数据标准化在数据分析和决策中起着至关重要的作用。数据标准化是指将不同规模、不同单位、不同分布的数据，经过处理转化成具有相同规模、相同单位、相同分布的数据。这样做的好处有以下几点影响：
提高数据比较和分析的准确性：数据标准化可以消除不同数据之间的量纲和单位差异，使得数据之间更容易进行比较和分析。比如，如果一组数据的单位是吨，另一组数据的单位是千克，直接进行比较是没有意义的，经过标准化后，可以更准确地进行比较。
改善数据的分布特性：标准化可以使得数据更符合统计分析的要求，比如正态分布。这有助于在数据分析中使用一些基于正态分布假设的统计方法，提高数据分析的准确性。
提高模型的稳定性和可靠性：在数据挖掘和建模过程中，数据的标准化可以减小不同变量之间的差异，使得模型更加稳定和可靠。比如，在使用聚类分析或者回归分析时，标准化可以避免某些变量对结果产生过大影响，提高模型的稳定性。
帮助决策者更好地理解数据：标准化可以使得数据更加直观和易于理解。将数据转化成均值为0，方差为1的标准正态分布，可以帮助决策者更好地理解数据的分布情况，更好地做出决策。
总之，数据标准化对数据分析和决策有着重要的影响，能够提高数据比较和分析的准确性，改善数据的分布特性，提高模型的稳定性和可靠性，帮助决策者更好地理解数据。在实际应用中，管理者应该重视数据标准化的过程，合理地选择标准化方法，确保数据分析和决策的准确性和可靠性。
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