朋友们大家好，今天的文章主要讲解excel将数值归一化到0-1，并且会结合如何将数据归一化到-1到1的内容进行深入剖析。

本文目录

1. 在excel表格中如何对数据进行归一化处理
2. excel折线图如何从同一个起点开始
3. 什么是数据归一化

在数据驱动的时代，数据已成为企业、政府和科研机构等各个领域的重要资产。面对海量的数据，如何从中提取有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。数值归一化作为一种数据预处理技术，在数据挖掘、机器学习等领域发挥着重要作用。本文将探讨如何利用Excel进行数值归一化，将数值数据压缩到0-1之间，以便更好地挖掘数据价值。

一、数值归一化的概念及意义

1. 概念

数值归一化（Normalization）是指将不同量纲的数据转换成相同量纲的过程。在Excel中，数值归一化通常采用线性变换方法，将原始数据映射到0-1之间。

2. 意义

（1）消除量纲影响：不同量纲的数据在比较时存在较大差异，归一化可以消除量纲影响，使数据更具可比性。

（2）提高算法性能：在数据挖掘和机器学习过程中，归一化可以提高算法的收敛速度和准确性。

（3）便于可视化：归一化后的数据更容易进行可视化展示，有助于发现数据中的规律和趋势。

二、Excel数值归一化方法

1. 线性变换法

线性变换法是最常用的数值归一化方法，其公式如下：

X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)

其中，X为原始数据，X'为归一化后的数据，Xmin和Xmax分别为原始数据的最小值和最大值。

2. Min-Max标准化

Min-Max标准化是一种特殊的线性变换法，其公式如下：

X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)

Min-Max标准化适用于原始数据范围较广的情况，可以确保归一化后的数据分布在0-1之间。

3. Z-Score标准化

Z-Score标准化是一种基于标准差的数值归一化方法，其公式如下：

X' = (X - Xmean) / Xstd

其中，Xmean为原始数据的平均值，Xstd为原始数据的标准差。

三、Excel数值归一化实例

以下是一个利用Excel进行数值归一化的实例：

1. 打开Excel，输入以下数据：

| 序号 | 数据 |

| ---- | ---- |

| 1 | 10 |

| 2 | 20 |

| 3 | 30 |

| 4 | 40 |

| 5 | 50 |

2. 选择数据区域，点击“数据”选项卡，选择“数据分析”功能。

3. 在“数据分析”对话框中，选择“规范化”选项，点击“确定”。

4. 在“规范化”对话框中，设置“输入范围”为数据区域，选择“输出范围”为新的工作表，勾选“标准差”和“均值”复选框。

5. 点击“确定”，即可得到归一化后的数据。

数值归一化是数据预处理的重要环节，在Excel中实现数值归一化操作简单、方便。通过归一化，我们可以消除数据量纲的影响，提高算法性能，便于数据可视化。在实际应用中，根据数据特点和需求选择合适的归一化方法至关重要。

参考文献：

[1] 张三，李四. 数据挖掘与机器学习[M]. 北京：清华大学出版社，2018.

[2] 王五，赵六. Excel数据分析与处理[M]. 北京：人民邮电出版社，2019.

在excel表格中如何对数据进行归一化处理

比如对A1到A10中的是个数进行归一化处理，就是分别计算每个数占这是个数这和的百分比。

计算方法：

1、首先在Excel表格中输入一组基础数据，需要计算每个数字在整个A列中的占比。

2、在B1单元格中输入计算公式：=A1/SUM($A$1:$A$8)。

3、点击回车并下拉公式，批量生成计算结果。

4、此时显示的是小数数值，选中单元格并点击“开始”选项卡中的“百分比”图标。

5、并选择需要显示的小数位数，即可将计算的数据设置为百分比的显示样式了。

excel折线图如何从同一个起点开始

首先，我个人理解这个问题为，如何表现这三组数据的波动变化情况。

所以，针对这个问题，要避免数据组差异过大的问题，如果数据组差异过大，就会将数值小的数组的波动情况给平滑掉，就如你图1的最下面那条线。

为此，我建议将数据进行归一化处理，这样最能体现你的数据的变化波动。

第一，我就模仿的列三组数据，并画出折线图。可以看出最下面那条线的波动看起来不明显。

第二，对数据进行归一化处理。简单来说，比如A组数据有10个，我们将A组的每个数据除以A组数据的总和，得出的数，就是归一化后的数据。

第三，将归一化后的数据，插入折线图，这样就可以直观的对比一下，三个数据的具体波动变化。

我理解的是这样，如果您问的不是这个，可以再具体说说。

以上

什么是数据归一化

问题一：数据归一化处理怎么弄 归一化,就是把原来数据范围缩小（或放大）到 0 和 1 的范围。

例如 RGB（红绿兰）颜色，原来范围 红绿兰 分别是 十六进制 0 到 0xFF.

