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z-score标准化是一种常用的数据处理方法。在这种方法中，我们将数据进行标准化，使其均值为0，标准差为1。

这种标准化处理的方法定义如下：

Z = (X – μ) / σ

其中，X 是要转化的原始得分值，μ 是所有得分值的平均数（均值），σ 是所有得分值的标准差。得到的 Z 值就是标准化之后的得分值。

标准化之后，每一个原始得分值都会转化为一个z-score，可以直观地表示这个原始得分值相对于整个数据集的平均水平的偏离程度。

 
<h3>1. z-score（标准分数）数据处理方法</h3>
主要有两个作用：

• 数据标准化： 它将原始数据转换为均值为0，标准差为1的标准分数，这有助于消除数据间量纲的差异、消除原始数据的量级影响以及转化数据的分布特性。
• 异常值识别： 因为z-score是基于标准差的，它可以帮助我们识别出数据中的异常值（或称为离群值）。通常，|z-score| > 3的数据点被认为是异常值。

 
<h2>2. z-score的应用场景</h2>
在以下场景中，经常会使用到z-score：

• 数据预处理： 在数据分析或者机器学习中，往往会用z-score进行数据的标准化预处理，这样可以提升模型的稳定性和准确性。
• 统计分析：在进行假设检验、相关性分析等统计分析时，也经常需要计算z-score。
• 异常检测：在金融风控、网络安全等领域，也会使用z-score进行异常检测。
• 特征工程：同时，z-score也可以作为特征工程的一种方法，将原始特征转换成更利于模型学习的形式。