数据归一化处理方法（新媒体运营数据分析工具）

1.线性归一化

简单公式表达：y = (x-min Value)/(max Value-min Value)
其中，x是归一化之前的数据，y是归一化之后的数据，max Value 和 min Value 分别对应这一组数据中的最大值和最小值。范围：[0,1]。
适用于：把原来数据等比例缩放限定在某一范围内，在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。

2.标准差归一化

简单公式表达：y = (x-μ)/σ
其中，x，y分别对应归一化前后数据。μ代表这组数据的均差，σ代表这组数据的方差。
适用于：原来数据近似高斯分布。同时是距离度量的。

3.对数归一化

简单公示表达：y= log10（x）
其中，x，y分别对应归一化前后数据。

4.反余切归一化

简单公示表达：y = atan(x)*2/pi
其中，x，y分别对应归一化前后数据。反余切函数的范围在[0,π/2]，因此对反余切得到的值乘2除π，把范围控制在[0,1]