数据标准化是指将不同尺度、不同单位或不同范围的数据转化为具有统一标准的形式，以便于比较、分析和处理。它是数据预处理的一种常用方法，旨在消除数据之间的差异，使得数据具有可比性和可解释性。

数据标准化的目的是使得数据在同一尺度下进行比较和分析，避免不同尺度或单位的数据对结果产生不合理的影响。通过标准化，可以将数据转化为无量纲的形式，使得数据的均值为0，方差为1，或者将数据映射到特定的区间范围内。

常见的数据标准化方法包括：
1. Z-score标准化：将数据减去均值，再除以标准差，使得数据的均值为0，方差为1。
2. Min-max标准化：将数据线性映射到指定的区间范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。
3. Decimal scaling标准化：将数据除以一个适当的因子，使得数据的绝对值小于1。
4. 归一化：将数据按照一定的比例缩放到[0, 1]之间，保持数据的相对关系不变。

数据标准化可以提高数据的可解释性和可比性，使得不同特征之间的权重更加平衡，有利于数据分析、建模和机器学习算法的应用。