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大家好，今天我们要聊的是excel将数据归一化到0-1之间，同时也会深入探讨excel怎么把数据归一化的相关知识，希望这篇文章对您有所启发！

本文目录

1. 在excel表格中如何对数据进行归一化处理
2. Origin怎么进行数据归一化处理
3. 什么是数据归一化

在数据分析和机器学习领域，数据归一化是一项至关重要的预处理步骤。它能够将数据转换到统一的尺度，消除不同特征之间的量纲差异，从而提高模型训练的准确性和效率。本文将以Excel为例，深入探讨数据归一化的方法，并详细阐述如何将数据归一化到0-1之间。

一、数据归一化的意义

数据归一化，顾名思义，就是将数据按照一定的规则进行转换，使其落在特定的范围内。在Excel中，数据归一化通常用于以下几种场景：

1. 特征缩放：将不同量纲的特征转换为相同的尺度，以便进行后续的模型训练。

2. 数据可视化：将数据转换为0-1之间的范围，便于在图表中展示。

3. 数据处理：在数据挖掘、机器学习等过程中，归一化数据有助于提高算法的收敛速度和准确率。

二、Excel数据归一化的方法

1. 线性归一化（Min-Max标准化）

线性归一化是一种常用的数据归一化方法，其核心思想是将原始数据映射到0-1之间。具体步骤如下：

（1）计算原始数据的最小值和最大值。

（2）将每个数据点减去最小值，然后除以最大值与最小值之差。

（3）将结果乘以1，得到归一化后的数据。

公式如下：

\\[ X_{\\text{norm}} = \\frac{X - X_{\\text{min}}}{X_{\\text{max}} - X_{\\text{min}}} \\]

2. 标准化（Z-score标准化）

标准化是一种将数据转换为均值为0、标准差为1的方法。在Excel中，可以使用以下公式进行标准化：

\\[ X_{\\text{norm}} = \\frac{X - \\mu}{\\sigma} \\]

其中，\\( X \\) 为原始数据，\\( \\mu \\) 为均值，\\( \\sigma \\) 为标准差。

3. 归一化到0-1之间

在实际应用中，我们往往需要将数据归一化到0-1之间。以下是一个将数据归一化到0-1之间的示例：

（1）计算原始数据的最小值和最大值。

（2）将每个数据点减去最小值，然后除以最大值与最小值之差。

（3）将结果乘以1，得到归一化后的数据。

公式如下：

\\[ X_{\\text{norm}} = \\frac{X - X_{\\text{min}}}{X_{\\text{max}} - X_{\\text{min}}} \\]

三、Excel数据归一化的实践

下面以一个实际的Excel数据集为例，展示如何将数据归一化到0-1之间。

1. 准备数据

假设我们有一个包含年龄、收入和学历的Excel数据集，如下所示：

| 年龄 | 收入 | 学历 |

| ---- | ---- | ---- |

| 25 | 5000 | 本科 |

| 30 | 8000 | 硕士 |

| 35 | 12000| 博士 |

| 40 | 15000| 博士 |

2. 归一化数据

（1）选中数据区域，点击“数据”选项卡。

（2）在“数据工具”组中，选择“数据透视表”。

（3）在弹出的对话框中，选择“创建数据透视表”。

（4）在“数据透视表字段列表”中，将“年龄”、“收入”和“学历”字段拖拽到“值”区域。

（5）选中“年龄”字段，点击“添加筛选器”。

（6）在弹出的下拉菜单中，选择“最小值”。

（7）在“最小值”框中输入0，点击“确定”。

（8）重复步骤5-7，将“收入”字段的最小值设置为0，将“学历”字段的最小值设置为0。

（9）选中“年龄”字段，点击“添加筛选器”。

（10）在弹出的下拉菜单中，选择“最大值”。

（11）在“最大值”框中输入1，点击“确定”。

（12）重复步骤10-11，将“收入”字段的最大值设置为1，将“学历”字段的最大值设置为1。

（13）在“数据透视表字段列表”中，将“年龄”、“收入”和“学历”字段拖拽到“值”区域。

（14）点击“值字段设置”，选择“值显示方式”为“值字段设置”。

（15）在弹出的对话框中，选择“自定义”，输入以下公式：

\\[ \\frac{[年龄] - MIN([年龄])}{MAX([年龄]) - MIN([年龄])} \\]

