请解释什么是数据规范化，并列举其中两种常见的规范化方法。
数据规范化是将数据转换为具有特定范围和分布的标准形式的过程。它旨在消除数据中的偏差，以便在进行分析和比较时能够进行更准确的处理。

两种常见的数据规范化方法包括：

1. 最小-最大规范化（Min-Max normalization）：将数据缩放到特定的范围区间，一般是[0, 1]或[-1, 1]。计算公式为：$X' = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}$

2. z-score 规范化（Z-score normalization）：将数据缩放为具有平均值为0和标准差为1的正态分布。计算公式为：$X' = \frac{X - \mu}{\sigma}$，其中$\mu$是样本均值，$\sigma$是样本标准差。