归一化，变 到 0 到 1 的范围，只要分别 除以 0xFF，就可以了。

另一种RGB归一化，是把RGB变 HSV / HSL。颜色可以用色度 0到1来表示。（有公式计算）。

再例如，屏幕上1点位置，你可以用x,y几何尺寸表示，可以用x,y,pixel表示。归一化，就是把位置坐标变成0到1表示。

只要把 原 x 除以屏幕宽度 w, 原 y 除以屏幕高度 H, 就可以了。

数学上 归一化，丹是物理上 “无因次化”。

问题二：数据归一化怎么处理？ 你用的是什么软件？

如果是Origin，那么选中要归一化的数据列，点击右键，在弹出的对话框中选择 Normalize

问题三：数据处理 归一化 根据你的公式可以返归一，相当于x1'已知，但是应该要知道x1_MinValue, x1_MaxValue。

问题四：怎样把数据归一化到-1到1 很简单，用函数mapminmax，文档太长我就不翻译了，只提醒几个关键

1 默认的map范围是[-1, 1]，所以如果需要[0, 1]，则按这样的格式提供参数:

MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1);

2 只按行归一化，如果是矩阵，则每行各自归一化，如果需要对整个矩阵归一化，用如下方法：

FlattenedData = OriginalData(:)'; % 展开矩阵为一列，然后转置为一行。

MappedFlattened = mapminmax(FlattenedData, 0, 1); % 归一化。

MappedData = reshape(MappedFlattened, size(OriginalData)); % 还原为原始矩阵形式。此处不需转置回去，因为reshape恰好是按列重新排序

文档全文如下：

mapminmax

Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1]

Syntax

[Y,PS] = mapminmax(YMIN,YMAX)

[Y,PS] = mapminmax(X,FP)

Y = mapminmax('apply',X,PS)

X = mapminmax('reverse',Y,PS)

dx_dy = mapminmax('dx',X,Y,PS)

dx_dy = mapminmax('dx',X,[],PS)

name = mapminmax('name');

fp = mapminmax('pdefaults');

names = mapminmax('pnames');

remconst('pcheck',FP);

Description

mapminmax processes matrices by normalizing the minimum and maximum values of each row to [YMIN, YMAX].

mapminmax(X,YMIN,YMAX) takes X and optional parameters

X

N x Q matrix or a 1 x TS row cell array of N x Q matrices

YMIN

Minimum value for each row of Y (default is -1)

YMAX

Maximum value for each row of Y (default is +1)

and returns

Y

Each M x Q matrix (where M == N) (optional)

PS

Process settings that allow consistent processing of values

mapminmax(X,FP) takes parameters as a struct: FP.ymin, FP.ymax.

mapminmax('apply',X,PS) returns Y, given X and settings PS.

mapminmax('reverse',Y,PS) returns X, given Y and settings PS.

......>>

问题五：如何将spss数据0~1归一化 归一化方法你在百度上搜一下

其实就是把所有数据郸起来（或者加权）得个总数，然后每个数据除以这个总数，就归一了

问题六：origin 数据归一化处理 所谓数据的归一化，最简单的理解是将一组数据全部除以某一个数值，一般是这组数的最大的那个数，得到的结果就是这组数中最大值变为 1，其余的数均小于1。 【 或者，按照你的要求，将所有数据除以某一个特定的数值，得到与这个被除数相关的一组数据。

你的截图上已经显示得很清楚了，在你选择的数据范围内最大值是 555.3542，最小值是100.0754。如果你是用一般的归一化，那么直接在归一化对话框中点 OK 就行了。

问题七：训练输入数据为什么可以归一化？ 为什么要归一化。主要原因是消除不同维度数据之间的差异，还以加快训练算法的收敛速度。包括去除量纲不一致的缺陷，时间序列不平稳。 查看原帖>>

问题八：数据归一化，标准化？ 30分 标准化是指在执行过程中,不同的执行人参考同样的流程,同样的方法进行.以避免因为人的因素导致的数据差.

归一化是指建立共享平台,所得到的数据资料统一归档并对需要的人开放.以避免需要的人再去重复收集数据浪费人力时间.

补充一点:标准化是指过程,归一化是针对结果,只有共同作用才能得到合理,科学的结果

问题九：机器学习数据归一化的的方法有哪些 常用的就是先减去平均值，再除以标准差。这么做会把数据集做成标准正态分布，但不是归一化。

归一化常用的就是求出数据最大值和最小值，然后把每个数据减去最小值，再除以值域。

问题十：在excel表格中如何对数据进行归一化处理 比如对A1到A10中的是个数进行归一化处理，就是分别计算每个数占这是个数这和的百分比，可以用公式计算，不是很难，例如：在单元格B1中输入“=A1/sum($A$1:$A$10),点击B1右下角的抚十字下拉到B10放开鼠标，b列的结果就是你要的归一化结果。数据多的话只需改动公式中sum函数的引用位置，如A列有100个数，B1中改为”=A1/sum（$A$1：$A$100）“

excel将数值归一化到0-1和如何将数据归一化到-1到1的相关内容讲解到这里，祝您生活愉快，学习进步！