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。它可以消除不同变量之间的量纲影响，使得不同变量之间具有可比性，有利于提高模型的稳定性和准确性。
首先，数据标准化可以消除量纲影响。在实际的数据分析中，不同变量往往具有不同的量纲和单位，这样会导致在模型建立过程中，某些变量的影响程度被放大或者被忽略，影响了模型的准确性。通过数据标准化，可以将不同变量转化为统一的标准分布，消除了量纲带来的影响，使得不同变量之间可以进行比较和分析。
其次，数据标准化可以加快模型的收敛速度。在一些需要迭代求解的模型中，如神经网络、支持向量机等，数据标准化可以使得模型的收敛速度更快，减少了模型的训练时间，提高了模型的效率。
另外，数据标准化还可以提高模型的稳定性。在一些模型中，如逻辑回归、主成分分析等，数据标准化可以使得模型的参数估计更加稳定，减少了模型因变量尺度不同而产生的偏差，提高了模型的稳定性和鲁棒性。
总的来说，数据标准化对数据分析和模型建立有着重要的影响，它消除了量纲影响，加快了模型的收敛速度，提高了模型的稳定性，是数据分析和建模过程中不可或缺的一步。
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摘要：数据标准化在数据分析和模型建立中起着重要作用，可以消除量纲影响，加快模型收敛速度，提高模型稳定性。