在進行WB數據分析時，歸一化處理是一種常用的方法，它可以將數據轉換為一個統(tǒng)一的尺度，使得不同特征之間的差異變得不再重要。以下是進行歸一化處理分析的步驟：

1. 確定目標變量：你需要確定你想要分析的目標變量。這個變量可以是銷售額、客戶滿意度、市場份額等。

2. 計算原始數據的均值和標準差：在進行分析之前，你需要計算目標變量的原始數據的均值和標準差。這可以通過使用Python的pandas庫來實現。

3. 計算每個樣本的歸一化值：對于每個樣本，你需要計算其目標變量與均值的差值，然后除以標準差的平方根。這可以通過使用Python的numpy庫來實現。

4. 創(chuàng)建歸一化矩陣：為了方便后續(xù)的計算，你可以創(chuàng)建一個歸一化矩陣，其中包含每個樣本的歸一化值。

5. 進行統(tǒng)計分析：使用歸一化矩陣，你可以進行各種統(tǒng)計分析，如計算均值、中位數、方差等。

6. 可視化結果：通過繪制直方圖、箱線圖等，你可以更直觀地展示歸一化后的數據分布情況。

7. 應用機器學習算法：如果你想要使用機器學習算法來預測或分類目標變量，你可以將歸一化后的數據作為輸入，訓練相應的模型。

8. 評估模型性能：最后，你需要評估所訓練模型的性能，如準確率、召回率、F1分數等。