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数据标准化前沿信息_标准化的定义是什么(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

数据标准化

Stata熵权TOPSIS法熵权TOPSIS法是一种综合评价方法，主要用于多指标决策问题。以下是使用Stata进行熵权TOPSIS的具体步骤：数据标准化 𐟓Š 由于各指标的量纲不同，首先需要对数据进行标准化处理。常用的方法是极小极大归一化。对于正向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{x_{ij} - \min(x_{ij})}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 对于负向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{\max(x_{ij}) - x_{ij}}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 熵值计算 𐟌᯸ 根据标准化后的数据，计算各个指标的熵值。具体步骤如下：计算第j个指标第i个样本的比重pj： $$ p_{ij} = \frac{x_{ij}}{\sum_{i=1}^{n} x_{ij}}$$ 计算指标的熵值H： $$ H_j = -k \sum_{i=1}^{n} p_{ij} \ln(p_{ij})$$ 其中，k = 1 / ln(n) 计算权重wj： $$ w_j = \frac{1 - H_j}{\sum_{j=1}^{m} (1 - H_j)}$$ 构建加权标准化决策矩阵 𐟓ˆ 将标准化后的决策矩阵按权重进行加权，得到加权标准化决策矩阵L： $$ l_{ij} = w_j x_{ij}$$ 确定正、负理想解 𐟎 正理想解A+和负理想解A-分别为： $$ A^+ = \max(l_{ij}), A^- = \min(l_{ij})$$ 计算方案与正、负理想解的距离 𐟓 分别计算每个方案与正理想解和负理想解的距离D+和D-： $$ D^+ = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^+)^2}, D^- = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^-)^2}$$ 计算综合得分（相对接近度） 𐟏† 最后，计算每个方案的相对接近度C，并按接近度对方案进行排序： $$ C = \frac{D^-}{D^+ + D^-}$$ 通过以上步骤，可以得出每个方案的熵权TOPSIS综合得分，从而对方案进行全面评价。

话说，11月22日至24日，首期全国数据系统局长培训班在杭州成功举办。「DataBlog」分别围绕数据多元价值创造与数据市场建设、国际数字化发展的现状和趋势、国家数据基础设施建设、数据标准化高质量发展、数字化改革的浙江探索与实践、数据产业发展和数据流通等进行专题授课。并实地学习了杭州城市大脑、数梦工场、蚂蚁集团等在数据要素开发利用方面的实践经验。(「休鲜茶话」说数据产业)

301159,三维天地, 尾盘进了你，明天又套我吧…… 三维天地参加明天的数据要素大会不[捂脸][捂脸][捂脸] 三维天地公司为华为搭建主数据管理平台，实现数据标准化、数据安全管理、数据价值洞察

数据清洗与预处理：从零开始到精通 𐟓š 数据是任何数据科学项目的基石，而干净的数据直接影响到模型的性能。这本《Data Cleaning and Preprocessing》电子书从零开始，带你逐步掌握从数据采集到处理的每一个步骤。 𐟌Ÿ 书中详细介绍了处理缺失值、异常值、数据标准化与缩放、特征选择与提取等关键技术，帮助你快速提升数据分析的准确性。 𐟒𛠦供了大量Python库的实用代码示例，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等，助你快速掌握数据预处理的各种技巧。 𐟔 书中还深入探讨了常见的数据质量问题，教你如何通过数据清洗提升数据分析的准确性。 𐟓 如果你对数据清洗和预处理感兴趣，这本书将是你的理想选择。通过逐步学习，你将能够深入理解复杂的数据科学任务，提升自己的数据分析能力。

医院都在用什么系统？𐟤” 医院的信息系统，简称HIS，可是医院管理的心脏哦！它负责整合医院各个科室的医疗信息，比如病人资料、医嘱、药品、检验结果等等，给医护人员提供全面的医疗信息支持。𐟒𛊊不过，传统的HIS系统经过三十多年的发展，已经暴露出不少问题。比如架构不稳定、扩展性差、操作体验不好、流程繁琐、数据标准化程度低，还有信息孤岛现象严重等等。这些问题让传统HIS系统难以适应现代医院信息化发展的需求。𐟘“ 幸运的是，新一代HIS系统正在崛起！这些系统利用计算机软硬件技术、网络通信技术等现代化手段，对医院及其所属各部门进行综合管理。它们覆盖医院所有业务和全过程，采集、存储、处理、提取、传输、汇总医疗活动各阶段产生的数据，为医院的整体运行提供全面的自动化管理及服务。𐟒ኊ新一代HIS系统应该具备标准化、智慧化、人性化、一体化、专科化和生态化等属性，旨在提升医院办公效率、信息交互便捷性，以及医院的整体竞争力。𐟌Ÿ 举个例子吧，浙江康略（原名飞易特软件）成立于2000年，主要研发HIS、EMR、体检、养老和康复管理系统。他们总结了24年行业经验，全新研发了新一代数字化医院云平台，也就是第三代HIS产品。这个产品采用一朵云、一套系统和一个标准的全新理念，具有中台思维和互联网化等8大特点。现在很多医院的HIS和电子病历是分开用的，集成平台又是一套，不是一体化设计。康略的这个产品理念是将HIS、EMR和中台完全一体化，解决了业务系统对接难、扩展难、统计数据分析难等五大难题。𐟚€ 总之，医院信息系统的发展趋势是标准化、智慧化、人性化、一体化和生态化，这将为医院带来更高的效率和更好的服务体验。𐟌ˆ

