数据的标准化
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上，常见的数据归一化的方法有：min-max标准化(Min-max normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下：看了下网上很多介绍都是x*=log10(x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落到[0,1]区间上，应该还要除以log10(max)，max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1。atan 函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化：使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上，其中最常见的标准化方法就是Z标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法：z-score 标准化(zero-mean normalization)也叫标准差标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为：其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。
z-score 标准化
用zscore，标准化的目的是：使得平均值为0，标准差为1，这样可以使不同量纲的数据放在一个矩阵.
>> A=magic(4)
A =
16 2 3 13
5 11 10 8
9 7 6 12
4 14 1
5 1
>> [Z,MU,SIGMA] = zscore(A)
Z =
1.3770 -1.2509 -1.0585 0.8262
-0.6426 0.4811 0.2887 -0.0918
0.0918 -0.2887 -0.4811 0.6426
-0.8262 1.0585 1.2509 -1.3770 MU =
8.5000 8.5000 8.5000 8.5000 SIGMA =
5.4467 5.1962 5.1962 5.4467 >> mean(Z)
ans =
1.0e-016 *
-0.2776 0 0 0.5551 >> std(Z)（求标准差）
ans =
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
在我国，国土资源信息系统的建设与应用正在逐步展开，国土资源信息的标准化已经提到议事日程，无论是国家信息产业的宏观决策，信息系统的推广应用，还是某个信息系统建设工程的具体实施，解决标准化问题已是不可回避。然而，国土资源信息标准化是一个极其复杂的问题，不但内容众多，技术复杂，涉及面广，而且随着技术的发展和应用需求的提高，标准化程度与内容也在不断发生变化，所以，标准的研究与制订必须结合实际需要，以创新的思维，在权威部门的组织领导之下有步骤、有计划的进行。本文就国土资源信息的标准化的意义与作用、标准化体系等问题加以讨论，并就具体实施提出有关建议。 一、国土资源信息系统标准化的意义 国土资源从广义上讲，包括一个国家领土范围内所有的资源，从狭义上说，主要是指土地资源。中国是一个人多地少的国家，土地资源对中国的发展至关重要。充分利用有限的国土资源，有赖于政府高效和科学的管理与决策及国民对国土资源认识和珍惜。而这些都必须建立在对国土资源的数量、质量和时空分布规律的全面了解的基础上，即建立在对国土资源信息的全面掌握和充分利用的基础上。信息技术及相关技术(如GIS、RS和GPS等)的发展为国土资源信息获取、处理和分析提供了新技术手段。建立国土资源信息系统为国土资源的管理、决策和开发利用提供服务在技术已成为可能。国土资源信息系统由于其基础性的地位将成为国家信息基础设施的重要组成部分。 国土资源信息系统是地理信息系统(GIS)重要分支，国际上通称为土地信息系统(LIS)。在过去的三十年里，计算机与信息处理技术得到飞速发展，GIS技术也发生了巨大的变化，特别是随着应用的推广和数据的积累，标准化已经成为非常重要的问题。 GIS的标准化问题不旦涉及GIS技术本身，而且与各种相关技术，特别是与计算机和信息处理技术密切相关。它产生的影响也非常之深刻，对未来这一技术的推广和应用，以及整个GIS界都将产生巨大影响。 今天，在GIS应用的各个国家，对GIS标准化的呼声日益高涨，要求建立统一的GIS 标准，日趋迫切。标准化是GIS技术开发、系统建设与运行的一种重要机制。现在对这种机制的需要比以往任何时候都更为迫切。从技术的角度看，GIS&127；标准建立在计算机和信息处理等多种技术的标准之上，离开了这些标准，就无法开发最基本的系统。从应用的角度来看，一个GIS系统的成功，&127；在很大程度上依赖于数据和各种模块的综合与集成。一般情况下，要达到这一目的，有两种途径，即通过大量而分散的个体工作而实现，或者通过制定和实施某种标准进行综合集成。显然，前者只能是一种短期的有限解决办法，而长期的综合性办法必须依靠标准的制定及其实施。所以，GIS&127；标准是数据共享和系统集成的重要前提，同时也是提高综合效益的必由之路。 现在，广大用户已逐渐认识到这样一个问题，数据采集和产生是建立GIS&127；系统的一项最大的投资。为了建立系统，人们花费大量的人力物力去采集数据，而在另一方面，大量的数据仍停留于满足某些单一的应用目的上，没有被其他用户所共享，即现有的数据资源没有得到充分利用，浪费了大量的投资。如一些城市建立了城市规划信息系统和土地信息系统，两个系统间的数据没有实现共享，而且在城市基础地理数据建库方面还出现了重复数字化的现象，一些已建立了规划信息系统或土地信息系统的城市，在着手建立土地信息系统或规划信息系统时，同样面临这些问题。城市基础地理数据库建库的投入往往是以百万元计的，这种重复投资造成的浪费是巨大的。引起这一矛盾的原因是多方面的，有的是由于技术或管理方面的原因，而有的则是由于狭隘的地方主义所限制。然而，一个最为重要的原因是由于缺乏空间数据标准的一致性，缺少相互运行的机制。没有公认的数据标准和交换标准，自然就没有利用现存数据和产生共享网络的能力。
