可比性，需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。这就是数据标准化。
基本原理：数值减去平均值，再除以其标准差，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。

中心化

数据的中心化是指原数据减去改组数据的平均值，经过中心化处理后，原数据的坐标平移至中心点（0,0），该组数据的均值变为0，以此也被称为零均值化。
简单举例：譬如某小公司老板员工共5人，5人的工资,分别为12000、5000、8000、3000、4000元，这5个数据作为一个独立的数据集，平均值为6400元，每个人的工资依次减去平均水平6400，得到5600、-1400、1600、-3400、-2400，新的5个数据其平均值等于0，这个过程就是数据的中心化。

归一化

归一化，也算是数据标准化方法之一。常见的计算公式如下，得到新数据范围在[0,1]之间，归一化由此得名。