怎麼對數據進行去中心化
㈠ 如何用stata對數據進行中心化處理
直接代碼解決
ssc install center（安裝center）
center vars即可
㈡ 去中心化都有哪些特點及內容
「去中心化」是一種現象或結構，其只能出現在擁有眾多用戶或眾多節點的系統中，每個用戶都可連接並影響其他節點。通俗地講，就是每個人都是中心，每個人都可以連接並影響其他節點，這種扁平化、開源化、平等化的現象或結構，稱之為「去中心化」。
同時「去中心化」是區塊鏈的典型特徵之一，其使用分布式儲存與算力，整個網路節點的權利與義務相同，系統中數據本質為全網節點共同維護，從而區塊鏈不再依靠於中央處理節點，實現數據的分布式存儲、記錄與更新。而每個區塊鏈都遵循統一規則，該規則基於密碼演算法而不是信用證書，且數據更新過程都需用戶批准，由此奠定區塊鏈不需要中介與信任機構背書。
去中心化的特點：
去中心化首先體現在多樣化上，在網路世界不再是有幾個門戶網站說了算，各種各樣的網站開始有了自己的聲音，表達不同的選擇，不同的愛好，這些網站分布在網路世界的各個角落裡張揚著個性。
去中心化其次體現在人的中心化上，去內容中心化成為趨勢，人成為決定網站生存的關鍵力量。以缺乏互動的個別人建站變成了以圈子的形式來聚合人才貢獻自己的智慧，這是一個巨大的變革。即用戶為本，人性化。
去中心化的內容：
去中心化是互聯網發展過程中形成的社會化關系形態和內容產生形態，是相對於「中心化」而言的新型網路內容生產過程。
相對於早期的互聯網（Web1.0）時代，今天的網路（Web2.0）內容不再是由專業網站或特定人群所產生，而是由全體網民共同參與、權級平等的共同創造的結果。任何人，都可以在網路上表達自己的觀點或創造原創的內容，共同生產信息。
隨著網路服務形態的多元化，去中心化網路模型越來越清晰，也越來越成為可能。Web2.0興起後，Wikipedia、Flickr、Blogger等網路服務商所提供的服務都是去中心化的，任何參與者，均可提交內容，網民共同進行內容協同創作或貢獻。
之後隨著更多簡單易用的去中心化網路服務的出現，Web2.0的特點越發明顯，例如Twitter、Facebook等更加適合普通網民的服務的誕生，使得為互聯網生產或貢獻內容更加簡便、更加多元化，從而提升了網民參與貢獻的積極性、降低了生產內容的門檻。最終使得每一個網民均成為了一個微小且獨立的信息提供商，使得互聯網更加扁平、內容生產更加多元化。
㈢ 去中心化的基本概述
在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。
隨著主體對客體的相互作用的深入和認知機能的不斷平衡、認知結構的不斷完善，個體能從自我中心狀態中解除出來，稱之為去中心化。
㈣ 如何實現分析去中心化的客戶行為分析平台
問題比較泛，只能粗略回答了 :) 一、精細化運營的目標 比如說你的產品只是個工具，那恐怕談不上過多的精細化運營，一般做好常規的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用於指導產品的設計即可;如果是內容型產品，或者功能和內容兼具的產品，那確實需要考慮。 2.設計統計框架 假設用戶在你的app上會頻繁進行交互和使用功能，同時還會瀏覽或者產生內容，那麼需要在產品設計的同時，把你的統計框架設計好。 二、簡要的操作流程 1.數據採集首先列出你需要的數據項，接著評估哪部分是需要APP上報的，哪部分是後台可以統計的，然後分別在前後台加上。一般來講，APP上報採集的數據，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，不僅之前的功夫都白做了，還會帶來一大堆臟數據，同時還有可能降低客戶端的運行效率，得不償失。 2.數據整理數據採集完之後，需要將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據，這里需要做一些基本的數據邏輯關聯和展示，就不贅述了。 3.數據分析按照一開始設計的統計框架，你可以很清楚的看到自己需要的數據了。 當然以上只是基礎得不能再基礎的分析，再深入一點的，例如你拿到這些數據，可以分析使用A功能的用戶同時還喜歡B功能，二者關聯性較強，是否可以在前端設計時更多的考慮整合，或者界面上的調整;比如分析點擊流，大部分用戶訪問或使用APP的路徑是怎麼樣的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們在用戶行為上是否有明顯差異?等等。 不同產品的數據分析方式和模型差距非常大，沒法一下子就說清楚。所以以上更多的是舉例。 三、一些需要注意的原則 1.數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據一定是主觀的，同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析(比如已經有了假設，再用數據去論證); 2.APP採集數據，一定是優先順序比較低的事情，不能因為數據的採集而影響產品的性能和用戶體驗，更不能採集用戶的隱私數據(雖然國內很多APP並沒有這么做); 3.數據不是萬能的，還是要相信自己的判斷。
㈤ 「去中心化」是什麼意思
在一個分布有眾多節點的系統中，每個節點都具有高度自治的特徵。節點之間彼此可以自由連接，形成新的連接單元。任何一個節點都可能成為階段性的中心，但不具備強制性的中心控制功能。節點與節點之間的影響，會通過網路而形成非線性因果關系。這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。
隨著主體對客體的相互作用的深入和認知機能的不斷平衡、認知結構的不斷完善，個體能從自我中心狀態中解除出來，稱之為去中心化。
㈥ 數據，交互變數一定要去中心化嗎
不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）
㈦ 怎麼進行去中心化處理
根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。
㈧ 怎麼樣用spss對數據做出中心化處理
對數據進行標准化處理，找出均值和方差
分析-描述統計-描述，然後選中「將標准化得分另存為變數」，確定，就可以得到經過處理的標准化數據，後面就可以進行聚類，因子，回歸分析了
打個比方，一個村裡 我向你借錢，正常情況是如果我怕你借錢不還，可以找一個大家都認可的中間人比如村長作為擔保方並簽訂一張欠條，這樣如果你到時候你賴賬了，我可以找中間人證明你確實欠我錢來要錢，但是其中有2個問題 1.萬一村長發現對面是他失散多年的兒子 串通的就是來騙你錢咋辦，2.第二天中間人當場去世咋辦！這就涉及到信任和安全的問題。如果用區塊鏈的手段就是給你做證明人的是全村（分布式），這樣每個人都知道這件事，對方無法賴賬，第二就算有少部分人或者村長否認（部分節點作惡）丟了欠條或者篡改內容還是會有其他人做依據。
以上，解釋樓主的2個問題 1.去中心化因為賬本記錄在每個參與人的手裡沒有中心化 並且你儲存了記賬了自然會得到報酬 2.既然我儲存並記賬可以獲得獎勵，那我只記賬不想儲存可不可以？就有了礦池 你幫礦池一起記賬，礦池幫你儲存這樣你還是可以獲得很好的獎勵 礦池全球就那麼幾個，所以說又是中心化的