附件1： 监管数据标准化报送系统升级（EAST3.0）需求说明书 广西北部湾银行股份有限公司 2017年4月
1.系统建设背景 为了更规范的进行金融机构进行监管数据标准化的报送工作，并对国内的银行业金融机构在监管数据标准化报送规范层面进行统一，银监会于2017年3月发布了《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》及相关说明附件，将国内银行业金融机构的监管数据标准化工作进行统一与规范，通知要求国内各银行业金融机构需要按照该发文的要求，进行数据的全面梳理、映射、采集、检核和上报。 2.系统建设价值 根据银监会通知要求，该系统将于2017年7月在全国范围内正式上线运行，能否在规定的时间内完成银监会监管数据标准化报送系统及相关业务系统的改造，建立一个功能完善、高效率的监管数据标准化报送系统，将直接影响到我行日后与银监会之间日常报备工作的顺利开展。 3.系统建设目标 根据《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》的有关要求以及我行的接口要求，建设EAST数据采集
报送系统，帮助我行（包括我行的所有村镇银行）及时、完整、准确地完成监管数据标准化的报送要求，保证报送质量，提升管理水平，并促进行内业务数据改良以及监管统计分析工作。 建成后系统报送表单如下：
4.我行相关系统描述 我行应用系统总体架构主要分为：业务支撑应用、客户服务渠道、企业管理应用等几大部分。目前已实现的应用系统有： 业务支撑系统：包括核心业务系统、信贷业务系统、综合前置及多渠道接入系统、资金业务系统、理财系统、国际结算系统、贷记卡系统、中间业务平台等；
东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构
数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
标准化在企业信息系统建设中的应用 引言 从十一五开始到十二五期间，企业信息系统建设和发展经历了从分散到集中，从集中到集成的不同阶段，这使得企业信息技术标准体系建设得到了长足发展，尽管如此，在企业信息系统建设中信息独岛现象仍然存在，究其原因就是缺乏统一的信息系统标准或者忽视信息标准化工作。由于信息系统标准化工作相对滞后问题，影响了信息处理工作的不规范，给信息交换和信息共享带来一定的困难，严重影响了信息资源的充分利用和信息化建设的发展。因此，企业信息系统建设中标准化工作有待于进一步加强和完善。 1制定企业信息系统标准的必要性 标准化工作是企业信息系统建设中一项基础性的系统工程，是信息系统开发成功和得以推广应用的关键之一。因此，标准化与企业信息系统建设息息相关。 (1)管理提升的需要。随着全球经济环境的进一步改变，企业的竞争压力也越来越大，为了提升管理，帮助决策层。管理层。业务层及时了解企业经营状况，把握市场脉搏，必须确保企业信息系统指标的规范和标准统一。 (2)信息系统应用集成的需要。十一五期间，一些企业实现了ERP系统各应用功能，实现了ERP与FMIS的财务融合，随着应用取得了一定的成效。但是在产品生产过程中仍然无法按照单项产品查找实际成
本;系统综合性页面不能满足用户的需求;不利于企业成本的核算和关键绩效指标考核;缺乏统一的集成和展示平台;存在错码。重码和非标编码等等。为此，全面提升ERP系统应用功能，建设规范、统一、高效。标准的信息系统集成平台是信息化建设发展的需要。 (3)数据移植和功能提升的需要。由于信息技术的快速发展，使得软硬件的生命周期越来越短，因此，为了确保信息系统和应用软件的移植和功能升级，避免重复开发工作，就必须重视和加强标准化工作，健全和完善信息系统。应用软件。数据与信息的标准和规范。 (4)信息交流与资源共享的需要。为了避免数据和信息重复采集与录入，促进信息资源的最大化利用，必须依赖标准化工作实现信息交流与资源共享。 (5)信息系统开发质量和运行维护的需要。为了提高信息系统和应用软件的可靠性。安全性。易维护性。必须遵守统一的软件工程设计规范和标准要求。 综上所述，在企业信息化建设。信息系统集成和应用软件的开发中必须建立统一的标准。标准制定是必需的，标准执行是重要的。 2企业信息系统标准化建设存在的问题分析 企业信息系统标准建设的问题是多方面的，主要体现在以下几个方面: (1)标准化认识不足。一些企业信息化建设者或者信息系统的参与者虽然知道标准化工作的重要性，但并不清楚软硬件采购的技术要求以及信息化或信息系统实施中标准化工作的具体工作内容和要点，不知
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），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。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 二、z-score 标准化 这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的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的情况。 新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。 三、Decimal scaling小数定标标准化 这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A