医疗健康信息化综合解决方案实施前，医疗机构面临各业务子系统难以协同、数据标准化金融科技程度不足、跨系统流程较为繁琐等问题，上述问题制约了医疗机构提升患者就医体验、增强医院管理效率、提高诊疗决策准确性和危机值管理的发展目标。公司提供的医疗健康信息化综合解决方案以信息互联互通为基础，通过构建数据仓库及处理平台，打破各个子系统间的壁垒，改变了患者信息碎片式的分布模式，在优化患者就医体验的同时，还可以为医生提供实时全面的数据交互分析，提高医生诊疗准确性及决策效率。目前，公司提供的医疗健康信息化综合解决方案可覆盖医院便民服务、临床医技、后勤管理、财务行政等业务线，使管理工作数字化、患者服务在线化、临床工作智能化。「股票超话」

会计软件功能与服务规范：数字化转型指南在数字化时代，会计工作也迎来了转型升级的机遇。为了推动会计工作数字化转型，电子凭证会计数据标准的试点工作取得了显著成效。为了确保这些标准得到全面推广，需要在制度建设层面加强保障，以指导单位在软件功能上符合会计数据标准的要求。 𐟓Š 会计软件的基本功能：电子凭证管理：软件应支持电子凭证的生成、传输和存储，确保凭证的电子化。数据标准化：软件应遵循电子凭证会计数据标准，确保数据的准确性和一致性。自动化处理：通过自动化功能，减少手工操作，提高工作效率。 𐟓‹ 服务规范：专业服务：软件提供商应提供专业的会计咨询服务，帮助用户更好地理解和应用标准。技术支持：提供全面的技术支持，确保软件运行顺畅，用户能够及时解决遇到的问题。定期更新：根据会计法规和标准的更新，软件应提供定期更新服务，确保用户始终使用最新的标准。通过这些措施，可以有效推动会计工作的数字化转型，提高工作效率，确保数据的准确性和安全性。

「1067喇叭花快报」▲我国数据标准化工作迎来重要消息。昨天（10月28日），全国数据标准化技术委员会在北京成立，主要负责数据资源、数据技术、数据流通、智慧城市、数字化转型等基础通用标准，支撑数据流通利用的数据基础设施标准，以及保障数据流通利用的安全标准等领域国家标准制修订工作。

【媒体报道】《中国会计报》刊登了我院学员淦涛涛的文章-财务数智化背景下的审计应对。淦涛涛认为审计行业需适应复杂的业务场景、海量数据和数字化舞弊手段，提升审计质量和效率。他总结，一是审计行业需推动会计数据标准化，以提高审计效率和质量。二是审计行业应推进数智化进程，利用技术工具提升审计效率，实现实时审计和全样本审计。三是审计行业需培养复合型人才，既具备审计经验和业务知识，又具备数据分析能力，以适应数智化时代的挑战。文字版见学海泛舟 | 淦涛涛：财务数智化背景下的审计...「上海国家会计学院」

Z分数：数据点的位置度量 𐟌Ÿ 提到Z分数（z-score），其实就是在说一个衡量数据点在数据集中位置的工具。Z分数告诉我们一个数据点与数据集平均值的距离，以及这个距离相对于数据集标准差的位置。简单来说，Z分数就是用来比较数据点在整体数据分布中的“特殊”程度的。举个例子，如果一个数据点的Z分数为0，那就意味着它与数据集的平均值完全相同；如果Z分数是正数，那就表示这个数据点高于平均值；如果是负数，那就表示它低于平均值。而Z分数的绝对值越大，说明这个数据点距离平均值越远，也就越“特殊”。通过计算Z分数，我们可以把不同数据集的数据标准化，这样不同数据集之间的数据就可以进行比较了。这在统计学、研究和数据分析中非常重要，因为它让我们能更好地理解和解释数据。在标准正态分布中，Z分数的平均值永远是0，标准差永远是1。这意味着如果一个数据集是标准正态分布，那么该数据集的所有数据点的Z分数都会在0附近，大部分数据点的Z分数在-3到+3之间。那么，怎么计算Z分数呢？其实很简单，Z分数就是用数据点的数值（X）减去数据集的平均值（𜉯𜌧„𖥐Ž除以数据集的标准差（𜉣€‚Z分数表示的是数据点与平均值的偏差量，以标准差为单位。如果Z分数为正，表示数据点高于平均水平；如果Z分数为负，表示数据点低于平均水平。总之，Z分数是一个非常有用的工具，它能帮助我们更好地理解和比较不同数据集的数据。无论是在学术研究还是商业分析中，掌握Z分数的计算和应用都能大大提升我们的数据分析能力。

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