数据治理体系建设说明，包含组织架构、规章制度、核心领域包括元数据、数据标准、数据质量、数据资产、数据安全以及治理场景
2021-11-10 13:56:54
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在对模型训练时，为了让模型尽快收敛，一件常做的事情就是对数据进行预处理。
这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。
一、标准化和归一化的区别
归一化其实就是标准化的一种方式，只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。
标准化则是将数据按照比例缩放，使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1，因而标准化的数据可正可负。
二、使用sklearn进行标准化和标准化还原
原理：
即先求出全部数据的均值和方差，再进行计算。
最后的结果均值为0，方差是1，从公式就可以看出。
但是当原始数据并不符合高斯分布的话，标准化后的数据效果并不好。
导入模块
fro
2021-11-09 11:31:42
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数据标准管理实践白皮书解读：
数据标准管理的定义，它是指数据标准的制定和实施的一系列活动。强调数据 标准的制定和实施
数据标准管理的目标是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统 控制等手段，实现大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放 性和共享性管理，为数据资产管理活动提供规范依据。
2021-11-06 14:51:50
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《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范（2021版）（征求意见函）》
2021-10-13 11:01:53
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