数据标准化是指将不同单位或不同量纲的数据转化为统一的标准数据，常见的方法和技术包括：
Min-Max标准化：将原始数据映射到[0,1]的区间内，公式为：[X{norm} = frac{X - X{min}}{X{max} - X{min}}]
Z-Score标准化：也称为标准差标准化，将数据转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布，公式为：[X_{norm} = frac{X - mu}{sigma}]
小数定标标准化：通过移动小数点的位置来实现标准化，使数据落入[-1,1]或者[0,1]的区间内，公式为：[X_{norm} = frac{X}{10^j}]
缺失值填充：对于存在缺失值的数据，可以使用均值、中位数、众数等统计量来填充缺失值，使得数据更加完整。
文本数据标准化：对于文本数据，可以进行词干提取、词形归并、去除停用词等操作，以便进行后续的文本分析和挖掘。
图像数据标准化：对于图像数据，可以进行尺度变换、灰度变换、直方图均衡化等操作，以便进行图像识别和处理。
在实际应用中，根据不同的数据特点和分析目的，选择合适的数据标准化方法和技术非常重要。例如，在金融领域中，对于股票价格数据可以采用Min-Max标准化来消除不同股票价格之间的量纲差异；在医疗领域中，对于患者的生理指标数据可以采用Z-Score标准化来进行健康状况评估；在市场营销领域中，对于客户的消费行为数据可以采用小数定标标准化来进行聚类分析和推荐系统建模。
因此，数据标准化是数据预处理的重要步骤，能够提高数据分析和挖掘的准确性和稳定性，为管理者提供更加可靠的决策依据。