原始數據去中心化

A. 「去中心化「這個概念到底什麼意思

去中心化的意思是由節點來自由選擇中心、自由決定中心。在去中心化系統中，任何人都是一個節點，任何人也都可以成為一個中心。任何中心都不是永久的，而是階段性的，任何中心對節點都不具有強制性。

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。

舉例說明：

1、中心化：幾個老師在上面講課，同學在下面聽。（上課）

2、去中心化：每個人都可以講話，每個人都可以選擇聽或者講。（英語角）

去中心化的作用

1、解決容錯性問題。去中心化系統不太可能因為某一個局部的意外故障而停止工作，因為它依賴於許多獨立工作的組件，它的容錯能力更強。

2、抗攻擊性。對去中心化系統進行攻擊破壞的成本相比中心化系統更高。攻擊中心會使整個系統癱瘓，而去中心化的系統，攻擊任何一個節點都不會影響整個系統。

3、抗勾結性。去中心化系統的參與者們，很難相互勾結。每一個節點都是平行的，不存在上下級、主從的關系，都是平等的。而中心化的傳統企業和政府的領導層，往往會為了自身的利益，以損害客戶、員工和公眾利益的方式，相互勾結。

以上內容參考 網路-去中心化

B. 如何做中心化處理

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。

C. 區塊鏈中什麼是去中心化

說到區塊鏈，我們常常會碰到「去中心化」這個概念。那麼到底什麼是去中心化？中本聰解決了自己定義的難題「點對點的電子現金」，在這個過程中，他「發明」了區塊鏈技術。比特幣系統融合密碼學、博弈論和軟體工程等三個領域的技術與理論，區塊鏈技術是已有技術巧妙地組合形成的創新。中本聰不是憑空解決「點對點電子現金」這個難題的，他沿著前人的足跡前進，只是他完成了最後一躍。

「去中心化」是摘除掉中心化的中心節點的競爭優勢。它不代表沒有中心，只是中心節點是一種相對中立的存在。這些中心節點不會是強制性的存在。而對於完全去中心化的系統，節點和節點之間的聯系不通過特定的節點完成，所有的節點都可以在系統上存儲和更新數據，從而實現公開化。

區塊鏈的去中心化區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式賬本資料庫。簡單的理解就是區塊鏈的數據是分散的存儲在網路中許多節點上的。而傳統的數據存儲方式，則是存在網路中1個或幾個大節點上的。由此看來，所謂的中心化與去中心化，說白了就是存儲數據的節點的多少的區別。所以，區塊鏈的去中心化是相對的。數據只存在1個節點上，肯定就是中心化的。但如果存在100個節點上，它們相對於1個節點就可以說是去中心化，只是去中心化的程度不一樣而已。同時，中心化與去中心化也並不矛盾，並不是完全對立的，因為去中心化中的「去」字是表示弱化、消除中心的過程，而不是絕對沒有中心，與無中心化是完全對立的概念。

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

D. 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。

E. 互聯網中的去中心化是什麼意思

最近「區塊鏈」的熱度，一直高漲，可能大家都認為比特幣的瘋狂，會落到區塊鏈，有點像VR元年的時候，創業者都蜂擁而至，某種程度上，可能和那本書的名言有關：站在風口上 豬也能飛起來！但小米這「豬」，是一個非常精細的產品。

本文主要解讀一個創業者過渡解讀和放大的詞「去中心化」。

往往創業者或者某些執迷於創業的人，在公開場合中，說產品的時候會說，我們的產品是「去中心化」的。

對於事情，對於所謂的不明覺厲，人們是盲目的，那麼「去中心化」到底是什麼？要想了解「去中心」化首先要知道什麼是「中心化」。

1、互聯網是信息傳遞的新的形式，中心化就是信息集中發布，參與者往往沒有話語權，這里的話語權就是引導輿論導向級別的話語權；

2、去中心化就是參與者可以有話語權，並且可以發聲，可以自由傳播信息；

中心化是如何形成的？

因為信息資源的匱乏導致中心化，在某種程度上，互聯網的用戶群也是中心化形成的原因；

去中心化是如何形成的？

因為信息資源的規范導致中心化，在某種程度上，互聯網用戶群的上升，具備了構建去中心化的條件，同時用戶對於信息需求擴大。

F. 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。

G. spss去中心化和中心化是一樣的嗎

對的, 各種翻譯會有偏差而已

H. 做調節效應分析一定要把自變數和調節變數做去中心化處理嗎

不一定，中心化處理只不過是為了能夠方便解釋而已，並不會影響各項回歸系數。

數據中心化和標准化在回歸分析中是取消由於量綱不同、自身變異或者是數值相差較大所引起的誤差。數據中心化指的就是變數減去它的均值。數據標准化指的就是數值減去均值，再除以標准差。通過中心化和標准化處理，能夠得到均值為0，標准差為1的服從標准正態分布的數據。在一些實際問題當中，我們得到的樣本數據都是多個維度的，也就是一個樣本是用多個特徵來表徵的。很顯然，這些特徵的量綱和數值得量級都是不一樣的，而通過標准化的處理，可以使得不同的特徵具有相同的尺度(Scale)。這樣，在學習參數的時候，不同特徵對參數的影響程度就一樣了。簡而言之，當原始數據不同維度上的特徵的尺度(單位)不一致的時候，需要標准化步驟對數據進行預處理。數據預處理，一般有數據歸一化、標准化以及去中心化。歸一化：是將數據映射到[01]或[-11]區間范圍內，不同特徵的量綱不同，值范圍大小不同，存在奇異值，對訓練有影響。標准化：是將數據映射到滿足標准正態分布的范圍內，使數據滿足均值是0標准差是1。標准化同樣可以消除不同特徵的量綱。去中心化：就是使數據滿足均值為0，但是對標准差沒有要求。如果對數據的范圍沒有限定要求，則選擇標准化進行數據預處理；如果要求數據在某個范圍內取值，則採用歸一化；如果數據不存在極端的極大極小值時，採用歸一化；如果數據存在較多的異常值和噪音，採用標准化。

I. 數據中心化和標准化在回歸分析中的意義是什麼

對數據中心化和標准化的目的是消除特徵之間的差異性，可以使得不同的特徵具有相同的尺度，讓不同特徵對參數的影響程度一致。簡言之，當原始數據不同維度上的特徵的尺度（單位）不一致時，需要中心化和標准化步驟對數據進行預處理。
(9)原始數據去中心化擴展閱讀：
因為原始數據往往自變數的單位不同，會給分析帶來一定困難，又因為數據量較大，可能會因為舍入誤差而使計算結果並不理想。數據中心化和標准化有利於消除由於量綱不同、數量級不同帶來的影響，避免不必要的誤差。
回歸分析中，通常需要對原始數據進行中心化處理和標准化處理。通過中心化和標准化處理，得到均值為0，標准差為1的服從標准正態分布的數據。
參考資料：
網路——數據標准化

J. excel中如何進行去中心化

在excel中進行兩個步驟即可
1）第一步計算平均值
2）第二步做減法
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。