变异系数权重和归一化是数据分析中常用的两种方法。变异系数权重是指在对数据进行加权分析时，根据数据的变异程度给予不同的权重，以提高分析结果的准确性和合理性。变异系数权重的计算公式为：变异系数权重=1/变异系数。其中变异系数是标准差除以平均值的比值，用来衡量数据的变异程度。

归一化是将不同的数据值按照一定的比例映射到一个特定的区域内，常用的归一化方法包括线性归一化和非线性归一化。线性归一化是指将数据值进行线性变换，使其取值范围在0到1之间。非线性归一化则是通过一定的数学函数将数据值转换为在特定区间内的值。

在实际数据分析中，变异系数权重和归一化常常被用于处理不同量纲数据之间的比较和分析。例如，当需要对不同城市的气温进行比较时，由于每个城市的气温取值范围不同，因此需要将数据进行归一化处理，以便进行比较。同样，当需要对不同产品的销售量进行分析时，由于每个产品的销售量量纲不同，因此需要使用变异系数权重来对数据进行加权分析，以提高分析结果的准确性。

综上所述，变异系数权重和归一化是数据分析中常用的两种方法，它们可以帮助我们在处理不同量纲数据时提高分析结果的准确性和合理性。