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。以下是几种常用的数据标准化方法：

最小—最大标准化（Min-max标准化）

公式：新数据 = （原数据 - 极小值） / （极大值 - 极小值）

特点：将原始数据线性变换到[0,1]区间内，适用于数据有确定范围要求的场景，但对新数据的加入敏感，需要重新计算极差。

Z-score标准化

公式：新数据 = （原数据 - 均值） / 标准差

特点：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，适用于属性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。

按小数定标标准化

方法：通过移动小数点，使得数据转换为整数或有限小数，从而消除量纲影响。

特点：简单易行，但可能损失一些精度。

极差标准化法

公式：X' = （X - Xmin） / （Xmax - Xmin）

特点：将数据缩放到0到1之间，正指标和逆指标均可转化为正向指标，作用方向一致，但对新数据的加入敏感，需要重新计算极差。

对数函数转换

方法：通过取对数将数据转换为同一数量级，适用于数据分布差异较大的情况。

特点：可以消除量纲影响，但可能改变数据的原始分布。

atan函数转换

方法：通过反正切函数将数据转换为同一数量级，适用于数据分布差异较大的情况。

特点：可以消除量纲影响，但可能改变数据的原始分布。

模糊量化法

方法：将数据划分为若干模糊集合，并通过量化方法将其转换为标准数值。

特点：适用于处理不确定性和模糊性的数据。

建议

选择合适的数据标准化方法应根据具体应用场景和数据特性来决定。例如，如果数据中存在异常值，Z-score标准化可能更合适；如果数据有确定的取值范围，最小—最大标准化可能更适用。同时，考虑到数据的动态变化，需要定期重新计算极差等参数，以确保标准化的准确性。