在选择适合企业需求的数据标准化方法时，首先需要明确数据标准化的目的，包括统一不同数据源的数据格式、消除数据中的噪音和异常值、使数据更易于比较和分析等。常见的数据标准化方法有最小-最大标准化、Z-score标准化、小数定标标准化和按区间划分标准化等。在选择方法时，需要考虑数据分布的特点、数据的量纲以及具体的业务需求。比如，如果数据分布偏态且存在极端异常值，可以选择Z-score标准化方法；如果数据的量纲差异较大，可以选择最小-最大标准化方法。在实际操作中，可以通过对多种标准化方法进行实际数据测试，比较它们对数据分布、分析结果的影响，从而选择最适合的标准化方法。另外，也可以结合具体的业务场景进行定制化的标准化方法，以满足特定的需求。
例如，某电商企业在进行销售数据分析时，需要将不同产品的销售额进行比较，但不同产品的价格差异较大。这时可以采用最小-最大标准化方法，将每个产品的销售额按照最大最小值进行缩放，使得它们具有可比性。又如，某零售企业在进行库存管理时，需要对不同产品的库存量进行分析，但不同产品的库存量差距较大。这时可以采用小数定标标准化方法，将库存量除以相应的数量级，使得它们更适合进行比较和分析。
综上所述，选择适合企业需求的数据标准化方法需要考虑数据分布特点、量纲差异以及具体的业务需求，可以通过实际测试和定制化方法来确定最佳的标准化方式。