数据标准化处理是一种重要的数据分析预处理方法，主要用于消除不同指标之间的量纲、变量自身变异和数值大小的影响，以便更准确地进行数据分析。数据标准化处理通常采用以下几种方法：

1、极差标准化法

首先需要找出该指标的最大值(Xmax)和最小值(Xmin)，并计算极差(R = Xmax - Xmin)，然后用该变量的每一个观察值(X)减去最小值(Xmin)，再除以极差(R)，即：X’ = (X-Xmin) / (Xmax-Xmin)。经过极差标准化方法处理后，无论原始数据是正值还是负值，该变量各个观察值的数值变化范围都满足0≤X’≤1，并且正指标、逆指标均可转化为正向指标，作用方向一致。但是如果有新数据加入，就可能会导致最大值(Xmax)和最小值(Xmin)发生变化，就需要进行重新定义，并重新计算极差(R)。

2、Z-Score标准化(Z得分)

标准化数据=(原始值-均值)/标准差。这种方法通常用于当指标数据集中存在异常值、不知道最大最小值、超出取值范围的离群值时。

3、最大最小值标准化

标准化数据=(原始值-最小值)/(最大值-最小值)。如果已知数据集的最大最小值(确认不会变化)，则会通过最大最小值进行数据标准化。

4、归一化

归一化的目的是为了将各个指标缩放到[0,1]的区间内，同时保留原数据的相对大小关系。常用的归一化方法有：L1范数、L2范数、最大最小归一化等。

以上是数据标准化的常用方法，根据不同的应用场景和需求，可以选择适合的方法来进行数据预处理。