做类似相关性分析和主成分分析(PCA)的数据分析，在处理数据之前，需要注意数据的标准化，尤其是当数据集的各个变量的量纲不一致或变量范围差异较大时。
标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如0到1，或使数据的均值为0，标准差为1(Z-score标准化)。这一步骤对于PCA尤其重要，因为PCA通过分析变量的协方差矩阵来提取主成分，而变量的量纲和大小会影响协方差的计算结果，从而影响主成分分析的输出。未经标准化的数据可能会导致某些变量由于其数值范围大而对分析结果产生不成比例的影响。标准化确保每个变量对PCA结果的贡献是公平的，同时也有助于提高相关性分析的准确性。