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（normalization），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。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA 分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max 标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 二、z-score 标准化
这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的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的情况。 新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。 三、Decimal scaling小数定标标准化
浅谈信息数据标准化工作 随着信息系统在行业推广实施规模的不断扩大，应用系统之间需要上传下达、信息共享、集成整合、协同工作，信息数据就越来越需要标准化、规范化的管理。现就如何做好信息数据标准化工作做如下探讨。 整合规范业务流程，在各工作岗位制定工作标准，建立完善的标准化体系。 企业的运作需要各个部门的协调来完成，这种协调应该有标准，这就是业务标准化流程。标准化流程的严格执行，必须建立在一个统一的信息化软件中，这个软件就是人们常说的一体化协同办公软件。软件必须把企业的一整套管理思想与管理标准融入其中，能够确保工作不会偏离标准化轨道。任何人在实际工作中，都不能脱离这个软件进行工作，确保了各项工作按设定的流程与标准实施。所以，标准化与信息化是管理思想与实际操作的关系。只有在信息化的平台基础上，标准化才能得到充分与完全的落实。 业务流程的整合只是第一步，第二步就是在各个岗位制定并贯彻工作标准，建立一整套完善的标准化体系，使每一个岗位、每一个部门都有可对照的工作标准，确保工作质量。需要重点说明的是，在岗位职责指定与管理过程中，应清晰描述岗位和岗位之间的关系、业务和业务之间的协作关系、流程和流程之间的互动关系，清晰展现物流、资金流、信息流，为信息系统软件开发提供全面准确的业务支持。 数据编码是建立企业信息系统的基础，应不断完善数据标准化体系 数据编码是建立企业信息系统的基础，也是关系到信息系统整体效果和成败的关键因素。在数据标准化体系建设中，一方面要自上而下分析企业数据类别，另一方面要借助系统规划和业务流程优化思想，梳理各部分的业务流程，自下而上提取基础数据。一般情况下，数据标准化体系建设应采取渐进式的策略，数据标准化进程与信息化项目建设进程同步，在保证速度的同时坚持标准化原则，以支持企业信息资源的充分共享与各子系统的整合，实现速度与标准并重，同时确保数据标准的实用性，防止数据标准化流于形式。 在信息系统项目开发、管理过程中严格落实标准化工作 信息系统集成是一项具有知识密集、资料密集、工作量大等特点的系统工程，信息系统项目中的需求调研、立项、招标、实施、验收、维护等工作必须严格按照国家有关法律法规和烟草行业相关的政策制度进行。此外，企业应在推进信息系统项目时做好以下几方面的标准化工作。 信息指标体系标准化。信息指标体系是指一定范围内所有信息的标准，按其内在联系组成的、科学的有机整体。在管理层次和管理部门众多的情况下，只有统一和规范指标体系，才能使各系统和各个层次开发和实施的信息系统能够实现数据和信息的兼容与共享。 信息系统开发标准化。信息系统开发标准化主要指在系统开发中遵守统一的系统设计规范、程序开发规范和项目管理规范。系统设计规范规定字段、数据库、程序和文档的命名规则及编制方法，以及应用程序界面的标准和风格等。程序开发规范要对应用程序的模块划分、标准程序流程的编写、对象或变量命名、数据校验及出错处理等作出规定。项目管理规范规
1.1 企业级数据标准化 1.1.1 建立企业级数据标准化原则 企业数据标准化的建立是企业信息化的基础工作，提高了数据的共享性，为广东电网公司提供了统一的信息视图、数据规范及符合电力行业标准的编码标准。建立广东电网公司数据信息资源的统一标准化管理的原则可以包括： ?统一标准的数据定义：减少数据定义的二义性； ?统一标准的企业数据模型：该企业数据模型必须是一个全企业范围的定义库，能适跨应用、跨业务地完整表述企业数据的统一的完整数据视图； ?统一标准的存储管理：统一规划使用存储资源，提高存储资源使用效率； ?统一标准的性能管理：根据实际业务需求，合理分配资源，确保对数据的访问性能能够满足业务的需要； ?统一标准的数据质量管理：数据管理需要通过应用标准方法论和原则，实现对有价值的商业信息和数据进行完整的生命周期的管理，从而支持广东电网公司的业 务。 ?其它管理：提供对数据的其他统一标准化管理，包括统一编码标准； 企业级数据标准的制定是一个系统工程，涉及到多方面的原因，成功的因素主要包括如下几点： ?高层领导参与：为了实施跨部门、跨功能的企业数据标准，驱动企业高层领导的支持是势在必行的； ?清晰的范围界定：大规模的企业数据标准化工作往往因为人为因素和组织冲突而宣告失败。而范围界定清晰的、分步走的、具有可测量结果的企业数据标准化实 现方案能在短期内提供业务价值； ?企业数据模型设计的稳定性：稳定性并不意味着企业数据模型的一成不变；相反，大多数的变化应该不需要任何人去重写应用系统； ?数据小组的能力：跨业务的数据整合体现了企业数据模型的主要价值，需要有小规模的、训练良好的、灵活的建模小组和事务专家。