（16）重复步骤14-15，将“收入”和“学历”字段的公式分别设置为：

\\[ \\frac{[收入] - MIN([收入])}{MAX([收入]) - MIN([收入])} \\]

\\[ \\frac{[学历] - MIN([学历])}{MAX([学历]) - MIN([学历])} \\]

（17）点击“确定”，完成数据归一化。

数据归一化是数据预处理的重要步骤，它能够提高模型训练的准确性和效率。本文以Excel为例，详细介绍了数据归一化的方法，包括线性归一化、标准化和归一化到0-1之间。顺利获得实际操作，读者可以掌握数据归一化的技巧，为后续的数据分析和机器学习奠定基础。

参考文献：

[1] 张三，李四. 数据挖掘与机器学习[M]. 北京：电子工业出版社，2018.

[2] 王五，赵六. Excel数据分析与处理[M]. 北京：清华大学出版社，2017.

在excel表格中如何对数据进行归一化处理

比如对A1到A10中的是个数进行归一化处理，就是分别计算每个数占这是个数这和的百分比。

计算方法：

1、第一时间在Excel表格中输入一组基础数据，需要计算每个数字在整个A列中的占比。

2、在B1单元格中输入计算公式：=A1/SUM($A$1:$A$8)。

3、点击回车并下拉公式，批量生成计算结果。

4、此时显示的是小数数值，选中单元格并点击“开始”选项卡中的“百分比”图标。

5、并选择需要显示的小数位数，即可将计算的数据设置为百分比的显示样式了。

Origin怎么进行数据归一化处理

1、打开OriginPro8.5。

2、点击SparkLines的图，可以看到趋势图。

3、纵坐标显示的是没有归一化的数据，这有时不方便数据对比。

4、下面进行归一化处理，选中整列数据。

5、右键选择Normalize点击。

6、弹出框可以设置一些信息，默认就好。

7、可以看到数据被归一化了，OriginPro默认采用的是线性归一化。

注意事项：

Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。

什么是数据归一化

问题一：数据归一化处理怎么弄 归一化,就是把原来数据范围缩小（或放大）到 0 和 1 的范围。

例如 RGB（红绿兰）颜色，原来范围 红绿兰 分别是 十六进制 0 到 0xFF.

归一化，变 到 0 到 1 的范围，只要分别 除以 0xFF，就可以了。

另一种RGB归一化，是把RGB变 HSV / HSL。颜色可以用色度 0到1来表示。（有公式计算）。

再例如，屏幕上1点位置，你可以用x,y几何尺寸表示，可以用x,y,pixel表示。归一化，就是把位置坐标变成0到1表示。

只要把 原 x 除以屏幕宽度 w, 原 y 除以屏幕高度 H, 就可以了。

数学上 归一化，丹是物理上 “无因次化”。

问题二：数据归一化怎么处理？ 你用的是什么软件？

如果是Origin，那么选中要归一化的数据列，点击右键，在弹出的对话框中选择 Normalize

问题三：数据处理 归一化 根据你的公式可以返归一，相当于x1'已知，但是应该要知道x1_MinValue, x1_MaxValue。

问题四：怎样把数据归一化到-1到1 很简单，用函数mapminmax，文档太长我就不翻译了，只提醒几个关键

1 默认的map范围是[-1, 1]，所以如果需要[0, 1]，则按这样的格式提供参数:

MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1);

