数据标准化的效果可以通过以下几种方式来衡量：
数据分布情况：标准化后的数据分布是否更加接近正态分布，可以通过观察数据的均值、方差、偏度和峰度等指标来衡量。如果标准化后数据的分布更加接近正态分布，说明数据的效果较好。
数据相关性：标准化后的数据是否更好地体现出变量之间的相关性。可以通过计算相关系数或者绘制相关性矩阵来比较标准化前后数据的相关性情况，如果相关性更加清晰或者相关系数更加接近理想值，说明标准化的效果较好。
模型表现：如果标准化后的数据用于建立模型，可以通过比较模型的性能指标（如R方、均方误差等）来评估标准化的效果。如果模型性能有所提升，说明标准化对模型有积极的影响。
数据分析结果：标准化后的数据是否更容易进行数据分析和解释，包括更清晰的变量效应、更具解释性的系数等。如果标准化后数据的分析结果更加清晰和可解释，说明标准化的效果较好。
综上所述，数据标准化的效果可以通过数据分布情况、数据相关性、模型表现和数据分析结果来综合衡量。
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