“Normalization”在英语中主要表示“标准化”“规范化”或“正常化”，常用于描述将数据、过程或行为调整至某种标准或正常状态的过程。其用法广泛，涉及数据科学、社会学、心理学等多个领域。
“Normalization”是一个名词，源自动词“normalize”，意为“使正常化”或“标准化”。在英语中，它通常用于描述将某物（如数据、过程、行为等）调整至某种公认的标准或正常状态的过程。
1、 数据科学领域：
数据标准化：在数据处理和分析中，“normalization”常指将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如[-1,1]或[0,1]。这种标准化处理有助于消除不同量纲或数量级对数据分析结果的影响，提高模型的准确性和稳定性。
数据库规范化：在数据库设计中，“normalization”指将数据库结构调整为符合特定范式（如第一范式、第二范式等）的过程，以减少数据冗余和提高数据一致性。
2、 社会学与心理学领域：
社会正常化：在社会学中，“normalization”可指将非主流群体或行为纳入主流社会的过程，以减少社会排斥和歧视。
心理正常化：在心理学中，它可能指将异常的心理状态或行为调整至正常状态的过程，如通过心理治疗帮助患者恢复心理健康。
3、 其他领域：
流程标准化：在企业管理中，“normalization”可指将工作流程、操作规范等标准化，以提高工作效率和质量。
经济正常化：在经济领域，它可能指将经济政策、市场环境等调整至正常状态，以促进经济的稳定和发展。
在数据科学中，为了比较不同量纲的数据，我们可能会使用“normalization”技术将数据缩放到同一范围内，如使用Z-score标准化将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。
在社会学中，随着社会的进步和包容性的提高，一些曾经被边缘化的群体或行为可能逐渐被社会接受和正常化。
在企业管理中，通过制定标准化的工作流程和操作规范，可以确保员工按照统一的标准执行任务，提高工作效率和质量。