数据标准化在数据分析和模型建立中起着非常重要的作用。数据标准化可以使不同变量之间的数值具有可比性，消除量纲对数据分析和模型建立的影响，提高模型的稳定性和准确性。
首先，数据标准化可以消除不同变量之间的量纲影响。在实际数据分析中，不同变量往往具有不同的量纲和数值范围，这样会对数据分析和模型建立产生影响。通过数据标准化，可以将不同变量的数值范围统一到相同的尺度上，消除量纲的影响，使得不同变量之间具有可比性，更有利于进行数据分析和建立模型。
其次，数据标准化可以提高模型的稳定性和准确性。在建立数据挖掘和预测模型时，如果不对数据进行标准化处理，不同变量的权重会受到其数值范围的影响，从而影响模型的稳定性和准确性。通过数据标准化，可以使得模型更加稳定，降低模型的误差率，提高预测的准确性。
那么，如何利用标准化数据进行有效的数据挖掘和预测呢？首先，可以选择合适的标准化方法，常用的标准化方法包括Z-score标准化、Min-Max标准化、小数定标标准化等，根据数据的分布情况和业务需求选择合适的标准化方法。其次，可以针对标准化后的数据进行特征选择和降维处理，以减少数据维度和提高模型的效率和准确性。最后，可以选择适合的数据挖掘算法和预测模型，如聚类分析、关联规则挖掘、决策树、神经网络等，结合标准化后的数据进行建模和分析，从而实现对数据的深层次挖掘和准确的预测。
总之，数据标准化对于数据分析和模型建立具有重要的影响，可以消除量纲影响，提高模型稳定性和准确性。通过合适的标准化方法和数据挖掘技术，可以充分利用标准化数据进行有效的数据挖掘和预测，为企业决策提供有力支持。