选择适合的数据标准化方法需要考虑数据的分布特点、模型的需求以及实际应用场景。常见的数据标准化方法包括Min-Max标准化、Z-score标准化、小数定标标准化等。
首先，Min-Max标准化将原始数据线性映射到[0,1]区间，适用于对数据的相对大小关系敏感的模型，比如神经网络和支持向量机。但是，它对异常值敏感，需要谨慎处理。
其次，Z-score标准化通过减去均值并除以标准差，将数据转化为均值为0，标准差为1的分布，适用于对数据分布形状要求较高的模型，比如线性回归和逻辑回归。它相对稳健，对异常值不敏感。
最后，小数定标标准化将原始数据除以一个固定的基数，使得数据落入[-1,1]或[0,1]区间，适用于对数据的比例关系敏感的模型，比如聚类算法和决策树。它对数据分布的形状不敏感，但需要选择合适的基数。
在选择数据标准化方法时，可以根据具体的数据分布情况和模型需求进行适当的试验和比较，也可以结合交叉验证等方法进行验证。另外，也可以根据业务场景和实际效果来选择合适的标准化方法，比如对于需要解释性较强的模型，可以选择Z-score标准化，对于需要保留原始数据的比例关系的模型，可以选择小数定标标准化。
综上所述，选择适合的数据标准化方法需要综合考虑数据特点、模型需求和实际应用场景，可以通过试验比较和实际效果验证来确定最合适的方法。