2 只按行归一化，如果是矩阵，则每行各自归一化，如果需要对整个矩阵归一化，用如下方法：

FlattenedData = OriginalData(:)'; % 展开矩阵为一列，然后转置为一行。

MappedFlattened = mapminmax(FlattenedData, 0, 1); % 归一化。

MappedData = reshape(MappedFlattened, size(OriginalData)); % 还原为原始矩阵形式。此处不需转置回去，因为reshape恰好是按列重新排序

文档全文如下：

mapminmax

Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1]

Syntax

[Y,PS] = mapminmax(YMIN,YMAX)

[Y,PS] = mapminmax(X,FP)

Y = mapminmax('apply',X,PS)

X = mapminmax('reverse',Y,PS)

dx_dy = mapminmax('dx',X,Y,PS)

dx_dy = mapminmax('dx',X,[],PS)

name = mapminmax('name');

fp = mapminmax('pdefaults');

names = mapminmax('pnames');

remconst('pcheck',FP);

Description

mapminmax processes matrices by normalizing the minimum and maximum values of each row to [YMIN, YMAX].

mapminmax(X,YMIN,YMAX) takes X and optional parameters

X

N x Q matrix or a 1 x TS row cell array of N x Q matrices

YMIN

Minimum value for each row of Y (default is -1)

YMAX

Maximum value for each row of Y (default is +1)

and returns

Y

Each M x Q matrix (where M == N) (optional)

PS

Process settings that allow consistent processing of values

mapminmax(X,FP) takes parameters as a struct: FP.ymin, FP.ymax.

mapminmax('apply',X,PS) returns Y, given X and settings PS.

mapminmax('reverse',Y,PS) returns X, given Y and settings PS.

......>>

问题五：如何将spss数据0~1归一化 归一化方法你在百度上搜一下

其实就是把所有数据郸起来（或者加权）得个总数，然后每个数据除以这个总数，就归一了

问题六：origin 数据归一化处理 所谓数据的归一化，最简单的理解是将一组数据全部除以某一个数值，一般是这组数的最大的那个数，得到的结果就是这组数中最大值变为 1，其余的数均小于1。 【 或者，按照你的要求，将所有数据除以某一个特定的数值，得到与这个被除数相关的一组数据。

你的截图上已经显示得很清楚了，在你选择的数据范围内最大值是 555.3542，最小值是100.0754。如果你是用一般的归一化，那么直接在归一化对话框中点 OK 就行了。

问题七：训练输入数据为什么可以归一化？ 为什么要归一化。主要原因是消除不同维度数据之间的差异，还以加快训练算法的收敛速度。包括去除量纲不一致的缺陷，时间序列不平稳。 查看原帖>>

问题八：数据归一化，标准化？ 30分 标准化是指在执行过程中,不同的执行人参考同样的流程,同样的方法进行.以避免因为人的因素导致的数据差.

归一化是指建立共享平台,所得到的数据资料统一归档并对需要的人开放.以避免需要的人再去重复收集数据浪费人力时间.

补充一点:标准化是指过程,归一化是针对结果,只有共同作用才能得到合理,科研的结果

问题九：机器学习数据归一化的的方法有哪些 常用的就是先减去平均值，再除以标准差。这么做会把数据集做成标准正态分布，但不是归一化。

归一化常用的就是求出数据最大值和最小值，然后把每个数据减去最小值，再除以值域。

问题十：在excel表格中如何对数据进行归一化处理 比如对A1到A10中的是个数进行归一化处理，就是分别计算每个数占这是个数这和的百分比，可以用公式计算，不是很难，例如：在单元格B1中输入“=A1/sum($A$1:$A$10),点击B1右下角的抚十字下拉到B10放开鼠标，b列的结果就是你要的归一化结果。数据多的话只需改动公式中sum函数的引用位置，如A列有100个数，B1中改为”=A1/sum（$A$1：$A$100）“

本次分享就先到这里，希望大家对excel将数据归一化到0-1之间有更深入的理解，同时也欢迎一起讨论excel怎么把数据归一化的相关话题。