数据整合与BI应用的元数据标准化 数据是各类信息化应用的核心,如何有效的利用数据,提供由价值的信息、促进共享是目前信息化应用的关键目标之一。在这种情况下,描述并有效利用各类息的元数据就变得更加重要,成为管理和应用各类信息资源的有效手段。因此,在数据整合与BI应用项目中,应科学地、规范地建立一套规范化的元数据标准。 正是有了元数据,才使得数据整合与BI应用的最终用户可以随心所欲地使用数据仓库(数据整合与BI应用的载体),利用数据仓库进行各种管理决策模式的探讨。元数据是数据整合与BI应用项目的灵魂,可以说没有元数据就没有数据整合与BI应用。 1. 元数据的一般概念 元数据(metadata)是关于数据的数据(data about data),是专门用来描述数据的特征和属性,描述和组织信息资源,发现信息资源的语言和工具。 (1)元数据是什么? 数据的数据 (data about data) 结构化数据 (Structured data about data) 用于描述数据的内容(what)、覆盖范围(where, when)、质量、管理方式、数据的所有者(who)、数据的提供方式(how)等信息,是数据与数据用户之间的桥梁; 资源的信息 (Information about a resource) 编目信息 (Cataloguing information) 管理、控制信息(Administrative information)
是一组独立的关于资源的说明(metadata is a set of independent assertions about a resource ) data that defines and describes other data (ISOIEC 11179-32003(E)) 传统的书目数据、产品目录、人事档案等都是元数据。元数据可以为各种形态的信息资源提供规范、普遍的描述方法和检索工具,为分布的、由多种资源组成的信息体系提供整合的工具与纽带。离开元数据的数据整合与BI应用项目将是一盘散沙,无法提供有效的检索、处理和应对需求的变化。 (2)元数据与数据的关系 元数据也是数据,其本身也可以作为被描述的对象,这是描述它的数据就是元数据。在信息系统中一般把数据看成是独立的信息单元,不管这里的“数据”是一本书、一个网页、或者一个虚拟的 URL 地址。元数据可以出现在: 数据内部; 独立于数据; 伴随着数据; 与数据包裹在一起。 (3)元数据(metadata)概念提出的背景 “书目”作为元数据的一种形式在以图书为资源存在形式的相关行业应用了千百年,其它许多行业也都有自己的元数据格式,例如名册、账本、药典等等。“元数据”作为一个统一概念的提出首先起因于对电子资源管理的需要。因特网的爆炸式的发展,使人们一时难以
附件1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1 基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺 2 术语信息技术大数据术语已申报 3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报 4 数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布 5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布 6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布 7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布 8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布 9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布 10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布 11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布 12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布 13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布 14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批 15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批 16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批 17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批 18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批
