要对多个数据集的数据进行归一化处理，首先确定共同变量并应用一致的缩放或转换方法。目标是确保来自不同来源的数据遵循相同的统计分布或尺度，从而使比较和分析有效。常用技术包括 min-max 缩放（将值调整到 0-1 范围）和 z-score 标准化（将数据中心化，使其均值为 0，标准差为 1）。例如，如果数据集 A 以摄氏度（0–100）测量温度，数据集 B 使用华氏度（32–212），将两者都使用 min-max 归一化转换为 0-1 范围，就可以直接比较。像 Python 的 scikit-learn 这样的工具提供了内置函数（例如 MinMaxScaler、StandardScaler）来自动化此过程。始终在参考数据集或组合数据集上拟合缩放器，以避免在合并时引入偏差。
接下来，处理结构不一致和分类数据。数据集通常对相同信息使用不同的格式——例如，一个数据集中日期存储为字符串，而另一个数据集存储为 Unix 时间戳。在合并之前，将它们转换为共享格式（例如 ISO 8601 日期）。对于产品类别等分类变量，确保标签一致。例如，如果一个数据集使用“Electronics”，另一个使用“E-devices”，将两者映射到一个通用术语。缺失数据的处理也非常关键：决定是填充缺失值（使用均值、中位数或机器学习模型）还是排除不完整的记录。Python 中的 pandas 等工具可以在对齐列的同时合并数据集，而 category_encoders 等库可以跨数据集一致地处理分类编码。
最后，验证并记录整个过程。归一化后，检查异常值、意外的值范围或未对齐的类别。使用汇总统计量（均值、方差）和可视化图表（直方图、箱线图）来比较不同数据集的分布。例如，如果一个数据集中的归一化收入字段的均值为 0.5（min-max 缩放后），而另一个数据集的均值为 0.1，则需要调查这是否反映了真实差异或归一化错误。使用单元测试或 Great Expectations 等数据验证框架自动化检查。记录所有步骤——包括缩放方法、类别映射和填充规则——以便其他人能够重现工作流程。这确保了透明度，并在添加新数据集时简化更新。