通常我们需要先把数据标准化 ， 用标准化的数据进行数据分析 。数据标准化是统计数据的索引化 。数据标准化主要包括两个方面:数据的同态性和无量纲化处理 。既然是数据治理分析 ， 就应该在分析之前对数据进行管理 。数据治理分析就是对海量的数据进行筛选和整合 ， 让用户可以跟进数据的实时情况 ， 方便用户更准确、更快速地对数据业务做出合理的分析和判断 ， 从而实现用数据驱动业务 ， 增加企业价值的目的 。
什么是数据治理 ， 为什么要进行数据标准化？
数据治理分析是将庞大数据量进行过滤整合 ， 让用户可以跟进数据实时情况 ， 方便用户更准确快速地对数据业务进行合理分析判断 ， 实现利用数据驱动业务 ， 达到企业增值的目的 。基于大数据技术研发的数据分析平台系统 ， 通过从多个业务系统到ODS中间库ODS中间库到数仓模型的加工过滤 ， 再将模型绑定组件实现数据的可视化展现 ， 可以使用户更加形象的对不同业务的数据进行观察分析 。
【为什么要数据标准化,什么是数据治理】既然是数据治理分析 ， 就应该在分析之前对数据进行管理 。通常我们需要先把数据标准化 ， 用标准化的数据进行数据分析 。数据标准化是统计数据的索引化 。数据标准化主要包括两个方面:数据的同态性和无量纲化处理 。随着人们研究领域的不断扩大 ， 要评价的对象也越来越复杂 。仅仅依据单一指标来评价事物往往是不合理的 ， 因此需要对数据进行多指标处理 ， 才能得到用户想要的更准确、更有用的业务数据 。
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