数据标准化和数据归一化是数据预处理过程中常用的两种方法，它们都是为了将不同尺度、不同单位的数据转换为统一的标准数据，便于进行比较和分析。虽然它们的目的相似，但在具体的应用场景中有一些区别。
首先，数据标准化（Standardization）是指将数据按照一定的比例缩放，使得它们的均值为0，标准差为1。具体而言，就是对原始数据进行减去均值，再除以标准差的操作。数据标准化的优点在于可以消除不同变量之间的量纲影响，使得不同变量具有可比性。
数据归一化（Normalization）则是将数据按比例缩放到一个特定的范围，通常是[0,1]或者[-1,1]。这种方法常用在需要将特征向量的值限定在一个固定的范围时，例如在神经网络和支持向量机等算法中。数据归一化的优点在于可以加快模型收敛的速度，并且可以提高模型的精度。
在不同的场景中，应该根据具体的需求来选择使用数据标准化还是数据归一化。如果对数据的分布情况没有特殊要求，只是希望消除量纲的影响，使得不同变量之间具有可比性，那么可以选择数据标准化。如果需要将数据限定在一个特定的范围内，或者是在使用某些特定的机器学习算法时，需要使用数据归一化。
举个例子，如果在进行聚类分析时，由于不同变量的尺度不同，可能会导致聚类结果受到某个变量的影响更大，这时候就可以使用数据标准化来消除这种影响。而在使用神经网络进行训练时，由于神经网络对输入数据的尺度比较敏感，因此通常会使用数据归一化将输入数据限定在一个较小的范围内，以提高训练的效率和精度。
综上所述，数据标准化和数据归一化都是常用的数据预处理方法，选择使用哪种方法应该根据具体的需求和应用场景来决定。在实际应用中，可以根据数据的特点和所使用的算法来灵活选择合适的方法进行数据处理。