1工序名名标准化按照主语+谓语+宾语的主体结构内补充定语补语（必须按照规范语法结构，统一标准，按标准条件可以精准定位提高检索效率，其中主语一定不可以省略，谓语要 按做工类型规范标准） 2：工序尺寸按照：一.1CM2CM 共用1CM的，二 .3CM4CM5CM6CM7CM 共用5CM， 三.8CM9CM10CM11CM12CM 共用10CM 以此类推此类规范，避免近似尺寸相同工序数据 重复建库增加数据库数量降低检索效率，（车缝1CM的时间基本就在3TMU左右，极差 6CM的长度时间差异是18TUM不到1秒钟，整个差异值在5%管控范围内，注：GSD的管 控标准是5%） 3;在分析过程中固定开始结束动作动作代码。车缝尺寸及熨烫划线尺寸根据MTM-2距离跳裆，或者取5的倍数，这样数据更规整修，当工序长度尺寸更改可以提高修改效率（注：参考动 作经济动作经济原则肢体活动半径）规范分析过程，减少变异。 4:非常规工序一定不能放到工序词库中（非常规工序使用频率太低），每年统计工序词库工 序使用评率使用评率在5%一下建议删除，预防词库容量过大增加检索信息量 5：常规工序建议每个分析配两个视频，一个是对应分析视屏（常规) ，一个是目标视屏（非 常快的视屏）可以作为后期改善目标，不断优化改善工序做法提高效率优化成本。改善后的 动作分析审核入库后不能立刻删除改善前的工序（注：改善前的工序按季度删除同时导出备份，统计GSD工序改善成果） 6：在分析规则表里面需要链接对应的规则视频同时分析规则及视频需要对应编码，分成三段：移至压角前车缝中（检查）及放裁片，一般情况下A级别工序给检查动作，确定好的规则不能频繁更改，但是需要定期讨论维护更新，不断更新改善分析规则表。 7；面料等级的划份/品质系数建议参考工序等级划份统一定义ABCD四个级别（或5个级别）8;在GST系统分析出来的工序需要导出来归类整理备份
数据标准化的原因和方法 一、为何要将数据标准化？ 由于不同变量常常具有不同的单位和不同的变异程度。不同的单位常使系数的实践解释发生困难。例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm ）相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加？不同变量自身具有相差较大的变异时，会使在计算出的关系系数中，不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量（两水稻品种米粒中的脂肪含量）的数值在 2%到4%之间，而第2个变量（两水稻品种的亩产量）的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。 二、数据标准化的方法： 1、对变量的离差标准化 离差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的最小值，然后除以该变量的极差。即 x’ ＝[x ik－Min (x k)]／R k ik 经过离差标准化后，各种变量的观察值的数值范围都将在〔0，1〕之间，并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。离差标准化是消除量纲（单位）影响和变异大小因素的影响的最简单的方法。有一些关系系数（例如绝对值指数尺度）在定义时就已经要求对数据进行离差标准化，但有些关系系数的计算公式却没有这样要求，当选用这类关系系数前，不妨先对数据进行标准化，看看分析的结果是否为有意义的变化。 2，对变量的标准差标准化 标准差标准化是将某变量中的观察值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。即 x’ ＝ (x ik－ )／s k ik 经过标准差标准化后，各变量将有约一半观察值的数值小于0，另一半观察值的数值大于0，变量的平均数为0，标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。对变量进行的标准差标准化可以消除量纲（单位）影响和变量自身变异的影响。但有人认为经过这种标准化后，原来数值较大的的观察值对分类结果的影响仍然占明显的优势，应该进一步消除大小因子的影响。尽管如此，它还是当前用得最多的数据标准化方法。
数据元的规范与标准化框架 数据表示和管理的基本概念 .数据元 数据元是称之为数据的一个广义概念的特殊成员。总而言之，数据是事实、想法或命令的一种表示数据被收集、组织、记录、处理和存放在一个可检索的表中。数据还必须适用于以人工或自动方式进行交换、解释及加工处理。 有许多结构用于数据组织与管理，如数据合成、实体、文件、对象类、对象、记录、关联、关系、行、段、主体域、表以及元组。它们与数据元并不具有相似性，但可以包括或通过一些数据库实现或逻辑建模来等同于数据元的支持。 字节和位也是数据的构件，尽管它们被用于电子媒体中数据元的注册，但并不等同于数据元。在数据库中，数据元可以作为信息组(符号组、域)或字符列来处理。在的数据模型中，它是一个属性(见图)。在某特定的相关环境中被视为不可分割时，一个数据元则被作为一个单独的数据单位在自然界中，它是数据的单位，表示关于对象类的单独事实。(如:一个被赋值“”和“”的字符码表示了“雇员”这一对象类的婚姻状态的属性)。在其使用范围内，它不可能被分解为更多且具有有用含义的基本信息组。因而，数据元可被定义为在用户论述领域内是与用户相关的。数据元是自然界中对象类特性以电子或书面形式的表示。 表示 一个特性可由能够被人们解释的某一符号集来体现。一个单独的特性可由几个交替的数据元甚至数据元组(通常称之为数据合成，有时也称之为数据元集或数据元链)来表示。这样，一个特性可以由数据元组构成的数据合成或一个单独的数据元表征。 常用法 所有数据从业者和理论家都会涉及数据元的概念。无论用什么方法或技术，数据元都是整个软件开发生命周期（）的公用纽带。在的早期阶段，它们曾被视为实体(或对象类)的属性在的后期，具体的数据值被赋予它们的实例作为符号组或字符列。在的任一阶段，对于软件的生产者和用户来说，数据元是可识别的数据元是数据共享和共同持有的最小单元。一些数据元得以共享的信息系统成分有)企业信息模型)数据模型)数据流程图)数据库设计(模式、文件、表格))接口规范)计算机程序 1.2.1数据模型中的数据元 在数据建模出现之前，“数据元”这个术语已被普遍使用。用于表示指导企业商务信息的数据单元传统上被称之为数据元。数据建模的演进就是为捕捉这些数据表示的语义提供一种有效的方法。图描述了用于中的数据元结构和术语与一些更为传统数据建模术语的关联在一个
