对数据进行标准化的主要目的是:A. 将数据转换为正态分布B. 消除不同单位或量纲的影响C. 处理缺失值D. 识别异常值

数据标准化的核心目的是解决不同特征之间量纲不一致的问题。例如，身高（米）和体重（公斤）直接比较时，量级差异会影响分析结果。标准化通过缩放使数据具有可比性，确保每个特征对模型的贡献相同。本题需明确标准化与正态化、缺失值处理、异常值检测等概念的区别。

选项分析

A. 将数据转换为正态分布
标准化（如Z-score标准化）的目标是调整数据分布的均值和标准差，但不保证数据服从正态分布。若需正态化，通常需额外处理（如对数转换）。因此此选项错误。

B. 消除不同单位或量纲的影响
正确。标准化通过缩放消除量纲差异。例如，将温度（℃）和湿度（%）统一到相同尺度，使分析结果公平合理。

C. 处理缺失值
缺失值处理属于数据清洗范畴，与标准化无关。标准化假设数据已完整，因此此选项错误。

D. 识别异常值
标准化可能间接暴露异常值，但并非主要目的。识别异常值需单独的方法（如箱线图、Z-score检测），因此此选项错误。