数据中心化的目的

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一、什么是中心化、去中心化、多中心化？课堂上，学生们聚精会神地听老师讲课。
山里有很多苹果树，种植得越多，任何人都可以出售或交换更多的苹果。自由意志的类型是“中心”的。
在城市的多中心发展中，不止一个城市中心，它可以同时是财富中心、消费中心、交换中心……这就是“多中心性”。
上述三个术语在区块链领域如何理解？
中心化
中心化：简单来说就是中心决定节点，节点必须信任中心。
平均
系统中任何节点的权利和义务都是平等的，系统中的数据库归整个系统所有。，并且停止任何节点不会影响系统的整体运行。
区块链最根本的特点是区块链不依赖中心化管理节点，可以实现数据的分布式记录、存储和修改
区块链的去中心化体现在激励机制、共识机制等方面，比如比特币就相应地以网络的形式连接起来。，公链引入经济激励机制，公平记账，即使大部分电脑坏了，系统仍然可以正常工作。
多中心性
多中心性：点对点网络由许多中心化节点组成。它需要足够的动力。
例如，EOS共有21个超级节点。
目前很多传统行业、政府机构和金融机构很难直接实施去中心化的结构，只能采用中心化的联盟链结构来提高效率。交易、用户数据在正确的节点公开，最大程度保护用户隐私。
结论
平均化就是对制度的破坏，多中心性使得制度的改革可以成为任何人的中心，每个中心都依赖于许多个人的支持。

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二、SPSS实例：[8]如何将数据中心化中心化数据和标准化数据之间存在差异。中心化是原始数据减去均值，而标准化是原始数据减去均值，然后除以标准差均值和1作为标准坏数据，数据中心化的目的是为了统一数据的规模不同的变量。有些人在使用amos时先进行集中化，你就重复了工作，好了，废话不多说，开始操作吧。注意：本文使用归一化来快速实现中心化，因为归一化本身可以使均值为0。但是，在某些情况下，归一化不能代替中心化，所以不能使用这种方法。你可以看一下很久以前写的【数据中心操作手册】。
打开数据并在菜单中执行：analyze--descriptivestatistics--descriptives
打开一个对话框，在此处找到要标准化的变量。比如我们使用年龄变量，点击添加按钮
记得勾选保存项，如图
点击确定按钮开始运行
运行结果需要你看到变量视图你会看到多了一个变量zage，它实际上是在原来的变量名前面加了一个Z
我们看到新添加的变量列居中。0和1的就是标准差
如果使用sytax，我们需要输入以下命令然后运行它。