第1题 信息标准化体系包括（）。 A.信息网络和计算机基础标准 B.信息分类与编码及文件格式标准 C.信息技术应用标准 D.信息化安全标准 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C,D 题目分数：6 此题得分：6.0 批注： 第2题 二维条码具有（）的属性。 A.安全性 B.保密性 C.可不依赖数据库及通讯网络而单独应用 D.纠错能力 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C 题目分数：6 此题得分：0.0 批注： 第3题 数据仓库具有以下特征（）。 A.反映历史变化的数据集合 B.以数据分析、决策支持为目的组织储存数据 C.为运营性系统保存、查询数据 D.相对稳定的 答案:A,B,D 您的答案：B,C 题目分数：6 此题得分：0.0 批注： 第4题 从数据到信息最后上升到智能化的过程包括（）。 A.建立数据仓库 B.取出数据子集分析挖掘 C.发现潜在规律和趋势 D.产生知识 答案:A,B,C,D
您的答案：A,B,C,D 题目分数：6 此题得分：6.0 批注： 第5题 机器人的技术特性表现在（）方面。 A.标准化 B.模块化 C.网络化 D.智能化程度 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C,D 题目分数：6 此题得分：6.0 批注： 第6题 移动机器人是当前智能机器人研究的重点之一,可用于未来的试验检测高空作业，它应具有（）等技术功能.。 A.人工智能 B.控制理论 C.信息处理 D.图像处理 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C,D 题目分数：6 此题得分：6.0 批注： 第7题 二维条码的主要特点表现为 A.信息量容量大 B.安全性高 C.读取率高 D.错误纠正能力强 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C 题目分数：6 此题得分：0.0 批注： 第8题
数据的标准化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上，常见的数据归一化的方法有：min-max标准化(Min-max normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下：看了下网上很多介绍都是x*=log10(x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落到[0,1]区间上，应该还要除以log10(max)，max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1。atan 函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化：使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上，其中最常见的标准化方法就是Z标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法：z-score 标准化(zero-mean normalization)也叫标准差标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为：其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。 z-score 标准化 用zscore，标准化的目的是：使得平均值为0，标准差为1，这样可以使不同量纲的数据放在一个矩阵. >> A=magic(4) A = 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 1 5 1 >> [Z,MU,SIGMA] = zscore(A) Z = 1.3770 -1.2509 -1.0585 0.8262 -0.6426 0.4811 0.2887 -0.0918
[数据元标准化基本方法]数据标准化方法公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。 数据标准化工作是信息系统建设的基础工作。数据工作的无规则性，必然会导致系统的低效能和资源的浪费。长期以来，我国公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划，在国家层面上缺乏对公共卫生数据的标准定义与规范，导致了不同系统之间的数据难以交换、共享，也造成了资源的极大浪费。 公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。 数据元基本概念与结构
数据元可定义为通过标识、定义、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元，在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元，一般由对象类词、特性类词和表示三部分组成。 （1）对象类词: 是指人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物，如: 人、家庭、医疗机构、观察与干预等。 （2）特性类词: 是某个对象的一个特征。例如，人这个对象类可以具有很多特征，如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。 （3）表示是值域、数据类型的组合，必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码，如国际疾病分类（ICD-10），也可能是一个取值范围，如身高的取值。 对象往往有多个特性，对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。例如，人这个“对象”可以有性别、身高、出生日期等多个“特性”，将它与其中的某一个特性结合在一起就组成一个“数据元概念”，如人―性别、人―身高和人―出生日期等都是数据元概念的例子。
