通常我们需要先把数据标准化，用标准化的数据进行数据分析。数据标准化是统计数据的索引化。数据标准化主要包括两个方面:数据的同态性和无量纲化处理。既然是数据治理分析，就应该先“治理”数据，再“分析”。数据治理分析是对海量数据进行筛选和整合，让用户可以跟进数据的实时情况，便于用户更准确、更快速地分析判断数据业务，从而实现用数据驱动业务，增加企业价值的目的。
数据治理分析是将庞大数据量进行过滤整合，让用户可以跟进数据实时情况，方便用户更准确快速地对数据业务进行合理分析、判断，实现利用数据驱动业务，达到企业增值的目的。基于大数据技术研发的数据分析平台系统，通过从多个业务系统到ODS中间库、ODS中间库到数仓模型的加工过滤，再将模型绑定组件实现数据的可视化展现，可以使用户更加形象的对不同业务的数据进行观察分析，
既然是数据治理分析，就应该先“治理”数据，再“分析”。通常我们需要先把数据标准化，用标准化的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化主要包括数据趋化性和无量纲化处理两个方面。随着人们研究领域的不断扩大，要评价的对象也越来越复杂。仅仅依据单一指标来评价事物往往是不合理的，因此需要对多个指标的数据进行处理，以获得更准确、更有用的用户想要的业务数据。
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