以下数据处理过程中，需要对数据进行标准化处理的有（ ）.A.对系统方案进行决策时B.对样本数据根据相似系数聚类时C.对系统方案进行评价时D.对样本数据根据距离聚类时

步骤 1：对系统方案进行决策时
在对系统方案进行决策时，通常会使用一些决策方法，如层次分析法、多属性效用理论等，这些方法会根据不同的准则和权重来综合考虑各个方案的属性值，而不一定需要对数据进行标准化处理。数据标准化并非此类决策过程中的必需步骤。

步骤 2：对样本数据根据相似系数聚类时
相似系数聚类是基于样本数据之间的相似程度来进行聚类的，相似系数的计算本身就是在衡量样本数据在某些特征上的相似性，其结果已经能够反映样本之间的相对关系，不需要考虑数据的量纲和数量级，因此通常不需要对数据进行标准化处理。

步骤 3：对系统方案进行评价时
对系统方案进行评价时，确实需要考虑多个不同量纲和数量级的指标，但并非所有的评价方法都需要对数据进行标准化处理。例如，有些评价方法可以通过设定不同指标的权重来平衡量纲和数量级的差异，而不依赖于数据的标准化。不过，标准化数据可以使一些评价方法更加适用和准确，但不是必需的。

步骤 4：对样本数据根据距离聚类时
在根据距离聚类时，数据的量纲和数量级会对距离的计算产生显著影响。如果不对数据进行标准化处理，那么取值范围大或数量级高的变量可能会在距离计算中起主导作用，从而掩盖了其他变量对聚类结果的贡献。为了确保距离聚类的准确性和合理性，需要对数据进行标准化处理，使不同变量在距离计算中的作用相对均衡。