附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布
11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺
数据的标准化 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），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。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”
和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 二、z-score 标准化 这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。z-score标准化方法适用于属性A的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的情况。 新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。步骤如下： 求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； .进行标准化处理：zij＝（xij－xi）／si,其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，
数据标准化处理方法文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
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（normalization），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。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 二、z-score 标准化 这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。 z-score标准化方法适用于属性A的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的情况。
新数据=（原数据-均值）/标准差 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij＝（xij－xi）／si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。 三、Decimal scaling小数定标标准化 这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是： x'=x/(10*j)
数据元标准化基本方法 刘丽华金水高王骏胡凯 公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。 数据标准化工作是信息系统建设的基础工作。数据工作的无规则性，必然会导致系统的低效能和资源的浪费。长期以来，我国公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划，在国家层面上缺乏对公共卫生数据的标准定义与规范，导致了不同系统之间的数据难以交换、共享，也造成了资源的极大浪费。 公共卫生数据元的标准化，不仅要对数据自身进行“名、型、值”的定义，还要找出数据之间内在与外在间的关联关系，对构建高效稳健的公共卫生数据模型起到积极的作用。 数据元基本概念与结构 数据元可定义为通过标识、定义、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元，在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元，一般由对象类词、特性类词和表示三部分组成。 （1）对象类词: 是指人们希望研究、搜集和存储其相关数据的事物，如: 人、家庭、医疗机构、观察与干预等。 （2）特性类词: 是某个对象的一个特征。例如，人这个对象类可以具有很多特征，如性别、出生日期、身高、职业或患病情况等。 （3）表示是值域、数据类型的组合，必要时也包括度量单位或字符集。它所表达的是数据元概念的数据类型及可能的取值范围。表示类词可以是一个编码，如国际疾病分类（ICD-10），也可能是一个取值范围，如身高的取值。 对象往往有多个特性，对象与其任何一个有意义的特性的结合就组成一个数据元概念。例如，人这个“对象”可以有性别、身高、出生日期等多个“特性”，将它与其中的某一个特性结合在一起就组成一个“数据元概念”，如人—性别、人—身高和人—出生日期等都是数据元概念的例子。 数据元是数据元概念与值域的结合。即一个特定的数据元概念与一个特定的值域结合创建一个数据元。例如在儿童营养监测中，定义的一个数据元概念“儿童身高”，与身高的表示值域结合，构成数据元“儿童身高的测量值”; 而与儿童身高的平均水平值域结合，则构成“儿童身高的平均值”这个数据元。显然，这是两个不同的数据元。数据元概念与数据元之间存在一对多的关系，即一个数据元概念与不同的表示组合后可以生成不同的数据元。