三種方法都能改變量綱。

要解決這個問題，我們首先需要理解每種方法是如何影響數(shù)據(jù)的量綱的：

### 選項分析

1. **對數(shù)據(jù)做歸一化處理（Normalization）**：
- **描述**：歸一化通常是將數(shù)據(jù)縮放到一個特定范圍，如[0, 1]。
- **影響**：改變了數(shù)據(jù)的量綱，通過縮放將數(shù)據(jù)值映射到新的范圍。
- **適用場景**：當特征的單位不同且希望它們在同一尺度上進行比較時。

2. **對數(shù)據(jù)做z-score標準化（Z-score Standardization）**：
- **描述**：標準化是通過減去均值并除以標準差來對數(shù)據(jù)進行調(diào)整，使得數(shù)據(jù)具有均值為0和標準差為1的標準正態(tài)分布。
- **影響**：消除了原始數(shù)據(jù)的單位，使得數(shù)據(jù)變得無量綱。
- **適用場景**：用于假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且需要特征的相對比例時。

3. **對數(shù)據(jù)取對數(shù)（Log Transformation）**：
- **描述**：對數(shù)變換是將數(shù)據(jù)的對數(shù)值作為新的數(shù)據(jù)。
- **影響**：改變了數(shù)據(jù)的量綱，尤其在數(shù)據(jù)分布較偏時，可以使分布更接近正態(tài)。
- **適用場景**：常用于處理偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)以減少極值的影響。

### 正確答案

**D: 以上都是**

- **原因分析**：所有選項中的方法都會改變數(shù)據(jù)的量綱：
- 歸一化將數(shù)據(jù)調(diào)整到特定范圍。
- z-score標準化消除了量綱影響，使特征的比較只關(guān)注其相對于均值的偏離。
- 對數(shù)變換通過改變數(shù)據(jù)的尺度影響量綱，尤其用于減小數(shù)據(jù)的偏態(tài)。

因此，以上方法都能夠改變數(shù)據(jù)的量綱。